微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险,覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生构建了一套端到端机器学习流水线,利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据,为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
微软研究院实习生构建了一套端到端机器学习流水线,利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报、地质电导率和电网数据,为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据联合训练的生物学世界模型,以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由:微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型由 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 组成,通过学习式集成与重排序融合两者互补优势。
Hugging Face 发布研究,用共识分歧探针、掩蔽实体检索和拼写切换三项测试量化语音识别中的基准优化现象,评测了 11 个开源 ASR 模型。
推荐理由:通过三项探针量化 ASR 模型对基准的过拟合,并给出可复用的检测脚本与榜单入口。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。微软同时推出持续更新的基准,追踪后续 Skala 版本的计算性能。
微软研究院推出 MindTopo 基准,用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭、顺序、分离和绳结等拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示,当前模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务,失败多发生在规划阶段而非感知阶段,模型难以在场景变化中持续保持对拓扑结构的理解。图像与视频生成工具在维持拓扑关系上同样不可靠。
微软研究院发布研究模型 CARE-X,一个统一胸部 X 光 VLM,可同时完成报告生成、疾病存在与否定判断、病灶定位及多标签分类等任务,并支持生成式与双推理模式。