微软研究院用 PDD Kit 形式化验证智能体编写的全栈 Web 应用
微软研究院联合 GitHub Next 推出研究原型 PDD Kit，在 Chopin 规划环境中把开发者意图转成 Verus 形式化规约，再用证明约束智能体生成的代码。
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Microsoft ResearchAI 评分5858
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软用合成企业数据评估 Microsoft Copilot 的 AI 置信度
微软构建 Industry Evaluation Data Generation Platform，用基于 O*NET、招聘信息和 SEC 文件等公开数据生成的全合成企业环境来评估 Microsoft Copilot。
Microsoft Research精选AI 评分7474 微软研究院等证明 31 年未解的 KLS 猜想
微软研究院研究员 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，给出与维度无关的固定界，解决了高维几何与概率论的核心开放问题。证明过程采用人类引导的智能体搜索，探索了 100 多条候选路径，由研究者筛选和调整方向；同期另有独立团队给出完整证明，并出现 Lean 4 形式化验证。作者称此前用多个前沿模型做无引导的端到端尝试未能成功。
推荐理由：微软研究员与合著者借助人类引导的智能体搜索证明 KLS 猜想，展示了人机协作做数学研究的具体流程。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院推出 Magnetar：基于证明的通用计算 zkVM
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，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 至 39 倍。它基于 RISC-V 架构，在笔记本上每秒可证明 720 万至 870 万条处理器指令，证明验证约需 12 毫秒。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 如何同时解决效率、通用性与后量子安全三个难题。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench
GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布构建 219 个公开 PR 语料，覆盖 19 种语言。
推荐理由：GitHub 公开了基准的构建方法、评分规则和人工一致性数据，读者可据此判断 AI 代码审查评测的可信度。