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AI 导读微软研究院Xinzhi Zhang与合作者证明了1995年提出的Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想：对对数凹分布，最佳平坦切割与任意形状切割的差距总被一个与维度无关的常数界定。研究者用AI智能体探索了约100条候选路径，由人筛选方向，最终通过递归细化与误差有界性论证完成证明；同日另有两组独立证明与Lean 4形式化验证发布。

AI 选稿理由解决了高维几何与概率论31年核心公开问题，把此前随维度缓慢增长的界收紧为维度无关常数，使大量依赖该猜想假设的结果可无条件陈述；同时提供了人指导AI做数学研究的可复用流程对照。

AI 导读微软研究院发布 Magnetar，一个通用零知识虚拟机（zkVM），可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍，证明验证约 12 毫秒。

AI 选稿理由微软研究院公开 Magnetar 的设计与基准数据，可了解零知识证明在通用程序上的效率与安全取舍。

AI 导读MIT等机构研究人员开发了一种机器学习后处理模型，通过学习历史数据修正现有预报系统的误差，在2至6周的次季节预报中将黄金标准模型的预测能力提升一倍，并首次稳定超越气候学平均值。该方法还显著提升了对洪水、寒潮等极端天气的预测能力，相关成果发表于《Nature》，并在ECMWF预报竞赛中获第一名。模型训练使用MIT超级计算集群，但运行不依赖超算。

AI 选稿理由该方法首次让2至6周次季节预报稳定优于气候学平均，并提升极端天气预测，能源运营商、农户和应急部门可借此延长决策窗口。

AI 导读微软研究院推出 StudentSim，一种从公开去标识化学习记录中训练个性化 AI 学生模拟器的研究系统，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导系统。该系统提出 StudentSimEval 基准，从行为保真度和指导响应性两个维度评估模拟器，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，表现优于主流基线。StudentSim 并非产品，不在课堂部署，也不旨在取代教师。

AI 导读微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用太阳风观测与 AE、Dst 指数预报，结合纬度、地质电导率等本地条件，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的空间天气风险估计。