Microsoft Research 介绍研究者发现的 Lazarus 后门技术：重编程 LLM 中不到 10 个休眠神经元即可在不训练的情况下给 Agent 埋入后门，模型可通过标准评测，触发条件甚至可以是日期变化，例如时钟进入 2027 后在普通任务中执行下载并运行攻击者代码的命令。
推荐理由：原文来自发现该威胁的研究者本人，解释了休眠神经元重编程的具体机制，并给出权重溯源与检测的可操作防线。
Microsoft Research 的 Xinzhi Zhang 与合作者 Zhao Song 证明 1995 年提出的 Kannan–Lovász–Simonovits（KLS）猜想，表明平面切割与任意形状切割的效率差异由通用常数界定，与维度无关。
推荐理由：研究者亲述如何用人工引导的智能体搜索与递归精化证明 KLS 猜想，展示了人机协作研究过程的可借鉴做法。
MIT 团队在 Nature 发表论文，提出用机器学习后处理层纠正现有预报模型的误差，将 2-6 周（次季节）时段的预报精度翻倍，在 ECMWF 举办国际预报竞赛中获第一名，并首次在该时段超越气候长期平均值。该方法可作为附加组件用于任意预报模型，还能显著改善极端天气（如洪水、寒潮）的预测，肯尼亚气象部门已接洽用于季风季预报以支持农业。
GitHub 发布 AI 代码审查离线基准 ReviewBench，语料基于 103.9M 真实 pull request 的分布，含 19 种语言的 219 个公开 PR，数据集、评判标准和 runner 全部公开。