（本文阅读时间：10分钟）编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。「

（本文阅读时间：16分钟）编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。12月10日至12月16日，全球最负盛名的人工智能盛会之一

（本文阅读时间：7分钟）编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。「

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（本文阅读时间：16分钟）编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都有积极影响的创新成果。一直以来，微软亚洲研究院致力于创造具有突破性的技术。在人工智能时代，微软亚洲研究院将为计算新范式奠定基础，并为人工智能和人类发展创造更美好的未来。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。人工智能快速发展，对人类社会的影响与日俱增。为确保人工智能成为对社会负责任的技术，我们以“社会责任人工智能（Societal

（本文阅读时间：12分钟）编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都有积极影响的创新成果。一直以来，微软亚洲研究院致力于创造具有突破性的技术。在人工智能时代，微软亚洲研究院将为计算新范式奠定基础，并为人工智能和人类发展创造更美好的未来。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。在人工智能时代，无线技术将不仅仅是通信的工具，还将成为人工智能发展和应用的“数据桥梁”和“第六感官”。然而，无线技术也面临着理论和实践的双重挑战，尤其是通信范围和感知能力的限制。为了突破这一瓶颈，我们提出了一个全新的研究方向——为无线信道构建可调整的智能环境。这一创新将提升无线通信和感知的性能与范围，创造更广泛的智能应用场景，推动社会朝着更加智能化的未来迈进。——邱锂力微软亚洲研究院副院长清晨醒来，立即伸手去拿手机已经成了多数人的习惯动作。手机和各种无线通信终端如今正在“包办”我们与世界的沟通交互，无论身处何地，只要有无线信号，就能即刻掌握全世界的新闻趣事，享受线上音乐带来的“情绪按摩”，观看各种精彩的视频和直播来放松身心，维系与亲朋好友间的交流沟通……这一切，都有赖于无线技术为人与人、人与物之间架起的沟通桥梁。现在，无线技术也正在成为人类双脚跨进人工智能（AI）时代的一把钥匙。我们都相信人工智能的发展将极大地影响人类社会的发展方向。而要释放其更大的潜能，不仅需要人工智能模型本身的发展，也离不开各种与之相关领域的创新。这其中，无线技术无疑是最为关键的领域之一。在许多人工智能应用场景中，无线通信技术都发挥着数据桥梁的作用。IoT

（本文阅读时间：11分钟）编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都有积极影响的创新成果。一直以来，微软亚洲研究院致力于创造具有突破性的技术。在人工智能时代，微软亚洲研究院将为计算新范式奠定基础，并为人工智能和人类发展创造更美好的未来。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。我们希望人工智能能够像人类一样，从现实世界的视频、音频等媒介中获得知识和智能。为了实现这一目标，我们需要将复杂而含有噪音的现实世界，转化为能够捕获世界本质信息和动态变化的抽象表示。微软亚洲研究院正在探索多媒体与人工智能的协同发展，从对媒体基础（Media

