Microsoft（微软）

Synthetic Computers at Scale for Long-Horizon Productivity Simulation

大规模合成计算机用于长期生产力模拟

Tao Ge, Baolin Peng, Hao Cheng, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出大规模合成计算机方法，通过生成真实文件夹结构和内容丰富的 artifacts，模拟长期生产力场景，验证了其在不同领域中的有效性。

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TwinGate: Stateful Defense against Decompositional Jailbreaks in Untraceable Traffic via Asymmetric Contrastive Learning

TwinGate: 通过非对称对比学习实现对不可追踪流量中分解性劫持的有状态防御

Bowen Sun, Chaozhuo Li, Yaodong Yang, Yiwei Wang, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 针对LLM中分解性劫持威胁，TwinGate通过非对称对比学习在共享潜在空间中聚类语义不同但意图匹配的恶意片段，同时利用冻结编码器抑制良性主题重叠导致的误报，实现高效防御。

Diagnosing Capability Gaps in Fine-Tuning Data

诊断微调数据中的能力差距

Saeid Asgari Taghanaki, Rakshanda Agarwal, Bruce Sun, Rohan Jha, Elias Stengel-Eskin, Sara Malvar, Rui Ying, Yifei Xu, Guilherme Potje, Tusher Chakraborty, Leonardo de Oliveira Nunes, Ranveer Chandra, Emre Kiciman

机构 * Microsoft（微软） 纠错

AI总结 本文提出GoalCover框架，通过交互式目标分解和自动化覆盖评估，帮助检测微调数据集的能力缺口，通过实验验证其在不同领域和任务中的有效性。

CasLayout: Cascaded 3D Layout Diffusion for Indoor Scene Synthesis with Implicit Relation Modeling

CasLayout：基于级联3D布局扩散的室内场景合成与隐式关系建模

Yingrui Wu, Youkang Kong, Mingyang Zhao, Weize Quan, Dong-Ming Yan, Yang Liu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（MAIS，自动化研究所，中国科学院，人工智能学院，中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； SKLMS, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（系统科学研究所，中国科学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 CasLayout通过级联扩散框架将场景生成分解为四个阶段，结合物理与语义约束，提升生成效率与可控性，实现高质量室内场景合成。

Comments SIGGARPH 2026 (Journal Track), Code: https://github.com/YingruiWoo/CasLayout

SQuadGen: Generating Simple Quad Layouts via Chart Distance Fields

SQuadGen: 通过图表距离场生成简单的四边布局

Youkang Kong, Yang Liu, Yue Dong, Xin Tong, Heung-Yeung Shum

机构 * Tsinghua University Beijing P. R. China ； Microsoft Research Asia Beijing P. R. China ； Tsinghua University \& International Digital Economy Academy Beijing P. R. China ； Tsinghua University ； Microsoft Research Asia ； Tsinghua University \& International Digital Economy Academy 纠错

AI总结 本文提出SQuadGen，一种基于扩散的生成框架，利用图表距离场生成简单四边布局，解决网格连接离散性和数据集稀缺性问题，实现高效四边布局生成。

Comments SIGGRAPH 2026 (Journal Track), project page: https://youkang-kong.github.io/squadgen/

AutoSurfer -- Teaching Web Agents through Comprehensive Surfing, Learning, and Modeling

AutoSurfer -- 通过全面浏览、学习和建模教学网络代理

Fazle Elahi Faisal, Qianhui Wu, Baolin Peng, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 AutoSurfer通过系统性广度优先探索策略、任务合成引导和轨迹优化，实现全面覆盖网站操作空间，提升网络代理轨迹生成的准确性和多样性。

Comments 21 pages, 3 figures

Distributional Alignment Games for Answer-Level Fine-Tuning

分布对齐博弈用于答案级微调

Mehryar Mohri, Jon Schneider, Yifan Wu

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Microsoft Research（微软研究） 纠错

AI总结 本文提出分布对齐博弈框架，通过策略与目标的博弈达到答案级优化，统一了多样性与自改进方法，提升数学推理任务效率。

RosettaSearch: Multi-Objective Inference-Time Search for Protein Sequence Design

RosettaSearch：蛋白质序列设计的多目标推理时间搜索

Meghana Kshirsagar, Allen Nie, Ching-An Cheng, Fanglei Xue, Rahul Dodhia, Juan Lavista Ferres, Kevin K. Yang, Frank DiMaio

机构 * AI for Good, Microsoft Redmond（微软红mond AI for Good） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Research（谷歌研究） ； Institute for Protein Design University of Washington（蛋白质设计研究所华盛顿大学） ； Microsoft Research New England（微软新英格兰研究） ； Department of Biochemistry Institute for Protein Design University of Washington（生物化学系蛋白质设计研究所华盛顿大学） 纠错

AI总结 RosettaSearch通过大语言模型作为生成优化器，在受控探索与利用中改进蛋白质序列设计，实现结构保真度提升2.5倍，适用于多种LLM家族和独立结构预测 oracle。