新闻与深度文章

以人工智能大模型的崛起为标志,计算机科学踏入了一望无垠的未知之境。我们对技术变革带来的无限可能满怀期待,却也在颠覆性的重塑中遭遇诸多困惑与挑战: 新的研究范式已然到来,如何发现并投身于具有持久影响力的研究方向?面对无先例可循的技术“无人区”,突破性创新需要怎样的思维破壁?AI时代,需要什么样的人才?什么样的成长环境能够激发人才的潜能?企业如何构建持续创新的内生动力?前沿成果又该以何种方式、何种形态…

编者按:尽管近年来人工智能的能力迅速增强,但在复杂的推理任务中仍存在不足。微软亚洲研究院的研究员们从多个角度对此展开研究,不断探索提升大模型推理能力的新途径。从利用蒙特卡洛树搜索模拟人类“深度思考”过程的 rStar-Math,到基于规则的强化学习方法 Logic-RL;从融合大语言模型数学直觉与符号方法的 LIPS,到提升自动形式化准确性的新框架;再到自动生成高质量、有监督数学数据的神经符号框架…

作者:工程与基础架构组 编者按:随着代码大模型能力的不断增强,高质量指令数据的构造成为释放其潜力的关键。然而,现有方法普遍依赖单一的代码片段作为构造种子,限制了数据的复杂度与多样性。近日,微软亚洲研究院联合厦门大学、清华大学提出全新特征树驱动的数据合成框架,通过建模代码语义层级关系,实现了对合成代码复杂度的精细控制,并支持从函数级到多文件级的多样任务生成。基于该框架训练得到的 EpiCoder 模…

编者按:在 AI 技术不断突破与快速落地的今天,如何确保其发展方向与人类价值观协调一致,正成为科技界与社会各界亟需回答的关键问题。近日,微软亚洲研究院发布了《社会责任人工智能:研究的挑战与机遇》白皮书,系统梳理了 AI 在社会实践中的复杂挑战,并提出了包括技术、伦理、治理等多维度的十大关键研究问题。通过跨越计算机科学与社会科学的深度对话,该白皮书深入探讨了如何设计“负责任的人工智能”,推动实现技术…

编者按:数据是人工智能发展的“动力燃油”,但如今其正面临“枯竭”的风险,这道“数据墙”成为制约大模型性能突破的关键瓶颈。在此背景下,合成数据技术应运而生。近期,微软亚洲研究院推出了一个可扩展的 SYNTHLLM 框架,能够生成多样化的合成数据,有效填补自然数据的空缺。此外,研究员们还发现并证实了合成数据的规模法则,为大模型使用合成数据进行训练与优化提供了科学依据。 人工智能在当今取得如此显著发展的…

在“五一”国际劳动节前夕,微软亚洲研究院全球研究合伙人谢幸博士凭借多年来在计算机领域的卓越成就与杰出贡献,荣获了北京市总工会颁发的“北京市劳动模范”称号。 近年来,谢幸博士领导的研究团队在社会计算与人工智能领域深耕细作,成果斐然,目前已发表数百篇论文,总引用超六万次。在此之前,谢幸博士开创性地开展了基于用户时空轨迹数据的研究,主导的 GeoLife 项目更是全球最早探索位置社交系统的研究之一。凭借…

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。 CHI 是人机交互领域最具影响力的国际顶级会议之一,今年的 CHI 大会于4月26日至5月1日在日本横滨举办。本期“科研上新”将为大家带来微软亚洲研究院入选 CHI 2025 的三篇精选论文,聚焦生成式 AI…

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。 4月24日至4月28日,全球最负盛名的深度学习盛会之一 ICLR 大会在新加坡举办。我们通过两期“科研上新”为大家带来多篇微软亚洲研究院入选 ICLR 2025 的精选论文解读。在第一期的内容中我们分享了包括…

作者:谢幸 编者按:从“推荐系统”的责任性研究,到社会责任人工智能(Societal AI),微软亚洲研究院全球研究合伙人谢幸的研究常常跨越学科边界,在人文科学中寻找答案。在今年的世界读书日,谢幸带来了一份聚焦技术与人文相互启发的书单,帮助我们从更广阔的视角审视科技的发展及其对社会的影响。这些作品中,不乏先行者关于技术如何影响人类社会的深刻洞见,提醒我们在机器智能飞速发展的今天,保持敬畏之心与责任…