如何在 VS Code 中继续 GitHub Copilot 应用会话
GitHub Copilot 应用中的会话可直接在 VS Code 中打开，保留原有对话、代码改动和工作上下文，无需重新描述任务。VS Code 会加载该会话关联的 worktree，并在 Copilot 侧边栏显示原会话，便于逐行审查 diff、手动编辑、本地运行测试，最后提交并推送到该会话对应的 pull request。
全部 AI 动态
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636
Google DeepMindAI 评分5858 Google 演示用 Antigravity 加速抗菌肽发现
Google DeepMind 发布技术演示，展示生物学家如何用智能体开发平台 Google Antigravity 在单次会话中完成抗菌肽候选的发现、结构评估与优先级排序，把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次交互中。
Microsoft Research精选AI 评分7272 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条 RISC-V 指令。在 15 个基准程序上，它平均比现有最快的同类 zkVM 快 10 至 39 倍，证明验证耗时约 12 毫秒。其安全性仅依赖 SHA-256、SHA-3 等标准哈希函数，无需椭圆曲线、格假设或可信设置。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与标准哈希安全之间同时取舍。
Google DeepMindAI 评分5858 Google DeepMind 与新加坡政府合作微调端侧诈骗检测模型
Google DeepMind 与新加坡政府科技局（GovTech Singapore）合作，基于轻量级 Gemma 模型微调出一个保护隐私的端侧诈骗检测模型，训练数据为本地诈骗对话，不含私人或可识别个人信息。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub 用 ModernBERT 分类器重构密钥扫描：检出更多、噪音更少
GitHub 为密钥扫描训练了专用 ModernBERT 分类器，配合正则候选生成的两阶段流水线，替代此前的 LLM 方案。相比旧 LLM 流水线，告警接受率提升 11.5%，推送后扫描中位执行时间降低 86%，服务成本降低 98% 以上。该效率使通用密钥检测得以扩展到推送保护，在开发者推送前返回结果。
Google DeepMind精选AI 评分9090 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出定价、基准排名与多个内部落地案例，可据此判断前沿模型在编码与科研工作流中的实际位置。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 入门系列介绍四种让 Copilot 适配项目的方式：仓库级自定义指令（.github/copilot-instructions.md 及带 applyTo 字段的路径级指令文件）、打包可复用流程的 agent skills（.github/skills）、面向大型任务的 custom agents（.github/agents）。
Microsoft ResearchAI 评分3838 微软研究院 StudentSim：用个性化学生模拟器评估和改进 AI 辅导
微软研究院提出研究系统 StudentSim，用公开的去标识化学习记录为每位学生训练个性化 AI 学生模拟器，在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导。该系统从行为保真度与指导响应性两个维度衡量模拟器，并配套推出覆盖国际象棋、英语二语写作和数学的 StudentSimEval 基准，表现优于领先基线。StudentSim 并非产品，未进入课堂，也不旨在取代教师。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 推出基于 ModernBERT 的密钥检测模型，将 push 保护扩展到非结构化密钥
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 合作微调的 ModernBERT 分类器，把 push 保护扩展到无固定格式的非结构化密钥，候选密钥批量评估耗时低于 2 毫秒，可拦截的密钥数量有望翻倍以上。
Microsoft Research精选AI 评分7373 微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体强化学习框架
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，这是一个约 3500 行代码的智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：原文给出框架的代码规模、Kubernetes 运行方式和一次编码智能体训练实验的分数变化，便于判断接入成本。
Microsoft ResearchAI 评分2222 微软研究院播客：AI 评测中的“意外失败”能教会我们什么
微软研究院播客中，partner research manager Jennifer Neville 与首席应用科学家 Chad Atalla 讨论评测如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她同时分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调结果偏离预期时应仔细检查数据。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench
GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 PR。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2727 GitHub 博客：AI 正在改变开发者工作，值得强化的三项技能
GitHub 博客提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它，不轻信 AI 的第一个答案，以及用 AI 节省的时间解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明其用第二个模型审查计划、代码和测试，从而发现首个模型遗漏的问题。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，之后再逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方披露了 Argon 在编码、企业知识工作和网络安全防御上的基准表现与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界。
Microsoft ResearchAI 评分5858 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险
微软研究院实习生 Rohan Kannan 开发了一套机器学习管线，利用 L1 点太阳风观测和 AE、Dst 指数预报，结合纬度与地质电导率，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地风险估计。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5050 GitHub Copilot 入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可与智能体共享的双向自定义界面，用户只需在智能体会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
Berkeley AI ResearchAI 评分5858 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 进化式内核搜索框架新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 ABBEL：教 LLM 更新信念，提升长程交互效率
伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，将摘要以自然语言信念状态的形式隔离并监督其信息内容，让智能体仅凭当前信念选择动作。在 CollabBench 协作编程任务上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值上下文 token 数也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4747 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本已从 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至不到 $1，部分厂商低于 $0.10，中位年降幅约 50x，正进入"近乎免费智能"时代。文章据此提出三类数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、支撑智能体群体运行的数据系统、以及由智能体自行合成并需可验证的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分1717 2026 届 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的研究版图
加州大学伯克利分校 BAIR 实验室展示 2026 届博士毕业生，其研究覆盖机器人、LLM 推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全与医疗等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP 和芝加哥大学等学术岗位。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述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子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法如自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 伯克利提出 GRASP：面向世界模型的梯度规划方法，让长时程规划更稳健
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维视觉模型梯度脆弱等问题，使基于梯度的长时程规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到与 SPEX 相当的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 伯克利提出基于信息量的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种直接从测量数据估计互信息的框架，用于评估和优化成像系统，无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证，信息估计可预测下游重建性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。