Microsoft Research Focus 第 98 期
Microsoft Research Focus 第 98 期介绍了 AI 翻译、数学难题及编码智能体效率等研究进展。研究人员解决了历时 31 年的 KLS 猜想，并提出 COMPACTIONBENCH 和 APEC，后者在评测中将成本降低最多 25.4%、执行时间缩短 9.6%。Latent Core Tokenizer 在 104 种语言的评测中生成了更具语言意义的 token。
#编码
Microsoft ResearchAI 评分4040
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 介绍 AlphaProof Code，形式化验证 Signal 核心加密代码
Google DeepMind 公布 AlphaProof Code 研究，由人类专家指导 AI 智能体，形式化验证 Signal 核心加密代码的关键安全属性。
推荐理由：研究将验证对象从协议设计推进到实际运行的代码，为理解形式化验证如何覆盖设计与实现之间的安全缺口提供了具体案例。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5252 GitHub 介绍 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放评测基准
GitHub 开放 AI 代码审查基准 ReviewBench 的研究预览版，提供公开数据集、评估方法、自助运行工具和排行榜。基准参考 103.9 million 个 GitHub 拉取请求的分布，收录来自 187 个公开开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个拉取请求，并使用 Claude Sonnet 5 按统一标准评判问题，资深工程师独立复核的一致率为 96.6%。