In the news | Microsoft Source Asia
Microsoft Research Asia launches Singapore lab to drive AI innovation, industrial transformation, and talent development
微软亚洲研究院（新加坡）正式成立
今天，微软宣布在新加坡成立微软亚洲研究院（新加坡），这是微软在东南亚设立的首个研究实验室，得到了新加坡经济发展局的大力支持。新加坡实验室旨在推动人工智能领域的前沿研究，携手合作伙伴共创面向关键行业的 AI 解决方案，并培养新一代 AI 人才。 新加坡人力部长兼贸工部主管能源与科技部长陈诗龙（Tan See Leng）与微软全球资深副总裁、微软研究院院长、微软全球研究与创新孵化负责人 Peter L...
在微软亚洲研究院（新加坡）用真实场景验证AI的 “破圈” 力量
编者按：当人工智能浪潮席卷全球，算法如何突破实验室围墙，在真实世界中创造价值？微软亚洲研究院（新加坡）首席研究员徐新兴博士用十年求索给出了自己的答案。从南洋理工大学的学术研究，到新加坡科技研究局的跨领域实践，再到成为微软亚洲研究院在新加坡的首位研究员，他始终在“算法研究”与“产业实践”的交汇中寻找创新的突破口。 尽管近年来人工智能持续快速发展，但始终面临一个难题：如何将算法模型从理论实验推向产业落...
Xinxing Xu bridges AI research and real-world impact at Microsoft Research Asia – Singapore
Xinxing Xu is helping shape the work of Microsoft Research Asia – Singapore by turning advanced AI research into real-world solutions. Learn how he collaborates across sectors and disciplines to drive responsible innovation throughout Southeast Asia.
Technical approach for classifying human-AI interactions at scale
| Amber Hoak, David Tittsworth, Kate Lytvynets, Scott Counts, Weiwei Yang, Ben Cutler, and Jonathan McLean
Semantic Telemetry helps LLMs run efficiently, reliably, and in near real-time. Learn about the engineering behind that system, including the trade-offs and lessons learned along the way—from batching strategies to token optimization and orchestration.
Given a language model, can we tell whether it is truly reasoning, or if its performance owes only to pattern recognition and memorization?
CoR：多范式思维加持，大模型也能学会“多思路解题”
编者按：大语言模型（LLMs）在语言生成与基础推理中已展现出强大的能力，但它们在数学解题上的能力仍存在明显短板，尤其是难以兼顾复杂计算与定理证明。这背后的关键原因在于，现有模型普遍依赖于单一的推理范式（如自然语言、代码或符号推理），缺乏人类思考问题时那种灵活的推理能力。 为此，微软亚洲研究院与清华大学联合提出了“推理链”（Chain-of-Reasoning, CoR）框架，引入了自然语言、代码与...
AI Testing and Evaluation: Reflections
| Kathleen Sullivan and Amanda Craig Deckard
In the series finale, Amanda Craig Deckard returns to examine what Microsoft has learned about testing as a governance tool. She also explores the roles of rigor, standardization, and interpretability in testing and what’s next for Microsoft’s AI governance work.