लैब · Microsoft Research
lab Microsoft Research Blog · 23 घंटे पहले · 3 बार देखा गया

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने क्वाइन पेश किया, बहुमोडल जैविक शोध के लिए एक एआई सिस्टम

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने क्वाइन का परिचय दिया, जो जीव विज्ञान का एक बहुमोडल विश्व मॉडल बनाने और मॉडलों, वैज्ञानिक उपकरणों, साहित्य और शोधकर्ताओं को जोड़ने वाले इंटरैक्टिव हैर्नेस को डिज़ाइन करने के लिए बनाया गया एक नया शोध प्रयास है। सिस्टम वैज्ञानिकों को प्रस्ताव तैयार करने की अनुमति देकर वास्तविक प्रयोगशाला वातावरण में परीक्षण किए जाने वाले और भविष्य के प्रश्नों को परिष्कृत करने के लिए परिणामों को वापस भेजने वाले, कंप्यूटेशनल मॉडलिंग और वास्तविक दुनिया के प्रयोग के बीच की खाई को पाटने का लक्ष्य रखता है।

lab Microsoft Research Blog · 9 दिन पहले · 62 बार देखा गया

माइक्रोसॉफ्ट ने रेट्रोसाइमेरा को रेट्रोसिंथेसिस भविष्यवाणी के लिए जारी किया

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने रेट्रोसिंथेसिस भविष्यवाणी के लिए एक नया फ्रेमवर्क, RetroChimera को प्रकाशित और ओपन-सोर्स किया है, जो उच्च गुणवत्ता वाले संश्लेषण मार्गों का सुझाव देने के लिए दो पूरक मॉडलों को जोड़ता है। सिस्टम एक सीखी हुई एन्सेंबलिंग रणनीति का उपयोग करके R-SMILES 2, एक Transformer-आधारित de-novo मॉडल, और NeuralLoc, एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) आधारित मॉडल को एकीकृत करता है।

lab Microsoft Research Blog · 7 दिन पहले · 28 बार देखा गया

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च दिखाता है कि भौतिक एआई इनफरेंस को ऑफलोड करने से रोबोट की प्रदर्शन और बैटरी जीवन में सुधार होता है

माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च इस धारणा को चुनौती देता है कि भौतिक एआई इनफरेंस को केवल ऑनबोर्ड रोबोट GPUs पर चलाना आवश्यक है, यह प्रदर्शित करते हुए कि edge या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर ऑफलोडिंग मोबाइल मैनिपुलेशन वर्कलोड्स को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। रोबोटिक्स वर्कलोड्स के उनके व्यवस्थित अध्ययन से पता चलता है कि ऑनबोर्ड कंप्यूट पर निर्भर रहने से प्रदर्शन, बैटरी जीवन और स्केलेबिलिटी सीमित हो जाती है।

arxiv arXiv cs.AI · 21 दिन पहले SWE-bench Verified · 72.6% · 31 बार देखा गया

ExecCritic भूमिका-विशिष्ट RL का उपयोग कर टेस्ट-मार्गदर्न मरम्मत द्वारा कोडिंग एजेंट्स में सुधार करता है

ExecCritic एक ऐसा फ्रेमवर्क पेश करता है जो स्रोत-कोड मरम्मत से परीक्षण निर्माण को अलग करता है ताकि कोडिंग एजेंट्स में गलत आत्मविश्वास को रोका जा सके। सिस्टम एक Test एजेंट और एक Repair एजेंट का उपयोग करता है, दोनों Qwen-3.5-35B-A3B द्वारा समर्थित हैं, जिन्हें प्रबलन सीखने (reinforcement learning) का उपयोग कर अलग से प्रशिक्षित किया गया है।

arxiv arXiv cs.CL · 22 दिन पहले SWE-bench Verified · 72.6% · 32 बार देखा गया

ExecCritic भूमिका-विशिष्ट RL का उपयोग करके परीक्षण-निर्देशित मरम्मत के माध्यम से कोडिंग एजेंट्स में सुधार करता है

शोधकर्ताओं ने ExecCritic पेश किया, एक फ्रेमवर्क जो टेस्ट-सत्यापित-संशोधन स्केफोल्ड को भूमिका-विशिष्ट पुनर्बल सीखने के साथ मिलाकर कोडिंग एजेंट्स को बेहतर बनाता है। सिस्टम परीक्षण निर्माण और स्रोत-कोड मरम्मत को अलग करता है, एक Test एजेंट का उपयोग रिपॉजिटरी-नेटिव परीक्षण उत्पन्न करने के लिए और एक Repair एजेंट का उपयोग निष्पादन फीडबैक के आधार पर कोड संशोधित करने के लिए।