（本文阅读时间：13分钟）编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。「

(本文阅读时间：9分钟)编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的创新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都具有积极影响的创新成果。借此机会，我们特别策划了“智汇对话”系列内容，邀请全球各领域顶尖专家学者，与微软亚洲研究院院长周礼栋博士共同畅谈研究文化，探讨跨学科创新，展望技术未来。不久前，微软亚洲研究院院长周礼栋博士来到了青海大学，与青海大学校长史元春及青海大学的师生们一起畅想了跨学科领域的创新之路。青海大学地处青藏高原中心，具有很多特色的学科专业，包括三江源生态学、藏医学、高原畜牧业等，这些专业要如何与人工智能、计算机技术深度结合？对此，周礼栋院长和史元春校长分享了他们各自的观点，并共同探讨了跨学科研究的核心驱动力、新技术背景下跨学科创新机遇等议题。微软亚洲研究院院长周礼栋（中）与青海大学校长史元春（右）在青海大学的对话，由微软亚洲研究院学术合作总监马歆（左）主持问：请问周礼栋院长，您对青海大学有什么印象？周礼栋：此前史校长曾向我介绍过青海大学，那时我就对这所学校充满了无限憧憬。这次来到这里，我发现青海大学所取得的成就比史校长描绘的还要辉煌，尤其是三江源生态、藏医学、高原医学、高原畜牧业等专业让我印象深刻。这些专业不仅对青海省的发展有重要意义，也对整个中国乃至全人类的福祉有个很大贡献。同时，青海大学对中国西部地区的人才培养和经济建设也做出了卓越贡献。另外，清华大学对青海大学的对口支援，也取得了显著的成效，帮助青海大学实现了每五年一次的飞跃。微软亚洲研究院也希望能够与青海大学建立紧密的合作关系，共同探索一些具有挑战性和创新性的研究，为青海省、为中国、为全球社会做出更多贡献。问：作为微软亚洲研究院的老朋友，史元春校长从1993年在清华大学计算机科学与技术系任教，到2022年上任青海大学校长，和研究院始终保持着密切的联系。请问史校长您对微软亚洲研究院有怎样的印象？史元春：在微软亚洲研究院成立之初，甚至还没有创立之前，清华大学就与微软公司开展了合作。微软亚洲研究院成立之后，我们不仅在物理位置上更接近了——与清华大学计算机系直线距离仅一公里多，而且我们的合作关系也更加紧密。在过去的20多年里，微软亚洲研究院的“明日之星”计划为众多高校学子提供了实习机会，很多清华大学的学生都通过这个计划得到了锻炼和成长，例如，清华大学在人机交互领域顶级会议上发表的第一篇论文，就是我的一个博士生与微软亚洲研究院合作完成的。微软亚洲研究院拥有国际化的视野和自由多元的学术氛围，致力于解决最具挑战性的问题，对于学生来说，这里是一个开阔眼界、修炼科研身心的地方。同时，在过去的25年里，微软亚洲研究院也从一个纯粹的计算科学研究机构，发展成了一个涉及多个交叉领域的研究机构。例如，使用

是第一个设计用于执行各种天气和气候建模任务的基础模型我们的气候正在发生变化，导致极端天气事件的频率增加。为了减轻负面影响，预测这些事件将发生的地方变得越来越重要。ClimaX

(本文阅读时间：9分钟)编者按：大模型时代的到来，使得人工智能成为了真正影响人类社会的重要技术之一，如何打造“负责任的人工智能”的问题正变得愈发迫切和关键。一直以来，微软始终致力于依照以人为本的伦理原则推进人工智能的发展，微软亚洲研究院也将“社会责任人工智能（Societal

（本文阅读时间：8分钟）编者按：视频是当下最流行的媒体形式之一。但由于视频压缩、网络不稳定等原因，我们常常可以看到互联网上的很多视频其画面质量并不理想，尤其是在浏览器端，这极大地影响了观看体验。不过，近期微软

(本文阅读时间：10分钟)编者按：大模型时代的到来，使得人工智能成为了真正影响人类社会的重要技术之一，如何打造“负责任的人工智能”的问题正变得愈发迫切和关键。一直以来，微软始终致力于依照以人为本的伦理原则推进人工智能的发展，微软亚洲研究院也将“社会责任人工智能（Societal

模拟系统论文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.12.548519v1复赛中，团队运用自主开发的分子建模几何深度学习模型

（本文阅读时间：10分钟）欢迎阅读我们的新栏目——“科研上新”！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。「

(本文阅读时间：9分钟)编者按：大模型时代的到来，使得人工智能成为了真正影响人类社会的重要技术之一，如何打造“负责任的人工智能”的问题正变得愈发迫切和关键。一直以来，微软始终致力于依照以人为本的伦理原则推进人工智能的发展，微软亚洲研究院也将“社会责任人工智能（Societal

