Microsoft AIの診断オーケストレーターMAI-DxOは、NEJMの症例記録を用いた評価で最大85%の症例を正しく診断し、経験豊富な医師グループの4倍以上の割合に達した。医師より費用対効果も高いという。評価にはNEJMの最新304症例を段階的な診断過程に変換したSequential Diagnosis Benchmark（SD Bench）が使われ、検査には仮想的なコストが設定された。ただし、より一般的な症状での性能はさらなる検証が必要とされる。
MicrosoftとHugging Faceは、AIエージェントが残すバックエンド状態と副作用で採点するベンチマークThinkingBoxを公開した。507の業務ワークフローを各20回実行し、Claude Opus 5.5がpass@1で67.16%と最上位だった。OpenEnv経由で自分のモデルを評価することもできる。
選定理由：最終応答ではなくDB状態で採点し、20回反復の一貫性とコストまで数値で比較しており、エージェント評価の設計を考える際の材料になる。
Hugging FaceでDifferential Transformer V2が発表された。V2はV1の推論速度低下（約6〜12%減）と学習の不安定性を解消する改良とされ、Query側のヘッド数を2倍にしてKey/Valueは増やさず、FlashAttentionを1回呼び出した出力を偶数・奇数ヘッドで分けて差分を取る構成になっている。