Microsoft Research Asia 发布 Harnessed Agentic RL 训练范式并开源重建版 Agent Lightning v1.0，让部署时使用的真实 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由：框架让部署中真实的 agent harness 直接参与强化学习训练，无需重写 agent 逻辑，对构建可训练 agent 系统有直接参考价值。
Simon Willison 发布 llm-openai-decisions 0.1a0 插件，用于调用 OpenAI 在 DevDay 后推出的 Jev 风格 Decisions API，由 GPT-6 Astra 阅读 API 文档并参考 llm-typesafe 构建。
GitHub 发布离线基准 ReviewBench，用于评测 AI 代码审查 Agent。基准基于 103.9M 真实 pull request 的分布建模，包含 219 个跨 19 种语言的公开 PR，采用人审、静态分析和多个 frontier LLM 构建的多源 golden set，以 Claude Sonnet 5 作为评分模型，资深工程师独立复检一致率达 96.6%。
GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的 LLM agent 自动化 fuzzing 流水线，只需提供 GitHub 仓库即可自动识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率、改进 harness 并分诊 crash、生成漏洞报告。
推荐理由：作者亲述把写 harness、读覆盖率、分诊 crash 交给 LLM agent 的完整设计，包括覆盖率反馈循环、plateau 停止条件和结构感知变异机制。
Microsoft Research 在 Nature 发表逆合成预测框架 RetroChimera，结合基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc 两个互补子模型，通过学习式重排序融合预测。
Microsoft Research 推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash 研究模型，通过从十亿参数 GigaPath 蒸馏得到的 22M 参数 ViT-S 编码器大幅降低计算成本。