微软亚洲研究院
新闻与深度文章
编者按：如今，生成式人工智能为人类社会带来了前所未有的能力，它就像一种“自然语言”可以加速生物医学发现，从而大幅提升医疗质量，同时也为降低医疗成本提供了可能。 在 Microsoft Research Forum 第五期中，来自微软研究院及行业的全球顶尖科学家们共同探讨了人工智能在医疗健康领域的变革潜力，内容涵盖医学影像、家庭健康监测、电子病历和药物发现等话题。 Hoifung Poon：大家好，…
编者按：量子化学中的哈密顿量计算一直是制约药物筛选与新材料设计效率的瓶颈。近期，微软研究院科学智能中心、耶鲁大学及加州大学戴维斯分校联合研究提出的全新损失函数 WALoss 和深度学习框架 WANet，为这一难题提供了创新的解决方案。通过优化计算过程，WANet 显著提高了哈密顿量预测的精度与效率，尤其在大分子系统中展示了强大的扩展能力。搭配 WALoss，WANet 则能够准确预测分子能量，并有…
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 本期，我们为大家精心挑选了4篇前沿研究论文，内容涵盖大语言模型的提示词优化、FP4 量化的高效训练方法、灵巧机器人抓取的简化策略以及视频内容高效建模的 Tokenizer，感兴趣的朋友快来看看吧！ 本期内容速…
编者按：人工智能技术与产业深度融合需要几步？微软亚洲研究院应用科学家桂晓凡用她的亲身经历给出了答案。 自2021年加入微软亚洲研究院以来，桂晓凡深度参与了多项人工智能技术的应用研究，从英语教育平台到电信行业，从近实时的全球碳预算到电池能源领域，她凭借扎实的技术能力和敏锐的数据洞察力，通过钻研跨领域知识以及与不同领域的专家深度合作，成功推动了人工智能技术在多个行业的落地。 如今人工智能正以前所未有的…
编者按：随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）系统已成为扩展大语言模型（LLMs）能力的重要手段之一。然而，当这些系统应用于复杂多样的工业场景时，仍面临诸多挑战，尤其是在处理领域特定知识和复杂推理任务时。对此，微软亚洲研究院的研究员们提出了 PIKE-RAG，通过多层次异构知识库构建、任务驱动的系统搭建策略以及自我进化的领域知识学习机制，显著提升了 LLMs 在复杂工业场景中的推理和应…
近日，国际电气与电子工程师协会（IEEE）公布了 2025 IEEE Fellow 名单。作为全球最大的专业技术组织之一，IEEE 始终致力于推动技术进步，造福人类，并且每年以 IEEE Fellow 称号表彰在计算机科学、工程、技术等领域取得杰出成就和重要贡献的 IEEE 成员。 在2025年度 IEEE Fellow 名单中，微软亚洲研究院资深首席研究员松下康之（Yasuyuki Matsus…
国际计算机学会（Association for Computing Machinery，简称 ACM）刚刚公布了2024年度 ACM Fellow 名单。本届，共有55位来自全球各地的杰出科研人员因在计算机科学各个领域的重要贡献获得这一殊荣，涵盖领域包括计算机图形学、网络安全、人机交互、数据管理、机器学习、人工智能、算法和可视化等。 其中，微软亚洲研究院首席研究员陈卫博士凭借网络影响力最大化和组合…
编者按：近日，微软研究院科学智能中心提出了一种创新的生成式 AI 材料设计工具 MatterGen, 突破了传统材料筛选方法的局限，能够在更广泛的材料空间中进行高效探索，并根据应用需求直接生成新材料。该模型可以针对材料的特殊几何结构进行优化，在化学成分、物理属性等多方面生成稳定的新型材料，开启了基于生成式 AI 辅助材料设计的新范式，并将对电池、磁铁等领域的创新产生深远影响。 材料创新是推动重大技…
编者按：近年来，人工智能在语言处理、视觉生成等领域的表现令人惊叹，但在复杂的数学推理任务上仍面临挑战。微软亚洲研究院推出的新算法 rStar-Math，通过引入类似人类系统的慢思考和推理思维，显著提升了小语言模型（SLMs）的数学推理能力。rStar-Math 打破了“只有大模型才有高性能”的固有观念，证明了小语言模型经巧妙设计，同样能实现卓越的推理效果，甚至在部分奥数级别的挑战中超越了现有大语言…