HiPHI：面向高精度人体运动与物体交互的大规模基准
HiPHI 是一个 617.5 小时的全身体人体运动数据集，用光学动捕以亚毫米精度采集，其中 245.7 小时包含人体-物体交互，配有同步的物体轨迹与网格。数据集用 FrameNet 语言框架组织动作覆盖范围，并配套提出衡量运动多样性与交互 grounding 的基准套件。基于该数据训练的强化学习策略已部署到实体 Unitree G1 人形机器人上。
#数据/训练
IEEE Spectrum (AI)AI 评分3838
AWS BlogAI 评分2424 Amazon S3 Tables 现已支持全部 Apache Iceberg V3 数据类型
Amazon S3 Tables 现已支持 Apache Iceberg V3 规范的全部数据类型，包括 variant、纳秒时间戳、geometry、geography 和 unknown，并支持删除向量与行级血缘。
Microsoft ResearchAI 评分4545 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，可提前30至60分钟为美国本土66,935座变电站生成位置级空间天气风险估计。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率及电网数据，在评估期内检出近80%的重大空间天气事件。其Dst预测器在2020-2026年评估期内地磁活动最活跃时段有62.2%的小时数优于Burton方程。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院推出 Quine，一个面向生物学的研究系统，由跨模态生物学世界模型和连接模型、科学工具、文献与研究者的交互框架组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究，按化合物驱动肿瘤细胞状态转换的潜力对数千种化合物排序，排名最高的化合物在多项湿实验中产生了预期的经典态到基底态转变，整个筛选到候选优先排序过程耗时一个周末。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与工具编排框架，并给出胰腺癌细胞状态预测的湿实验验证结果。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft Research Asia – Singapore 成立一周年：推进研究、合作与人才培养
Microsoft Research Asia – Singapore 作为微软在东南亚的首个研究实验室，成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践及生态与人才培养四大方向展开工作。