GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 pull request。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径，读者可据此理解 AI 代码审查评测的取舍。
#Microsoft
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再根据其留下的后端终态和副作用打分，而非看模型生成的文字。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的性能与续航代价，并给出可复用的卸载工具链，为物理 AI 推理架构提供实测依据。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在常见与罕见反应类型上均表现强劲。
Microsoft ResearchAI 评分3838 MindTopo：微软推出评估多模态模型拓扑推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo 基准，用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭性、顺序、分离和绳结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，当前专有与开源模型在静态识别上明显强于交互式规划，且均远低于人类水平，失败多出现在规划阶段而非感知阶段。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助，跨多步操作时仍不可靠。