AWS 演示用 AgentCore runtime 会话端点实时预览编码智能体构建的网页应用
AWS 发布教程,演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的会话端点(Session endpoints)在编码智能体修改文件时实时预览网页应用。
AWS 发布教程,演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的会话端点(Session endpoints)在编码智能体修改文件时实时预览网页应用。
Microsoft Research Focus 第97期由主持人 Sowbhagya Suresh 介绍微软多项研究进展,包括自改进智能体框架 ForkPilot,在六项基准和主流模型上测试,效果比肩现有最佳方法,同时将 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 处理需求最多降低 59%。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务上达到当前最强水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由:官方给出网络安全与长周期任务的多项基准成绩,并说明分阶段开放节奏,可据此判断前沿模型在攻防场景的落地边界。
GitHub 博客采访三位有十余年 Java 经验的 Java Champion,介绍他们在生产项目和开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。
GitHub 官方教程介绍如何把 GitHub Copilot 应用中的会话直接打开到 VS Code 继续处理,会话的任务、计划和对话记录、代码差异以及独立工作树都会一并保留。读者可以在 VS Code 中逐行审阅智能体的改动、手动编辑、在集成终端运行测试,再把改动推送到该会话关联的拉取请求。前提是已安装并登录 GitHub Copilot 应用和 VS Code,且对会话所在仓库有推送权限。
GitHub 发布 Copilot 入门教程,介绍四种让 Copilot 了解代码库的方式:自定义指令、智能体技能、自定义智能体和模型上下文协议(MCP,Model Context Protocol)服务器。
GitHub 发布 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 代码评审开放基准 ReviewBench,包含 219 个公开拉取请求、覆盖 19 种语言,并公开数据集、评分规则和评审模型。
推荐理由:GitHub 公开了基准数据集、评分规则和评审模型,读者可以据此复现评测,并了解离线结果与线上实验的对应关系。
GitHub 博客提出开发者应对 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 工作方式变化的三项技能:学会指挥 AI 智能体(Agent)而非只使用它,用第二个模型审查 AI 输出,并借 AI 节省的时间处理更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck 智能体为例,说明第二个模型可审查计划、代码和测试,补上首个模型遗漏的问题。