GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向群体规模发现
Microsoft Research 开源 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash，以蒸馏骨干降低群体规模病理研究的计算成本。GigaPath-Flash 配备 22M 参数 ViT-S 和 21M 参数 LongNet 编码器，计算量约低 50 倍，成绩与原版相差 3% 以内；两者采用 Apache 2.0，仅供研究且未经临床验证。
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Microsoft ResearchAI 评分4949
Microsoft ResearchAI 评分4949 扩大 Skala 使用范围，加速迈向预测性 DFT
Microsoft Research 发布 Skala 1.1：训练数据量为前版的 2.5×，GMTKN55 加权平均误差为 2.8 kcal/mol，并在 55 类中的 32 类排名第一。Skala 已可用于 CP2K，正集成至 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP；持续更新的 benchmark 将跟踪后续版本性能。