Microsoft Researchは、自律型エージェントのスケーラブルかつ費用対効果の高い研究を可能にするために設計されたオープンソースのフレームワークであるOrchardをリリースしました。このシステムは、Kubernetesベースの環境サービスであるOrchard Envを中心に据えており、研究者がインフラを再構築することなく、ソフトウェアエンジニアリング、ウェブナビゲーション、パーソナルアシスタンスなど多様なドメインでエージェントのトレーニングと評価を行うことを可能にします。
Microsoft Researchは、コンピュータ使用エージェントのトレーニング用に設計された12の深い合成環境のコレクションであるEchoverseをリリースしました。このイニシアチブには、ドメイン固有の世界10と能力焦点の世界2が含まれており、すべて一貫した状態と行動の忠実度を維持するように構築されています。
Microsoft Researchは、マルチモーダル大規模言語モデルが接続性、包含、順序、分離、結び目に関する位相直感を持っているかどうかを評価するために設計された新しいベンチマークであるMindTopoを導入しました。
Microsoft Researchは、生成レポート作成と補正された診断予測を組み合わせることで、現在の放射線科ビジョン・ランゲージモデルのギャップに対応する研究用モデル「CARE-X」を発表した。本システムは強化学習（DAPO）を用いて臨床的な正確性を報酬とし、Qwen3-VL-4B-Instructモデルを決定論的測定ツールと組み合わせることで、精密な計算が必要な症例に対する性能を評価する。
Microsoft Researchは、大規模言語モデルが推論中に正解ラベルや外部フィードバックを必要とせず、自身の経験から学習できるフレームワークであるEvoLibを導入した。EvoLibは、生の経験を静的な記憶として保存するのではなく、再利用可能なスキルや反射的な洞察に変換し、それらを継続的に洗練、統合、再重み付けする。