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Microsoft Research

1991년 설립된 마이크로소프트의 사내 연구 조직

14기록첫 기록 2015년최근 2026년 9월 14일

소개

나라
미국
본사
미국 워싱턴주 레드먼드(마이크로소프트 캠퍼스)
설립
1991년
설립 주체
마이크로소프트(설립자 릭 라시드, 네이선 미어볼드의 1991년 기획 메모가 계기)
형태
마이크로소프트의 사내 연구 조직(부서)

마이크로소프트 리서치(Microsoft Research, MSR)는 미국 기업 마이크로소프트 안에 있는 연구 조직이에요. 따로 세운 회사가 아니라 마이크로소프트의 한 부서예요. 1991년 네이선 미어볼드가 쓴 연구소 계획 메모를 계기로 만들어졌고, 카네기멜런대 교수 출신인 릭 라시드가 연구소를 세워 1991년부터 2013년까지 이끌었어요. 첫 연구소는 워싱턴주 레드먼드의 마이크로소프트 캠퍼스에 세워졌어요. 미국 IT 매체 긱와이어(GeekWire)는 2026년 3월 마이크로소프트의 보안 책임자 이고르 치간스키가 피터 리에 이어 MSR 총괄부사장을 맡았다고 보도했어요.

MSR은 컴퓨터 과학과 여러 과학 분야의 기초 연구를 해요. 연구 결과는 논문과 공개 코드로 내놓고, 마이크로소프트 제품을 개선하는 데도 써요. 2026년 10월 기준 연구소는 레드먼드 외에 영국 케임브리지, 중국 베이징, 인도 벵갈루루, 캐나다 몬트리올, 미국 뉴욕 등에 있어요. 베이징의 '마이크로소프트 리서치 아시아'는 1998년에 문을 열었어요. 한편 마이크로소프트는 2024년 3월 MSR과 별도로 무스타파 술레이만이 이끄는 '마이크로소프트 AI'를 만들어 AI 비서 '코파일럿' 같은 소비자용 AI 제품을 맡겼어요. 2026년 3월 조직 개편 뒤 코파일럿은 다른 조직으로 옮겨졌고, 술레이만은 회사 자체 AI 모델 개발에 집중하기로 했어요.

AI 역사에서 잘 알려진 성과로는 2015년 MSR 연구진이 발표한 '레스넷(ResNet)'이 있어요. 신경망(뇌의 신경 연결을 본떠 만든 AI 구조)이 아주 깊어져도 학습이 잘 되도록 한 방법으로, 152층짜리 신경망을 학습시켰어요. 이 방법으로 같은 해 국제 이미지 인식 대회(ILSVRC) 분류 부문에서 1위를 했어요. 2023년부터는 작은 언어 모델 '파이(Phi)' 시리즈를 만들어 왔어요. 2024년 12월 공개한 파이-4는 매개변수(모델 안의 조절 값)가 140억 개인 모델로, MIT 라이선스로 누구나 내려받아 쓸 수 있어요. 2026년 3월에는 그림까지 이해하는 새 파이 모델을 오픈 웨이트(누구나 내려받아 쓸 수 있게 공개한 모델)로 내놓았어요.

AI가 만든 글이 소개는 AI(Claude)가 위 출처 12곳(공식 페이지·공시·언론 보도)을 바탕으로 썼어요.만드는 방법

나온 기록 14

최신 순이에요. 기록을 누르면 출처와 함께 열려요.

Albert Ge 외 (Microsoft Research·UW–Madison)
마스크드 확산 언어모델에 고정 크기 '레지스터 토큰'을 두어 청크 사이로 추론 상태를 넘기는 방법을 제안함

확산 언어모델의 고질적 한계였던 '청크 경계에서 상태가 끊긴다'를 아키텍처로 푼 사례. 관찰 주제 「확산 언어모델」이 누적 10건을 넘긴 시점에 나온 실질 진전이다.

Microsoft Research (Edge, Trinh, Larson)
LazyGraphRAG 공개

GraphRAG 원저자들이 스스로 비용 문제를 인정하고 지연 그래프 구축으로 방향을 튼 사건

Adam Fourney 외 (Microsoft Research)
Magentic-One 발표

오케스트레이터-워커 패턴의 구현 레퍼런스

Microsoft Research
GraphRAG를 GitHub에 오픈소스로 공개하고 Azure 배포용 solution accelerator 제공

연구 기법이 널리 복제 가능한 구현체로 확산된 시점

Darren Edge 외 (Microsoft Research)
GraphRAG 논문 발표

국소 검색으로는 답할 수 없는 전역 요약 질의를 다룸

Microsoft Research
Phi-3 기술보고서 발표

폰에 배포 가능한 소형 모델 노선을 데이터 큐레이션으로 정당화

Microsoft Research India (Agrawal 외)
Sarathi-Serve

긴 프롬프트가 decode를 멈춰세우는 문제를 해소, vLLM 대비 서빙 용량 2.6~5.6배

Microsoft Research
GraphRAG 블로그 공개

벡터 유사도 검색 밖의 구조화 인덱스 계보

Microsoft Research 외 (Wu 외)
AutoGen

에이전트 간 대화로 조합하며 human-in-the-loop를 허용하는 멀티 에이전트 노선

Xuefei Ning 외 (칭화대·Microsoft Research)
Skeleton-of-Thought 발표

추론 프롬프팅을 지연시간 최적화에 적용한 갈래

Microsoft Research
Textbooks Are All You Need

1.3B를 7B 토큰으로 학습해 HumanEval 50.6%, 데이터 품질이 양보다 중요함을 실증

Microsoft Research
DeepSpeed 오픈소스 공개

모델 병렬화 코드 재작성 없이 초대형 학습을 가능케 한 계층

Suhas Jayaram Subramanya 외 (Microsoft Research India·CMU)
DiskANN 발표

HNSW의 전부 메모리에 올려야 한다는 제약을 깬 SSD 기반 ANN

Kaiming He 외 (Microsoft Research Asia)
Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet) arXiv 공개

잔차연결로 초심층 학습을 가능하게 함. Transformer를 포함한 이후 대부분 구조의 기본 부품