Customer，KYC）原则，即要求金融机构核实客户的身份、建立风险档案，并监测交易以辅助发现可疑活动。我们将这一原则应用于人工智能领域，并采用一种被称为

（本文阅读时间：10分钟）最近几年，人工智能（AI）技术发展迅猛，特别是在视觉、语音识别、阅读理解、机器翻译等单个任务上逐渐达到、甚至超过人类的水平。2022年11月底，OpenAI

（本文阅读时间：13分钟）编者按：如今，机器学习已成为人类未来发展的焦点领域，如何进一步拓展机器学习技术和理论的边界，是一个极富挑战性的重要话题。7月23日至29日，第四十届国际机器学习大会

PromptBench：首个大语言模型提示鲁棒性的评测基准，便详细地评测了大模型在“指令理解”方面的鲁棒性，结论是其普遍容易受到干扰、不够稳定，这便启发了我们从

（本文阅读时间：7分钟）编者按：现实世界中，许多问题和任务都是由多个参与者交互进行的，所以要想使用人工智能技术解决真实世界的问题，就需要更好地模拟这种复杂的环境，而这正是多智能体强化学习（MARL）的强项。早在2020年，微软亚洲研究院基于多智能体强化学习，推出了面向多行业横截面上的多智能体资源调度平台

softmax，简化了计算，同时使前步的信息以衰减的形式保留下来。引入复数空间表达位置信息，取代绝对或相对位置编码，容易转换为递归形式。另外，保持机制使用多尺度的衰减率，增加了模型的表达能力，并利用

代码执行数据集，记录下了数百万条代码的执行轨迹和中间结果，让代码预训练模型进行学习。研究员们把代码输入给模型，让模型一步一步地“执行”程序，输出当前执行的行号，以及所有局部变量的值，如下图：

（本文阅读时间：12分钟）编者按：近年来，深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而，分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布，仅了解分子的微观结构还远远不够。在传统的统计力学中，分子动力学模拟或增强采样等是获得平衡分布中采样的常用方法，但这些方法昂贵又耗时。针对这个长期且艰巨的挑战，微软研究院发布了可用于预测分子结构平衡分布的深度学习框架

新发布的金融领域强化学习框架提供了三个关键特性，以解决强化学习在金融领域应用的常见问题。1. 在金融领域使用强化学习时，用户往往需要对接金融强化学习环境，通过设计马尔可夫决策过程（Markov

水印需要足够隐蔽，不会被盗用者轻易地过滤掉。为了解决这些问题，研究员们提出了一种基于后门水印的方法：EmbMarker。EmbMarker

size）与模型参数量（parameters）的增加而呈现可以预测的下降模式。该发现对于如何优化自然语言模型的设计与训练，具有里程碑式的指导意义。图2：自然语言处理中的扩展法则：测试集

（本文阅读时间：10分钟）在知识和技术都迅速更新迭代的计算机领域中，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机视觉方向的“顶级流量”，引领着学科及相关领域的研究潮流。今天我们为大家带来5篇微软亚洲研究院被

(本文阅读时间：18分钟)在技术革新的大时代，如何理解科技发展的前沿趋势，并抓住机遇？面对纷繁复杂的可选项，如何擦亮双眼，做好自己的关键选择？遭遇挫折，如何跳出既有的思维定势，重新定义问题？如何兼顾深度和广度？学术和创业的关系是什么？……在4月举办的微软

