微软研究院发布 Flint-interactive，用高层语言让智能体生成可交互数据图表
微软研究院发布 Flint-interactive，一种在 Flint 之上创建交互式数据可视化的语言，让智能体生成用户可点击、筛选、缩放、高亮并跨图表联动的图表。
推荐理由：微软研究院把交互逻辑交给编译器处理，让智能体生成可点击、可联动的图表，减少反复调试的消耗。
#数据/训练
Microsoft Research精选模型评分6060
Google DeepMind模型评分5656 Google DeepMind 联合 WRI、IIASA 发布 10 米分辨率全球森林类型地图 ForTy 2020
Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所（WRI，World Resources Institute）和国际应用系统分析研究所（IIASA。
Microsoft Research精选模型评分8181 微软研究院等证明 31 年悬而未决的 KLS 猜想
微软研究院的 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明对数凹分布的最佳平面切割与任意形状最佳切割只差一个与维度无关的固定常数。
推荐理由：这项证明把困扰高维几何三十余年的猜想变为无条件结论，也展示了研究者如何筛选并引导 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 的搜索方向。
Microsoft Research精选模型评分7373 Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0，约 3500 行代码的智能体强化学习框架
Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，让部署时使用的智能体框架直接参与训练，无需在训练框架里重写智能体。
推荐理由：框架把部署用的智能体直接接入强化学习训练，并给出约 6000 条样本提升 14.6 个百分点的完整流程，可据此判断改造成本。
Berkeley AI Research模型评分3838 Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL：用信念状态更新让 大语言模型（LLM，Large Language Model） 高效完成长程交互
Berkeley 人工智能（AI，Artificial Intelligence） Research 提出 ABBEL 框架，把 大语言模型（LLM，Large Language Model） 的交互摘要写成自然语言“信念状态”并对其内容单独监督评分，替代传统递归摘要。
Berkeley AI Research模型评分5555 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在数千组件规模上识别大语言模型中的交互
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 两种算法，用于在大语言模型（LLM，Large Language Model）中识别驱动输出的关键交互，把交互发现规模从数十个组件扩展到数千个。
Berkeley AI Research模型评分4646 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出一种直接以信息含量评估和优化成像系统的框架，并在 NeurIPS 2025 论文中验证其信息指标能预测彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域的系统表现。该方法仅用带噪测量和噪声模型估计互信息，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。