LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力

来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。

4月30日凌晨，Meta举行首届AI开发者大会LlamaCon，推出Meta AI聊天机器人应用程序与ChatGPT竞争，发布Llama API。Meta试图强化开源模型生态系统以限制OpenAI发展，扎克伯格与微软CEO还探讨了开源闭源模型生态等内容。

一份命中率 80% 的 AI 预测复盘｜拾象年度预测

拾象团队复盘 2025 年 20 个 AI 关键预测，命中率达 80%。涵盖行业格局、技术路径等多方面，如微软投资 Anthropic改变格局、Google 逆转颓势等，也指出对部分方面过于乐观，还展望 2026 年 AI 领域。

OpenAI的开源，补全了亚马逊云科技模型生态的最后拼图

8月5日OpenAI上线两款开源模型，亚马逊云科技随即在旗下平台上线。此前微软借合作优势使Azure高速增长，如今OpenAI开源，亚马逊云科技模型生态更丰富，其产品受客户好评，增长势头难挡。

UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。

聊一聊数据中心的投资现状

文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。

绕过Azure AI 护栏的方法及案例

本文指出Azure AI有安全漏洞，攻击者可利用漏洞绕过内容安全机制。介绍了重现步骤，阐述字符注入与对抗性机器学习规避两种攻击技巧，展示攻击效果，还提及微软已部署缓解措施并给出安全建议。

RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取

近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。

长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战

长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。

刚刚，英伟达拟10亿美元砸向这家AI编码创企！Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿

10月30日消息，英伟达拟向AI初创公司Poolside投资最高10亿美元。该公司由微软技术大佬带队，定位生成式AI与软件开发交叉领域，开发自研模型，有独特强化学习方法和技术布局。