Microsoft（微软）

Accurate and scalable exchange-correlation with deep learning

精确且可扩展的深度学习交换-相关能函数

Giulia Luise, Chin-Wei Huang, Thijs Vogels, Derk P. Kooi, Sebastian Ehlert, Stephanie Lanius, Klaas J. H. Giesbertz, Amir Karton, Deniz Gunceler, Stefano Battaglia, Gregor N. C. Simm, P. Bernát Szabó, Megan Stanley, Wessel P. Bruinsma, Lin Huang, Xinran Wei, José Garrido Torres, Abylay Katbashev, Rodrigo Chavez Zavaleta, Bálint Máté, Sékou-Oumar Kaba, Roberto Sordillo, Yingrong Chen, David B. Williams-Young, Christopher M. Bishop, Jan Hermann, Rianne van den Berg, Paola Gori-Giorgi

机构 * Microsoft Research, AI for Science（微软研究院，人工智能科学） ； School of Science and Technology, University of New England, Australia（新英格兰大学科学与技术学院，澳大利亚） ； Microsoft Quantum（微软量子） 纠错

AI总结 本文提出Skala，一种基于深度学习的交换-相关能函数，通过非局部电子结构的直接数据学习，提高了主族化学基准集GMTKN55的预测精度，同时保持了半局部DFT的计算效率。

Comments The Skala model and inference code are available under MIT license at https://github.com/microsoft/skala

DASB - Discrete Audio and Speech Benchmark

DASB - 离散音频与语音基准

Pooneh Mousavi, Jarod Duret, Darius Petermann, Artem Ploujnikov, Luca Della Libera, Anastasia Kuznetsova, Cem Subakan, Mirco Ravanelli

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） ； Mila-Quebec AI Institute（蒙特利尔AI研究院） ； Avignon Université（阿维尼昂大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Université Laval（拉瓦尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

AI总结 本文提出DASB基准，用于评估离散音频token在语音、通用音频和音乐领域的表现，发现离散表示不如连续表示鲁棒，需精细调参，语义token优于声学token，但与连续特征仍有差距。

Reasoning-Aware AIGC Detection via Alignment and Reinforcement

基于对齐与强化的学习的推理感知AIGC检测

Zhao Wang, Max Xiong, Jianxun Lian, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Duke University（杜克大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出REVEAL框架，通过生成可解释的推理链实现AIGC检测，采用两阶段训练策略提升准确性和逻辑一致性，实验显示其在多个基准上表现优异。

Memory Over Maps: 3D Object Localization Without Reconstruction

记忆超越映射：无需重建的3D物体定位

Rui Zhou, Xander Yap, Jianwen Cao, Allison Lau, Boyang Sun, Marc Pollefeys

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出无需重建的3D物体定位方法，通过轻量级视觉记忆实现快速场景索引，显著降低预处理成本，验证了基于图像的场景记忆可替代密集3D重建。

Comments 8 pages, 6 figures

Debug2Fix: Can Interactive Debugging Help Coding Agents Fix More Bugs?

Debug2Fix: 交互式调试能否帮助编码代理修复更多错误？

Spandan Garg, Yufan Huang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出Debug2Fix框架，通过集成交互式调试子代理，提升编码代理在bug修复中的性能，实验显示在某些模型上性能提升超过20%，并证明更好的工具设计比切换更昂贵的模型更重要。

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StepFly: Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis

StepFly: 用于事件诊断的代理自动化故障排查指南

Jiayi Mao, Liqun Li, Yanjie Gao, Zegang Peng, Shilin He, Chaoyun Zhang, Si Qin, Samia Khalid, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Sitaram Lanka, Dongmei Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 StepFly通过三阶段框架实现故障排查指南自动化，提升TSG质量并支持并行执行，实测在GPT-4.1上达到94%的成功率。

Accelerating Prefilling via Decoding-time Contribution Sparsity

通过解码时贡献稀疏性加速预填

Zhiyuan He, Yike Zhang, Chengruidong Zhang, Huiqiang Jiang, Yuqing Yang, Lili Qiu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出TriangleMix方法，利用解码时贡献稀疏性减少注意力计算开销，实现显著加速，同时与动态稀疏方法结合进一步提升性能。