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Skala 1.1是微软研究院推出的更新版深度学习交换关联泛函，它提供了更高的精度、在计算化学生态系统中更广泛的可用性，以及一个用于跟踪计算性能的实时基准。文章“扩展Skala访问权限，为预测性DFT铺就更快路径”首次出现在微软研究院。
Orchard是一个开源框架，供研究社区跨任务类型训练和评估AI代理。它降低了复杂性，同时通过允许研究人员重用相同的基础设施，支持较小模型实现强劲性能。文章“Orchard：一个用于可扩展代理式AI的开放框架”首次出现在微软研究院。
AI代理常常因为其指令或技能被手动修改且无法保证改进而失败。了解SkillOpt如何将技能编辑转变为训练过程，在不改变模型权重的情况下提高代理行为的可靠性。文章“SkillOpt：将代理技能视为可训练参数”首次出现在微软研究院。
计算机使用AI代理在处理多步骤工作流（如电子邮件和客户支持）时表现不佳。Echoverse在真实环境中训练代理，而不仅仅是提供更多训练任务，帮助代理随着任务、测试和环境的发展而改进。文章“Echoverse：面向计算机使用代理的深度演化环境”首次出现在微软研究院。