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• GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：面向群体规模发现的高效病理基础模型 — 病理基础模型能否以更少算力做更多事？GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 在保持强劲性能的同时降低计算需求，为大规模病理研究打开了大门。
• 拓展 Skala 的可及性，为预测性 DFT 铺就更快路径 — Skala 1.1 是来自微软研究院的深度学习交换关联泛函更新版本，在计算化学领域实现了更高的精度与更广的可及性。
• MindTopo 揭示 VLM 的空间推理能力 — 一条路、一道围栏、一个绳结。MindTopo 为测试 AI 对拓扑关系的理解设立了新基准，并展示了提升空间推理能力的新方向。
• 推出 CARE-X：迈向临床实用的放射科 VLM，融合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量 — 放射科 AI 正超越报告生成范畴。CARE-X 探索一种统一方法，融合灵活推理、校准预测与基于测量的工具。
• Orchard：面向可扩展 Agentic AI 的开源框架 — Orchard 是面向研究社区的开源框架，支持跨任务类型训练与评估 AI Agent，在简化复杂度的同时兼顾强大性能。