Microsoft（微软）

Privileged, but Biased: How PI-Conditioned Teachers Break Self-Distillation

有特权但有偏差：PI条件化教师如何破坏自蒸馏

Sarthak Harne, Chinmay Karkar, Yash Pandya, Ahmed Awadallah, Akshay Nambi

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 该研究发现，以特权信息为条件的自蒸馏在低难度任务上有效，但在困难任务上会因特权信息偏差导致模型推理能力下降，其优化信号与任务成功脱钩。

Dense Metric Depth Completion from Sparse Direct Time-of-Flight Sensors

基于稀疏直接飞行时间传感器的密集度量深度补全

Hakyeong Kim, Ruicheng Wang, Chengtang Yao, Jiaolong Yang, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； USTC（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种深度引导双分支视觉Transformer框架，结合dToF模拟流程，实现稀疏dToF到密集度量深度的零样本泛化补全，性能优于现有方法且高效。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

What Is a Skill Worth? Structure-Aware Shapley Valuation of Agent Skills

技能价值几何？智能体技能的结构感知夏普利估值法

Tao Li, Junfeng Liu, Qinghua Zhao, Yifan Li, Lei Wang, Bo Shao, Xuejun Liu, Linjun Shou

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Hefei University（合肥学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 本文提出结构感知夏普利式技能估值框架SkillSV，通过编译技能结构、分离内容与上下文价值，在四个智能体基准上验证其可恢复单元交互、指导技能压缩等特性。

Architectural Implications of Agentic AI Workflows

智能体AI工作流的架构影响

Jirong Yang, Peizhe Liu, Chaojie Zhang, Jovan Stojkovic

机构 * Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

AI总结 该研究通过生产与受控研究分析智能体AI工作流的架构特性，揭示传统服务器的不匹配问题，提出Agora原型优化资源利用与吞吐量，为未来服务器架构指明方向。