硅谷分歧迫使白宫暂缓对中国AI模型的制裁计划
据《纽约时报》报道，特朗普政府曾考虑对中国开源权重AI模型（如月之暗面的Kimi K3）实施制裁和贸易禁令，指控其窃取美国技术。OpenAI和Anthropic支持限制，而英伟达、Meta、微软和谷歌等科技巨头强烈反对。在行业抵制后，政府暂时放弃强硬措施，转而专注于提升美国模型的竞争力。
Microsoft / Copilot
公司与模型 · 微软的 AI 布局：Copilot 全家桶、Azure AI 基础设施与 OpenAI 合作关系
关联由结构化实体与正文位置共同判定 · 最近刷新 2026-09-27 01:14
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8月4日周二 · 2 条
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Orchard：用于可扩展智能体AI的开源框架
微软研究博客发布了Orchard，一个用于可扩展和成本效益的智能体AI研究的开源框架，其核心是Orchard Env，一个可复用的环境服务，支持在多个任务领域训练和评估智能体。Orchard支持软件工程、网页导航和个人助理智能体，并能在Codex、OpenClaw和ZeroClaw等真实部署框架中直接训练。Orchard-SWE在SWE-bench Veri
8月3日周一 · 1 条
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语音识别在街道名称上错误率高达39%，合成数据可降低60%
Together AI 的研究显示，语音识别系统在识别不同语言背景说话者所说的街道名称时，平均转录错误率达 39%，非英语母语者的准确率比英语母语者低 18%。他们提出了名为“跨语言风格迁移”的合成数据生成技术，用不到 1000 个训练样本将错误率相对降低 60%。该研究还引入了 SF Streets 和 US Streets 两个新基准，并估计仅旧金山出租
8月2日周日 · 3 条
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AI发展公开信之争：开放权重与前沿管控
微软牵头于7月24日发布公开信《开放权重与美国AI领导力》，获235家AI相关公司签署，包括NVIDIA、亚马逊、Y Combinator、Linux基金会及OpenAI，主张开放权重模型并支持蒸馏技术。Anthropic未签署，其CEO Dario Amodei于7月27日回应，强调开放权重被威权政府滥用的风险，呼吁打击大规模蒸馏。7月28日，1324名前
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Grok 4.5 集成至 GitHub Copilot，并公布 API 定价
xAI 宣布其最新编码模型 Grok 4.5 现已集成到 GitHub Copilot 中，供数百万使用 VSCode 和 GitHub 产品的开发者使用。用户可通过模型选择器直接选用 Grok 4.5，部分企业需在 Copilot 设置中启用。此外，Grok 4.5 也可通过 SpaceXAI 控制台直接使用，定价为每百万输入 token 2 美元、每百万
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Anthropic 恢复 Fable 5 并推动越狱严重性行业框架
Anthropic 于 2026 年 6 月 30 日宣布，因美国出口管制而暂停的 Claude Fable 5 和 Mythos 5 已恢复访问，Fable 5 将于 7 月 1 日全球重新上线。此前，亚马逊研究人员发现绕过 Fable 5 安全防护的方法，促使 Anthropic 训练了改进的安全分类器，并联合亚马逊、微软、谷歌等提出行业通用的越狱严重性
8月1日周六 · 1 条
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安全研究员展示利用Word文档传播的Copilot蠕虫攻击
安全研究员Håkon Måløy开发了一种利用Microsoft Copilot for Word的提示注入漏洞的自传播蠕虫。该蠕虫通过隐藏在白底白字中的指令，在文档处理时被Copilot执行并复制到新文件中，从而实现传播。微软于3月31日确认此行为，但两次修复尝试均失败，144天后研究员公开了发现，但未提供修复方案。此事件凸显了提示注入作为AI安全问题的未
7月31日周五 · 3 条
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俄黑客利用 Exchange Server 严重漏洞植入 OWAReaper 后门
俄罗斯国家黑客组织 TA488 正在利用微软 Outlook Exchange Server 中的一个最大严重性漏洞（CVE-2026-42897）攻击未修补的机器，窃取凭证和机密信息。该漏洞为跨站脚本漏洞，用户只需打开邮件即可触发恶意 JavaScript 执行，最终安装名为 OWAReaper 的新型浏览器植入程序，实现对 Outlook Web Acc
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微软发布Echoverse：深度演化环境提升计算机代理训练效果
微软研究院发布了Echoverse，一个用于训练计算机使用代理的深度演化环境集合，包含十二个训练世界，强调高保真度而非数量。实验表明，在Echoverse上训练的9B模型得分从36.5%提升至67.1%，接近GPT-5.4。微软还开源了其中四个世界及其代码、数据和验证器，以促进该领域研究。
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EvoLib：将经验转化为进化知识，实现测试时学习
微软研究院发布了 EvoLib 框架，使大语言模型能在推理时从自身经验中学习，无需标签或外部反馈。EvoLib 将过往尝试转化为可复用的技能和反思性见解，并通过整合、加权等机制持续优化，使知识随时间变得更通用。在数学推理、代码生成和长程决策任务中，EvoLib 优于现有记忆方法，且对任务顺序具有鲁棒性。该框架无需更新模型，可应用于任何黑盒语言模型。