(本文阅读时间：11分钟)编者按：2023年3月，联合国政府间气候变化专门委员会发布的一份报告[1]表明：“人类活动主要通过排放温室气体，已毋庸置疑引起了全球变暖。不利的气候影响已经比预期的更加深远和极端”。这些巨大的排放量来自全球各行各业，与整个人类的活动都密切相关，随着人类文明的发展，地球也正在遭受破坏。保护环境，建设和谐的生态家园，是人类共同的责任。一直以来，微软在以数字技术创新，实现绿色低碳的可持续发展道路上不断投入与探索。作为微软的创新前沿，微软亚洲研究院也希望运用计算机科学技术帮助解决碳减排、绿色能源等问题，同时通过创新生态平台与各界合作伙伴共同努力，以创新科研成果助力个人和组织实现可持续发展目标。在2023年第50个世界环境日之际，让我们一起来了解一下微软亚洲研究院在可持续发展方面的科研和应用成果。可持续发展已经成为当今全球社会的一个重要话题，为了确保全球的可持续发展，“双碳”（碳达峰、碳中和）策略、节能减排、空气污染治理、维护生态平衡等也成为人类面临的关键问题。近年来，微软亚洲研究院将可持续发展作为重要的研究主题之一，并致力于以计算机科学推动气候、能源等领域的前沿研究和变革性创新，帮助全球应对气候变化，实现碳中和目标。这些研究既包括与学术界专家学者推进的跨学科基础研究，帮助人们更好地了解地球生态系统的碳汇过程，从而有效地指导碳中和工作；也有聚焦于计算机本身，推动绿色计算，减少碳排放的工作；同时，微软亚洲研究院还与产业界的伙伴合作，深入各种真实场景，在业务流程和供应链中最大程度地实现节能减排。小贴士：“碳达峰”很简单，就是指在某一个时点，二氧化碳的排放不再增长达到峰值，之后逐步回落。“碳中和”指的是，在一定时间内，通过植树造林、节能减排等途径，抵消自身所产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。跨学科基础创新，助力实现碳中和目标2020年1月，微软宣布了一项重大承诺：在2030年实现碳负排放，并到2050年消除自1975年公司成立以来的碳排放量总和，包括直接排放或因用电产生的碳排放。为了助力公司实现这一目标，微软亚洲研究院开始从计算机基础科研发力。要想制定出更好的碳减排策略和路线，首先要在宏观上掌握地球各个生态系统中碳排放和吸收的进程与机制。具体来说，由于二氧化碳在大气中的过量排放会导致温室效应，因此防止全球变暖就要控制排放到大气中的二氧化碳浓度，这需要准确预估二氧化碳的排放以及海洋和陆地生态系统在不同时间、不同地点对二氧化碳的吸收情况。为此，微软亚洲研究院与清华大学地球系统科学系刘竹副教授的团队合作开发了全球首个近实时负碳数据库。该数据库基于清华大学提供的数据，利用微软亚洲研究院的先进人工智能技术，分别对海洋、陆地以及人工碳汇进行了高精度和快速的统计、反演、预测与补全。相比于当前时间滞后1-2个月的方法，该数据库实现了近实时的海洋和陆地碳汇数据预测。下一步，微软亚洲研究院将会合并海洋与陆地模型，构建统一的碳中和平台来显示当前碳中和进程，以便为政策的制定和调整提供有力依据，机构和组织也可以基于该数据库开展后续工作。图1：实时的碳汇预测系统，可以帮助更好地利用自然环境的条件捕捉二氧化碳小贴士：碳汇：是指通过植树造林、植被恢复等措施，吸收大气中的二氧化碳，从而减少温室气体在大气中浓度的过程、活动或机制。如今，在碳减排的大趋势下，新能源行业快速发展，储能、电动汽车等行业对电池的需求越来越大，提高电池利用效率，减少废旧电池污染也成为一项重要课题。对于电池问题，微软亚洲研究院从电池寿命预测入手，见微知著减少碳排放。图2：电池使用生命周期微软亚洲研究院提出了一种多面深度对比回归（multi-faceted

（本文阅读时间：12分钟）编者按：从小学霸、清华本硕博连读，再到人工智能科学家......微软亚洲研究院高级研究员王希廷的经历像极了“别人家的孩子”。虽然如此优秀，她却经历过一段充满迷惘的挫败期。读博、做科研期间，她发现追求极致的卓越和以主流标准优化自己的评价体系失效了，甚至成为了进一步发展的阻碍。想在未知的科研中创新，更需自己从外界指标驱动转向追求内心的驱动力。她是如何减少内耗，听从自己的声音的？又是如何结合人工智能和心理测量，成为微软亚洲研究院负责任的人工智能研究的一部分的？跟随今天的文章，和王希廷一起与自己和解，获得科研与生活中的松弛感。本文经授权转载自公众号“外滩教育”

