微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，并返回可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上，它比同机最快的现有 zkVM 平均快 10 到 39 倍，在笔记本上每秒可证明 720 万至 870 万条 RISC-V 指令。其安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，不需要椭圆曲线、格假设或可信设置。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与标准哈希安全之间同时取得进展。
微软研究院提出 StudentSim，从公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器，在辅导前评估和改进 AI 辅导系统。该工作同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、英语二语写作和数学，从行为保真度与指导响应性两个维度评估模拟器，StudentSim 在这三个领域均优于领先基线。StudentSim 仅为研究系统，未部署于课堂，也不用于替代教师。
GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征，构建了覆盖 19 种语言、219 个公开 PR 的评测集。
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可为美国本土66,935座变电站生成30-60分钟前的空间天气风险预警，评估期内检出近80%的重大事件。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率与电网数据，Dst预测在2020-2026年活动高峰时段有62.2%的小时优于Burton方程。
微软研究院推出 AI 研究系统 Quine，由跨基因组、蛋白质、化学、RNA 与细胞状态、生物成像的多模态生物世界模型和一个连接模型、科学工具、文献与研究者的交互框架组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计，并给出胰腺癌细胞状态预测的湿实验验证结果。