7月22日周三 · 1 条
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微软推出社区图书馆创建器，让社区主导AI数据代表性
微软研究院推出社区图书馆创建器（Community Library Creator），帮助社区群体自主构建图像数据集，以改善AI生成图像中的代表性。该工具由Anja Thieme团队开发，社区通过结构化流程定义并收集约400张真实图像及描述，用于训练AI模型。社区拥有数据所有权，可决定共享方式，旨在纠正AI数据中的偏见和失真。
7月14日周二 · 1 条
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微软用 Rust 和 Lean 形式化验证 SymCrypt 密码学代码
微软在 SymCrypt 中采用 Rust、Lean 和 Aeneas 工具链，对生产级密码学算法进行形式化验证，并已开源 SHA-3 和 ML-KEM 的验证代码与证明。该方法通过将标准转化为可执行的 Lean 规范，并利用 Aeneas 自动化证明，提升了密码学实现的安全保证，尤其适用于后量子密码学。
7月10日周五 · 1 条
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微软发布Aurora 1.5：扩展开放天气基础模型，新增集合预报
微软发布了Aurora 1.5，这是其地球系统基础模型的主要扩展，新增22个天气变量、每小时时间分辨率和概率集合预报，并作为开源模型在GitHub和Hugging Face上发布。该模型由微软天气团队开发，基于微软研究院AI for Science的原始模型，旨在连接开放研究与企业级天气服务。Aurora 1.5的集合预报在88.9%的评估目标上优于ECMW
7月9日周四 · 1 条
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微软发布 Flint：面向 AI 时代的可视化中间语言
微软研究院发布了 Flint，一种面向 AI 时代的可视化中间语言，旨在帮助 AI 代理从简单、可编辑的规范生成表达力强且美观的图表。Flint 利用语义数据类型自动推导图表设计决策，并支持编译到 Vega-Lite、Apache ECharts 和 Chart.js 等多个后端。研究显示，Flint 在 LLM 评估中优于直接生成 Vega-Lite 的基
7月7日周二 · 1 条
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Semantic Kernel Python 1.44.0 发布：安全与稳定性增强
微软发布了 Semantic Kernel Python 1.44.0 版本，主要包含依赖项更新（如 tornado、pyjwt、starlette、torch 等）和多项功能改进，包括 OpenAPI 服务器 URL 验证、请求验证调整、MCP 工具调用路径强制排除函数、MCP SSE 服务器示例默认回环及主机验证，以及 OpenAPI 操作路径处理加固。
7月1日周三 · 2 条
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微软AI助力罗斯福总统图书馆打造互动式“活图书馆”
微软与西奥多·罗斯福总统图书馆合作，利用AI技术打造了一座“活图书馆”，于7月4日开放。该系统通过Box 1知识库整理海量历史文档，并支持访客与AI驱动的罗斯福虚拟形象互动。微软通过AI For Good Lab捐赠了大部分工作，并计划开源相关软件，以帮助其他文化机构。
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SkillOpt：将智能体技能作为可训练参数，实现可靠性能提升
微软研究院发布SkillOpt，一种将智能体技能文件视为可训练参数的新方法，在不更新模型权重的情况下，通过前向-反向-更新循环优化技能。在六个基准、七个模型和三种执行模式下，SkillOpt在全部52个评估单元中取得最佳或并列最佳结果，显著提升性能，且优化后的技能可跨模型和任务迁移。
6月30日周二 · 1 条
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微软发布 Memora：平衡抽象与具体的长期记忆系统
微软研究院发布了 Memora，一种面向长期任务 AI 代理的可扩展记忆系统，通过解耦存储内容与检索方式，平衡抽象与具体性，显著提升代理效率。Memora 在 LoCoMo 和 LongMemEval 基准上达到最先进性能，相比全上下文推理减少高达 98% 的 token 使用。该论文发表于 ICML 2026，代码已在 GitHub 开源。
6月29日周一 · 1 条
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Quarkus LangChain4j 1.12.0.CR1 发布
Quarkus LangChain4j 发布 1.12.0.CR1 版本，包含多项更新：将模型名称传递给 Azure 实现、在指标和成本估算中跟踪提示缓存令牌、将 Quarkus Proxy Registry 集成到 Bedrock 提供商、为 agentic 系统添加构建时安全检查、支持 watsonx.ai 按需部署，并升级至 LangChain4j 1
6月26日周五 · 1 条
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AI驱动的生成式因果测试：将脑预测黑箱转化为可验证理论
微软研究院与加州大学伯克利分校、旧金山分校及哥伦比亚大学合作，在《自然·神经科学》发表论文，提出生成式因果测试（GCT）框架，将基于大语言模型的脑预测模型转化为可读的简短解释，并通过生成新故事进行因果验证。实验确认了已知脑区选择性，区分了邻近的场所处理区域，并发现了前额叶中针对对话、时间和测量等特定概念的微区域。该方法有望解决神经科学及其他领域黑箱模型的可解