Microsoft（微软）

GenRec: Knowing Where to Reconstruct and Where to Generate

GenRec：明确何处重建、何处生成

Ata Çelen, Jaewoo Jung, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Sunghwan Hong, Michael Niemeyer, Daniel Barath

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Google（谷歌公司） ； Microsoft（微软公司） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 GenRec 是一种多视图流匹配模型，通过架构等内置重建与生成划分，在 RealEstate10K 等数据集的单视图外推、两视图插值任务中，兼顾观测区域高重建保真度与未观测区域优感知质量。

Evaluating the Diversity of AI-Generated Content with Diversity Profiles

用多样性轮廓评估AI生成内容的多样性

Xiuyuan Hu, Xuege Hou, Guoqing Liu, Yang Zhao, Jieran Li, Dongbiao Sun, José Miguel Hernández-Lobato, Hao Zhang, Xue Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 针对现有AI生成内容多样性评估标量指标的矛盾性与局限性，提出曲线值的多样性轮廓框架，为生成式AI评估提供更透明、感知分辨率的多样性比较方案。

Agent Lightning v1.0: Towards Harnessed Agentic RL

Agent Lightning v1.0：走向可控的智能体强化学习

Zhiyuan He, Siwei Zhang, Zhiwen Zhou, Yuqing Yang, Yu Kang, Yuge Zhang, Luna K. Qiu, Tin Yan Tsui, Jiahang Xu, Chong Luo

机构 * Microsoft（微软） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究针对可控智能体强化学习的挑战，推出轻量级框架 Agent Lightning v1.0，经评估可将 Qwen3.5-9B 在 SWE-bench Verified 上的性能提升14.6个百分点，发布完整流程脚本以推进相关可复现研究。

ASI-Bench: At the Dawn of Artificial Superintelligence

ASI-Bench：人工智能超级智能的黎明

Junwei Zhou, Zhen Sun, Binyu Li, Jiangyu Zhou, Yuexi Pan, Hengyu Wang, Honghe Ren, Xiaohan Jia, Xueyang Zhou, Xiaoyu Cao, Yongchao Chen, Yuanning Feng, Junhao Wu, Cheng Zhang, Sijia Chen, Haoyu Xue, Chengsong You, Huan Wang, Koutian Wu, Peigan Gao, Jiakun Wu, Wenzhe Li, Ergan Shang, Qingyuan Zheng, Jingjing Zhou, Ruixuan Jia, Yan Xu, Hongrui Zhang, Xiao-Han Ma, Zhengxiang Cheng, Yuexing Hao, Liting Mai, Xianglin Ji, Wenjun Zhang, Zhuofan Chen, Yixiao Huang, Chi Wang, Wenyue Hua, Yilun Hao, Yuantao Zhai, Ziyan Zhao, Jingyan Xie

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Boston University（波士顿大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Flatiron Institute（弗拉蒂伦研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； AG2 AI（AG2 AI公司） 纠错

AI总结 研究人员推出首个联合评估AI创新探索与自主科学执行能力的基准ASI-Bench，逐步减少人类方法指导测试AI自主科研能力，发现当前AI仍严重依赖人类指导，该基准面向全球开放邀请贡献。

Comments 16 pages, 5 figures, 2 tables

Fool's Gold: Defensive Deception Against Safety-Removal Attacks on Open-Weight Models

愚人金：针对开放权重模型安全移除攻击的防御性欺骗

Mark Russinovich

机构 * Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

AI总结 针对开放权重模型易被移除安全对齐的问题，提出“愚人金”防御，通过训练仅在被攻击状态显现的伪造诱饵，使被攻击模型对危险请求输出高比例假回答，且无法区分真假，同时不影响干净状态的良性行为。

KnowSim: Evaluating Information Calibration in LLM Assistants with User Simulators that Learn

KnowSim：用学习的用户模拟器评估大语言模型助手的信息校准

Yoonjoo Lee, Hyoungwook Jin, Tae Soo Kim, Shaoyang Zhang, Philippe Laban, Q. Vera Liao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 本研究提出KNOWSIM框架，通过带显式知识状态的用户模拟器评估LLMs的信息校准，验证后其性能优于基线，可揭示用户知识水平与LLMs的适配关系。

Comments 30 pages, 6 figures, 16 tables