（本文阅读时间：5分钟）程序员不懂浪漫，可能是信息时代最大的谎言之一。在格子衬衫、发量盆地、木讷寡言的刻板印象之下，他们与浪漫最近的距离，就是为TA修好的那一台电脑。实际上，有些罗曼蒂克，可能只有计算机领域的人才懂。如何实现”

（本文阅读时间：8分钟）编者按：如今，基础大模型正在诸多应用中发挥着日益重要的作用。大多数大语言模型的训练都是采取自回归的方式进行生成，虽然自回归模型生成的文本质量有所保证，但却导致了高昂的推理成本和长时间的延迟。由于大模型的参数量巨大、推理成本高，因此如何在大规模部署大模型的过程中降低成本、减小延迟是一个关键课题。针对此问题，微软亚洲研究院的研究员们提出了一种使用参考文本无损加速大语言模型推理的方法

（本文阅读时间：10分钟）2021年12月，微软亚洲研究院成立了理论中心，由微软亚洲研究院高级研究员陈卫博士担任中心主任。从高中第一次接触编程起，陈卫就对计算机产生了浓厚的兴趣并结下了不解之缘。在获得保送北京大学数学系资格的情况下，陈卫还是通过高考进入了清华大学计算机系，由此开启了计算机理论的学习与研究生涯。在康奈尔大学读博时，陈卫的研究偏向分布式计算理论，这是他的第一个主要研究方向，也是他加入微软亚洲研究院系统组后持续探索的领域。在微软亚洲研究院工作的十九年中，陈卫参与过众多研究项目，从在系统组对分布式计算进行的论证和分析，到在理论组基于影响力最大化与在线学习和优化展开的系列研究，再到今天的理论中心，理论研究一直是他不变的初心。那么，在人工智能大模型当道的今天，陈卫如何看待计算机理论研究的意义？微软亚洲研究院理论中心又将有哪些新的研究方向？让我们通过对话听一听计算机理论科学家陈卫的想法。Q：如何理解计算机理论研究，它都包含了哪些内容？有怎样的作用？你为何在这个“冷门”领域深耕多年？陈卫：计算机理论是一个横向概念，它以数学为基础和工具来研究计算机科学的各个方面。在传统的计算机科学中，理论是操作系统、编译原理、网页搜索、图形学等所有这些领域的指导基础，例如，算法理论、复杂性理论等。随着计算机技术的不断发展，理论方向又延伸出了深度学习理论、数据驱动优化理论等。如果特指计算机科学理论的话，那么就是指结合数学工具和计算机应用背景来设计优秀的算法，并在计算机上生成代码去运行和验证。事实上，计算机科学理论是一个交叉学科，它并不是一个独立的学科。首先它以数学作为基础，需要用严格的数学概念和方法对计算进行建模和分析，数学中的代数、分析、概率论、统计学等都是重要的工具。其次，它也涉及物理学的很多方面，包括涌现、相变理论等。我研究多年的网络科学也是计算机理论的一个分支，而网络科学本身也是一门交叉学科，其研究对象——网络形态，不仅指人的社交网络，也包括神经网络、蛋白质互动网络等。此外，随着人工智能技术的发展，理论研究还要纳入心理学、社会学等社会科学，研究将更趋于综合性。我从事理论研究20余年，对这一领域始终充满热爱的原因是我可以通过自己的分析能力来推导、发现新的算法和新的理论，从而证明技术的可行性。这种依赖理性的思维和分析帮助我们更好地认识世界和改造世界，是让我对理论研究着迷的原因和动力。Q：GPT-4

将去偏见和去毒形式化为统一的输出分布整流过程，以此来均衡不同群体相关内容的生成概率并最小化与毒性之间的关联。该框架等价于学习一个多属性（如性别、种族、毒性等）混合的文本分布。此外，UDDIA

