微软宣布Copilot混合推理架构:云端与本地模型自动切换,本月底上线
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微软Win11将整合MAI Code 1.1 Flash:130B参数、上下文窗口256K
火星财经消息 10月8日,在美国旧金山举办的活动中,微软表示正计划将MAI Code 1.1 Flash模型引入Windows 11设备。该模型是6月版MAI-Code-1-Flash的升级版,参数量为1300亿,采用3-bit量化后体积缩小约80%,上下文窗口256K,定位在Copilot里高频、低成本、低延迟地完成编码任务。相比6 月版本,MAI Code 1.1 Flash模型在GitHub Copilot CLI的Terminal-Bench 2.1上提升约22%,在.NET任务上提升约15%;同时输出token流速度提升约25%,完成任务所需token减少约25%。多模态方面,新增“看图写代码 / 理解图”的能力,可直接读取截图、架构图、UI 草图等图像输入,而6月版本只支持纯文本输入。(广角观察)
微软要把Windows变成Agent工作台:AI能直接操作电脑,还能少花Token
动察 Beating AI 快讯,微软公布 Windows「混合智能」计划,准备让 AI Agent 直接在电脑上执行任务。获得授权后,Copilot 可以读取本地文件和近期活动,还能整理文件、排查故障、编写程序。微软演示中,它自动找齐报税材料,修改文件名、打包附件,并起草了发给会计师的邮件。 这套方案的关键,是让本地 AI 和云端 AI 配合工作。Copilot 负责接收任务,Windows 提供访问文件和执行操作的能力。部分任务可以交给电脑上的模型处理,减少云端 Token 消耗,也让敏感数据留在本地。需要更强推理能力时,再调用云端模型。 为了支撑本地运行,微软将 1370 亿参数的编程模型 MAI Code 1.1 Flash 压缩至 53GB,让它能在搭载 RTX Spark 的高性能电脑上运行。GitHub Copilot 也将通过 HydraFusion 自动选择本地或云端模型,让部分编程任务不再依赖付费的云端推理。 微软还推出 MXC 安全沙箱,限制 Agent 能访问的文件和网络,防止越权操作。目前 MXC 已正式开放。Copilot 读取本地文件、执行电脑操作等新能力,则将在未来几个月陆续登陆 Copilot+ PC。
GitHub Copilot开启多模型组队:HydraFusion成本最高降67%
动察 Beating AI 快讯,GitHub 给 Copilot 加了一个多模型编排系统 HydraFusion。它先判断任务该怎么做,再调用不同模型。 目前有三种方式:简单任务交给一个模型直接完成;复杂任务先让成本更低的模型尝试,结果不过关再升级到更强模型;需要复核时,则让一个模型先做,另一个不同家族的模型专门挑错,再让第一个模型修改。 GitHub 在三个编程 Agent 基准上拿它和 Claude Opus 5 对比。TerminalBench 2.1 高出 4.9 个百分点,DeepSWE 低 1.5 个百分点,CheckpointBench 只低 0.1 个百分点,基本持平;成本则分别降低 67%、36% 和 65%。 这个思路很像 Sakana AI 的 Fugu。两者都是把「选哪个模型」进一步变成「怎么组织多个模型」。区别是 Fugu 本身就是一个训练出来的指挥模型,会学习怎么调用不同 Agent,甚至能递归调用自己;HydraFusion 目前仍然是在 Single、Cascade、Critique 三种固定执行模式里选择,更像把多模型调度直接塞进 Copilot。 HydraFusion 已向所有 GitHub Copilot 套餐开放研究预览,目前需要在 Copilot CLI 的实验功能中开启。GitHub 也提醒,现阶段最适合一次说清楚的单轮编程任务,多轮长任务还在继续优化。
MiniMax Code突然宣布今晚开源,源码即将上GitHub
动察 Beating AI 快讯,MiniMax Code 突然宣布将在今晚开源。 MiniMax Code 是 MiniMax 的桌面 AI 编程 Agent,可以直接改项目文件、运行命令和审查代码,也支持多个 Agent 分工协作。用户还可以通过手机远程查看任务进度和批准操作。 MiniMax 早已建好 minimax-code GitHub 仓库,但此前主要用来收集 Bug 和功能建议。目前仓库里仍只有 README 和 Issue 模板,还没有客户端源码。
Codex远程控制现在可直接遥控Linux服务器
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 的 Codex 已经支持用手机直接控制 Linux 服务器上的 Agent。在服务器运行 codex remote-control start,再用 codex remote-control pair 生成临时配对码。手机打开 ChatGPT 的 Remote 页面输入配对码,就能连接这台机器。Codex 仍在服务器本地运行,手机负责查看任务、发新指令和处理审批。 这对 GPU 集群和无界面的 Linux 服务器尤其有用。研究者 Tanishq Mathew Abraham 就用它从手机管理 Slurm GPU 集群上的自动研究实验和训练任务。社区里也已经有人在 Ubuntu、Arch Linux 等环境跑通。 不过这个功能目前仍被 OpenAI 标成 Experimental。官方文档也还没完全跟上:Developer Commands 已经列出 CLI 配对方法,Remote Connections 主文档却仍写着手机配对需要从 Mac 或 Windows 桌面 App 发起。GitHub 上也还有 Linux 与 Android 配对失败、设备不显示等报告。
GitHub遭遇服务异常,API、网页访问及Copilot等多项功能出现性能下降
Odaily星球日报讯 GitHub 官方状态页面显示,目前其平台正在经历服务异常,多个核心功能出现可用性下降。 根据最新公告,GitHub 网页端和 API 请求错误率一度达到约 20%,仓库归档下载以及原始仓库内容(raw repository content)下载错误率约为 50%。此外,SAML 和 OIDC 身份认证、SCIM 以及 Team Sync 功能也受到影响。 目前受影响的服务包括:Pull Requests(拉取请求)性能下降;Issues(问题追踪)性能下降;Actions(自动化工作流)性能下降;Webhooks(网络钩子)性能下降;API Requests 出现异常;GitHub Copilot 出现可用性下降。 GitHub 表示,团队正在持续调查此次事件的根本原因,并将在获得更多信息后进一步更新状态。 截至目前,GitHub 尚未公布此次故障的具体原因,也未说明是否涉及安全事件。此次服务异常可能影响依赖 GitHub 进行代码托管、持续集成部署以及 AI 辅助开发的开发者和企业用户。