GitHub Copilot 为什么说 chat 是错的 UI:用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 应用引入 canvas——一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
GitHub Copilot 应用引入 canvas——一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 开发热梗:AI 生成的代码仍需阅读和负责,但审查力度应按风险分级;Skills 与 MCP 解决的是不同问题,前者是打包的团队经验,后者是连接工具与数据的标准接口,二者可组合使用。RAG 并未消亡,它为模型提供训练数据之外的相关信息,与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。
OpenAI 经济研究显示,员工使用 AI 的方式已超出传统岗位职责,一些新活动正成为其工作中反复出现的组成部分。该研究关注的是员工实际如何用 AI 拓展工作内容,而非局限于既有角色分工。
OpenAI 探讨更强且更可负担的 AI 如何扩展个人与企业可完成的工作范围,并让增长变得更经济。文章聚焦能力提升与成本下降这两条主线,说明其如何改变实际工作产出与商业增长方式。
OpenAI 披露内部数据,展示编码智能体正在重塑 AI 研究,涉及智能体使用情况、实验速度、任务复杂度与研究加速等方面。
Hugging Face 博客指出,AI 的下一个真正约束不是智能而是 GPU 利用率:GPU 按日历小时计费,却只在计算小时产出,与航空业飞机停场成本结构相同。
随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不足 $1、部分厂商低于 $0.10,UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出智能体时代数据系统的三大方向:面向智能体(For Agents)、由智能体运行(Of Agents)、由智能体构建(By Agents)。
Dharma AI 撰文解读 Goldfeder、Wyder、LeCun 与 Shwartz-Ziv 的 2026 年论文《AI Must Embrace Specialization via Superhuman Adaptable Intelligence》。
Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 天气模型 WeatherNext 帮助美国国家飓风中心提前五天以 80% 置信度预测飓风 Melissa 将以五级强度登陆牙买加,三日前置信度接近 100%。
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展,重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 多由外部预设并行结构,未教会模型自适应行为。
Google Quantum AI 发布白皮书,称未来量子计算机破解保护加密货币的椭圆曲线密码学所需量子比特和门数比此前估计更少。
Google 宣布在 Flood Hub 上线城市山洪预报,借助新的 AI 方法可在城市区域提前最多 24 小时预测山洪风险。
Google Research 与 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作开展了一项前瞻性单中心可行性研究,让 AMIE 在门诊初级保健就诊前与患者进行文本问诊,由医生通过视频实时监督。