进行灵活配置。为了搜索满足特定要求的深度学习模型的最佳配置，开发人员通常会运行（例如通过自动化机器学习工具提交）大量训练作业来探索不同的配置。不同的模型配置可能导致不同的质量属性，其中运行时性能

+平面设计的分享，这一交叉领域的研究既需要普适大模型的支持，也需要独特设计美感的支撑，其间最核心的还是以“人”为中心；微软亚洲研究院多模态计算组主管研究员刘蓓联系到具身

将去偏见和去毒形式化为统一的输出分布整流过程，以此来均衡不同群体相关内容的生成概率并最小化与毒性之间的关联。该框架等价于学习一个多属性（如性别、种族、毒性等）混合的文本分布。此外，UDDIA

FreeMatch，其能够根据模型的学习状态，以自适应的方式调整置信度阈值。研究员们还进一步引入了自适应类公平正则化惩罚，鼓励模型在早期训练阶段进行多样化预测。广泛的实验表明，FreeMatch

的小样本学习场景，目标是在给定支持集的条件下，为查询图像产生正确的标签。通过多个小样本学习的经验，模型能够学习到通用的知识，以便快速、灵活地适应新的任务。在测试时，模型需要在训练数据集

架构出现后，能否让其强大的通用性从自然语言处理拓展至计算机视觉的研究与应用中，打破两个领域间的“次元壁”成为了研究者们不断探索的问题。微软亚洲研究院高级研究员胡瀚，成为了首个“破壁人”。他所提出的

及同类技术应该在多大程度上应用，以及如何监管，有着很多讨论。美国有一个监管机构是食品和药物管理局（FDA），他们有权监管医疗设备。有一类医疗设备叫做软件即医疗设备（software

自监督半隐式的图变分自编码器论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.12458.pdf目前的图自监督学习（SSL）主要使用图对比学习的方法学习节点表征，然而图对比学习中存在

Biology（大学进阶生物学），对训练集之外的问题都能给出充分合理的回答，那么它将是一个重要的里程碑，所以请你们继续努力。”我以为他们至少需要两三年才能成功。令人惊讶的是，去年9月初，OpenAI

邀妳一同创造我们的时刻！（点击链接，了解更多详情）为了激励、启发和帮助心怀科技梦想的女生们，并为她们提供切实的支持，助其顺利完成从学生到职场人的转换，微软亚洲研究院自2016年起携手中国高校启动

（本文阅读时间：10分钟）“当女性走到一起，彼此接纳，讲述我们的故事，分享我们的痛苦，我们就能在彼此身上找到力量。我们将创造一种全新的文化，它不是任何人强加的结果，而是我们用自己的声音、自己的价值创造的崭新世界。”——梅琳达·盖茨《女性的时刻》4月8日，Ada

（本文阅读时间：8分钟）就在明天，微软未来讲堂即将与你惊喜重逢！3月22日，相约中国科大校内，与科研大佬面对面——来自微软亚洲研究院的研究员，同时也是中国科大联合培养博士生的导师们，将带你深度领略前沿科技研究，拓展技术视野，一同探讨我们所身处的时代的机遇与挑战。除此之外，我们还将带来关于中国科大-微软联培博士项目和创新学院项目的招生信息，你所好奇的都在这里！现场还有惊喜礼物相送噢。快快参与，和微软一起探索想象的边界！日程安排时间：3月22日

（本文阅读时间：24分钟）图是一种通用的数据表示形式，来自不同领域的数据均可以表示为图，例如文本数据可以看成是一维图，图像可以看成是二维图，分子和蛋白质等实体也可以天然地的用图表示。通俗而言：万物皆可图。而图表示学习（Graph

为企业而生，建立在微软全面的安全、合规和隐私要求以及负责任人工智能准则之上。它标志着一个全新的计算时代，并将从根本上转变我们的工作方式。”全新的工作方式Microsoft

[16]来拉近音乐和文字之间的距离。通过利用对齐模型将输入模态转为共享的表征作为生成模型的条件输入，可大大降低生成模型处理不同模态输入的成本，使其专注于数据生成，提高生成效果。下列论文采集了