路透社于5月13日晚间披露，据知情人士透露，微软旗下全球知名的职业社交平台领英（LinkedIn）正计划进行一轮组织架构调整，预计裁员比例约为5%。 消息指出，领英计划于当地时间周三正式向受影响的员工发出通知。此次裁员的主要目的是优化团队结构，将公司资源与人力更精准地投入到增长潜力更大的核心业务领域

微软发布多模型智能体扫描框架MDASH，采用超百个专用AI智能体协同工作，显著提升漏洞检测精度与效率。在公开测试中表现超越GPT-5 5等模型，发现16个新漏洞；私有测试实现100%识别率且零误报。该系统已应用于内部安全加固并开启受限预览。

微软推出多模型智能体扫描框架MDASH，集成超百个AI智能体协同工作，高效分配漏洞扫描任务。测试中，该系统成功识别多个未知高危漏洞，实现100%识别率且零误报，已应用于内部安全加固，展现出高历史漏洞回收率，标志着AI在代码安全领域的重要工程落地。

微软近日证实，Windows系统更新存在一个长期问题：会自动将用户从芯片厂商官网手动安装的最新显卡驱动，替换回更旧的OEM版本。其根源在于当前宽泛的四段式硬件ID匹配机制，系统会将官方推送的驱动判定为“最高优先级”，无视用户已安装的更高版本。这导致性能下降和软件兼容性问题，引发大量用户投诉。作为解决

《微软模拟飞行2020》因高度拟真和全球动态地景备受喜爱，但常因网络波动导致云端数据加载失败，引发闪退，尤其在偏远地区或多人联机时更明显。优化网络连接、使用可靠加速工具可有效降低延迟与丢包，减少闪退。建议尝试相关产品的免费体验，以稳定网络环境，保障流畅飞行。

这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，

人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha

这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字

当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解

2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家