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SocialCoach: 基于强化学习的智能辅导与练习的个性化社交技能学习
机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Duke University（杜克大学） ； MSRA Beijing（微软研究院北京） ； Microsoft Beijing（微软北京）
AI总结 提出SocialCoach系统，利用多智能体管道构建知识语料库、强化学习优化自适应练习调度，并结合沉浸式实践与反思辅导，以解决社交技能学习中专家辅导稀缺和知行差距问题。
想象感知标记增强多模态语言模型的空间推理能力
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； Microsoft（微软） ； OpenAI（开放人工智能研究院）
AI总结 提出想象感知标记（IPT）作为中间感知表征，通过监督学习提升多模态语言模型在不可见视角推理、遮挡路径追踪等空间推理任务上的性能，在三个新构建的数据集上优于文本思维链训练。
通过合成任务扩展实现AI科学家
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院）
AI总结 本文提出一种合成环境生成管道，用于训练能从实践中学习的机器学习代理。通过真实数据集验证和自调试循环，生成高质量合成任务，提升Qwen3-4B和Qwen3-8B在MLGym上的性能，AUP指标分别提升9%和12%。
合成网络：用于诊断语言代理知识弱点的对抗性定制迷你互联网
机构 * Microsoft（微软）
AI总结 本研究提出合成网络基准测试，通过对抗性内容测试揭示语言代理在处理冲突信息时的弱点，为高风险领域中的可靠代理开发提供评估框架。
Comments This version includes a revised manuscript presentation and formatting, expanded methodological and experimental details, enhanced reproducibility documentation, and improved benchmark framing and evaluation descriptions
全面的语言-图像预训练用于3D医学图像理解
机构 * Microsoft（微软公司） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Department of Radiology, University of Cambridge and Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust（剑桥大学放射科及剑桥大学医院国家健康服务体系基金会信托） ； Pattern Analysis and Learning Group, Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院模式分析与学习组） ； Department of Radiology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射科）
AI总结 本文提出COLIPRI编码器，通过结合报告生成目标和视觉-only预训练，提升3D医学图像的语义理解和生成能力。
迈向自监督事件流建模的统一方法：进展与展望
机构 * Johannes Kepler University & NXAI GmbH（约翰尼斯·开普勒大学及NXAI GmbH） ； Kreditz AB（Kreditz公司） ； King AI Labs, Microsoft Gaming（King人工智能实验室、微软游戏）
AI总结 本文综述了自监督学习在事件流建模中的统一方法，分析了不同领域的方法适用性，并提出了未来研究方向以开发更通用的SSL框架。
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