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The Future of the Grid: How AI Transforms Power System Planning（在新分頁開啟原站）
Microsoft Research 推出 GridSFM 開放基礎模型，能在毫秒級完成電網 AC 最佳潮流計算。結合開放電網資料與物理建模，此工具大幅提升電網分析、情景評估與規劃速度，為未來電網研究提供更快、更可擴充套件的解決方案。
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※ 摘要僅根據標題與說明
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Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology（在新分頁開啟原站）
Microsoft 推出 Quine，旨在建構一個多模態的biology 世界模型，並連結各種科學工具與研究人員。
7,592次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片進階EN
AI agents for therapeutic reasoning across biological contexts（在新分頁開啟原站）
Medea 是一款 AI 代理，專為跨生物學情境的治療性推理設計。它透過執行多步驟分析、驗證中間步驟並整合多源證據，解決現有系統在長流程中遺失生物背景的問題。
4,635次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Probabilistic Inference for Controlling Diffusion Models（在新分頁開啟原站）
探討在生成式模型推理時如何控制擴散模型。內容涵蓋序列控制與並行控制的兩種主要策略，並介紹了從近似到精確的各種方法，幫助讀者理解不同控制風格的優缺點與適用場景。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
MSRNE Generative Modeling & Sampling Workshop | Day 1（在新分頁開啟原站）
本場研討會匯聚多領域專家，探討生成式模型與樣本抽樣的數學原理與應用。內容涵蓋自由能估計、機率機器學習的平衡點突破、蛋白質擴散模型的魯棒性推導，以及流與擴散模型的可擴充套件抽樣技術。
2,132次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片進階EN
MSRNE Generative Modeling & Sampling Workshop | Day 2（在新分頁開啟原站）
這門課程探討了生成式建模與樣本抽樣的交叉領域，涵蓋了從理論基礎到實際應用（如材料結構解析）的多個主題。
1,643次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片進階EN
Reinforce Adjoint Matching: Scaling Diffusion RL（在新分頁開啟原站）
提出 Reinforce Adjoint Matching (RAM)，一種無需 SDE 滾動或反向對偶 sweep 的擴散 RL 一致性損失。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片進階EN
AI, Radio Astronomy, and the Search for Life Beyond Earth（在新分頁開啟原站）
介紹了利用 MeerKAT 射電望遠鏡資料的多模態深層學習方法，以偵測地外智慧訊號。透過結合譜圖與 I/Q 訊號表示，該研究在訊號強度較低時能更有效辨識地外智慧特徵。
1,262次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片入門EN
Introducing GitHub Agentic Workflows: AI that runs your repo（在新分頁開啟原站）
介紹 GitHub 的代理工作流，讓 AI 自動處理你的程式碼倉庫。
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- 10影片入門EN
New tools, models, repos, and papers out of Microsoft Research are here. #ai #llm #github #agenticai（在新分頁開啟原站）
Microsoft Research 發布了新的工具、模型、程式庫與論文，涵蓋 AGI 與 LLM 領域，讀者可參考其 GitHub 與學術資源。
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The Future of the Grid: How AI Transforms Power System Planning（在新分頁開啟原站）
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Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology（在新分頁開啟原站）
Microsoft 推出 Quine，旨在建構一個多模態的biology 世界模型，並連結各種科學工具與研究人員。
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探討在生成式模型推理時如何控制擴散模型。內容涵蓋序列控制與並行控制的兩種主要策略，並介紹了從近似到精確的各種方法，幫助讀者理解不同控制風格的優缺點與適用場景。
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MSRNE Generative Modeling & Sampling Workshop | Day 2（在新分頁開啟原站）
這門課程探討了生成式建模與樣本抽樣的交叉領域，涵蓋了從理論基礎到實際應用（如材料結構解析）的多個主題。
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MSRNE Generative Modeling & Sampling Workshop | Day 1（在新分頁開啟原站）
本場研討會匯聚多領域專家，探討生成式模型與樣本抽樣的數學原理與應用。內容涵蓋自由能估計、機率機器學習的平衡點突破、蛋白質擴散模型的魯棒性推導，以及流與擴散模型的可擴充套件抽樣技術。
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AI agents for therapeutic reasoning across biological contexts（在新分頁開啟原站）
Medea 是一款 AI 代理，專為跨生物學情境的治療性推理設計。它透過執行多步驟分析、驗證中間步驟並整合多源證據，解決現有系統在長流程中遺失生物背景的問題。
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AI, Radio Astronomy, and the Search for Life Beyond Earth（在新分頁開啟原站）
介紹了利用 MeerKAT 射電望遠鏡資料的多模態深層學習方法，以偵測地外智慧訊號。透過結合譜圖與 I/Q 訊號表示，該研究在訊號強度較低時能更有效辨識地外智慧特徵。
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Reinforce Adjoint Matching: Scaling Diffusion RL（在新分頁開啟原站）
提出 Reinforce Adjoint Matching (RAM)，一種無需 SDE 滾動或反向對偶 sweep 的擴散 RL 一致性損失。
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New tools, models, repos, and papers out of Microsoft Research are here. #ai #llm #github #agenticai（在新分頁開啟原站）
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New fine-tuning of language models: Match meaning, not tokens（在新分頁開啟原站）
這篇影片介紹了微軟研究團隊對語言模型的細粒度調校方法，旨在讓模型更精準地理解語意而非單純匹配字串。
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Introducing Interwhen: Steering reasoning agents with real-time verification（在新分頁開啟原站）
介紹 Interwhen 這個工具，用於讓 AI 推理代理在執行過程中即時驗證，確保其邏輯正確。
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Introducing GitHub Agentic Workflows: AI that runs your repo（在新分頁開啟原站）
介紹 GitHub 的代理工作流，讓 AI 自動處理你的程式碼倉庫。
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MagenticLite: A full-stack agentic experience powered by Small Models（在新分頁開啟原站）
Microsoft 推出的 MagenticLite 是一款由小模型驅動的全棧代理體驗，讓使用者能透過簡單指令自主執行任務。
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