微软研究人员发现名为 Lazarus 的后门技术，改写 LLM 中不到 10 个休眠神经元即可让基于其构建的 AI 智能体在触发时执行攻击者命令，且无需训练。被植入后门的模型仍能通过标准评测，触发条件可以简单到日期变化，例如时钟跨入 2027 年。微软 Foundry 通过校验模型来源、将模型绑定到可信发布者并扫描运行环境来防护，同时正研发权重扫描与模型签名等额外手段。
推荐理由：研究显示改写不到 10 个休眠神经元即可给智能体植入后门，读者可据此理解权重来源与完整性为何成为部署前提。
微软研究院发布研究原型 PDD Kit，把开发者的自然语言意图转成 Verus 形式化规范，证明智能体生成的代码对每个输入都满足规范，证明覆盖不到的部分改用测试。
微软研究院 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，证明高维对数凹分布下平面切割与任意形状切割的差距可由与维度无关的常数界定。研究采用人类主导的智能体搜索流程，探索了 100 多条候选路径，由研究者筛选并递归应用新判据，最终在 2026 年 10 月 4 日版本中完成证明。同期另有独立团队给出完整证明，并有 Lean 4 形式化验证发布。
推荐理由：读者可看到人机协作如何被拆成可复用的搜索与筛选流程，以及独立证明与 Lean 形式化如何构成交叉验证。
Microsoft Research 发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go、C 编写的 RISC-V 程序执行，在 15 个基准程序上平均比同机最快 zkVM 快 10 到 39 倍。
推荐理由：Magnetar 仅依赖标准哈希函数就把 zkVM 证明速度提升 10 到 39 倍，可据此比较通用性与安全假设之间的取舍。
GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征，构建了覆盖 19 种语言、219 个公开 PR 的评测集。