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Microsoft Research は、Rust、Aeneas、Lean、および AI エージェントを活用し、生成された暗号アルゴリズム（特にポスト量子暗号）が標準を正しく実装していることを形式検証で証明する手法を発表した。
Microsoft Research は、AI エージェントが人間が編集可能な仕様から表現力豊かで洗練されたチャートを生成できる可視化言語「Flint」を発表した。同言語はデータの意味型を活用し、スケールや色設計を自動選択する機能を持つ。
Microsoft Research は、AI エージェントのスキル編集を手動からトレーニングプロセスへ転換する「SkillOpt」を発表した。この手法は固定されたモデル外部でスキルファイルを学習可能パラメータと見なし、モデル重みを変更せずにエージェントの動作信頼性を向上させる。
Microsoft Research は、長期かつ複雑なタスクを処理する AI エージェントが過去の対話を効率的に保持・アクセスするための新しいスケーラブルなメモリシステム「Memora」を発表した。
マイクロソフト研究所は、大規模言語モデルを用いて人間の脳の言語反応を高精度に予測する手法を開発したが、その性能の根拠となるパラメータ群は解読不能である。同所は大学と連携し、生成因果テスト（GCT）という新たなアプローチでこの黒箱問題を解決しようとしている。