Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions
欢迎使用Gemini决策API,基于我们的先进模型Gemini Decision,实现快速、校准的多模态决策。
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企业GitHub应用现在可以调用企业级Copilot座位管理API,控制哪些用户和企业团队被分配Copilot座位。Copilot座位管理API的访问权限已开放,该功能首次在GitHub博客上提及。
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当你通过API调用开放权重模型时,多个提供者可能以不同精度服务它,例如16-bit bf16、8-bit fp8或4-bit fp4。
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JioStar 的 Vijay Seshadri 解释了在 500M 用户规模下的 AI 发现。读他的关于评估、守则和将 AI 用于生产的课程。
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429 Too Many Requests 错误表示您在当前时间窗口内发送的请求或令牌数量超过限制。
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原文摘录(自动中文摘要暂不可用):Gemini 4 Carbon in GitHub Copilot Gemini 4 Carbon, Google’s latest model, is now generally available in GitHub Copilot. It is designed for complex coding, agentic, and reasoning tasks, with a focus on secure code generation… The post Gemini 4 Carbon in GitHub Copilot appeared first on The GitHub Blog .
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这条英文动态讨论了 AI 领域的新进展。原文要点:Gemini Intelligence is rolling out to more devices. See how expanded capabilities across these devices help you do more.
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原文摘录(自动中文摘要暂不可用):C++ language server now auto-configures MSBuild builds The Microsoft C++ Language Server for GitHub Copilot CLI now bundles its MSBuild compile commands extractor and invokes it automatically. An agent no longer needs to discover and run a… The post C++ language server now auto-configures MSBuild builds appeared first on The GitHub Blog .
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Gemini 4 Carbon is now available 这条动态来自 Google DeepMind,可重点关注其对 AI 应用和产业节奏的影响。
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谷歌云推出Gemini for healthcare,以统一临床数据并自动化工作流,减少行政疲劳。
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OpenAI Academy 正将免费、实操的 ChatGPT 工作坊带到美国五个城市,帮助照顾者掌握日常生活的实用AI技能。
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发现新加坡航空如何利用OpenAI模型和API来增强客户支持、旅行发现和员工生产力,使Kris聊天机器人CSAT翻倍。
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OpenAI与Upwork联合开展的新研究发现,自由职业工作需求正在转移,新的技能组合,以及与AI相关的项目规模扩大、工时增加。
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Claude Fable 5.2,Anthropic’的最新Fable模型现已在GitHub Copilot中一般可用。您可使用该模型进行复杂、多步骤的大型代码库编码任务。早期测试中,Fable… 《The GitHub Blog》首次介绍了Claude Fable 5.2在GitHub Copilot中的出现。
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CodeRabbit 使用 OpenAI 模型来管理并信任 AI 生成的代码,使用 Codex 将软件数量增加 20 倍,与同一工程团队保持一致。
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介绍GPT‑6 Cyber,OpenAI的网络安全模型,用于发现可利用的漏洞并开发修复方案,训练以保持在授权范围内。
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尽管前沿视觉语言模型在用户界面(UI)导航方面表现出色,但其高推理成本限制了日常使用。相反,通过监督微调(SFT)或离线强化学习训练的小型模型往往记忆静态轨迹,导致执行脆弱且无法从错误中恢复。为解决这些问题,我们提出一种新的在线强化学习框架,直接在实时运行的iOS应用程序上训练UI导航代理。我们的框架将代理解耦为两个专用组件:规划模块/...
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GitHub Agentic Workflows,一个来自GitHub Next的开源项目,现已一般可用。通过代理工作流,您可以自动化基于推理的任务,如Issue triage(问题分类)、CI失败分析、文档更新等。该项目于GitHub Agentic Workflows一般可用首次发布于The GitHub Blog。
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How AI might enter the org chart—beneath, beside, and between us. 这条动态来自 OpenAI News,可重点关注文化创意。
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看看Legora如何利用OpenAI模型、ChatGPT和Codex加速法律工作流程,扩展合同分析,并让律师专注于更高价值的工作。
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GPT-6.1 Terra,OpenAI的最新模型,现已在GitHub Copilot中一般可用。它比GPT-6.1 Sol在日常代理编码和终端工作中成本更低。在GitHub Copilot中,GPT-6.1 Terra的发布首次出现在The GitHub Blog。
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OpenAI 解释了我们如何加强了对前沿模型训练和评估的隔离,包括离线环境和高计算红测试。
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OpenAI 和 Google Cloud 正将前沿模型和 Codex 工作流引入 Gemini 的 Model Garden,通过 Google Cloud Marketplace 可用。
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当我们的AI代码审查器每运行一次的成本翻倍时,我们深入分析了token使用情况,以找出原因。我们通过使用提示缓存和智能模型路由,将推理费用减少了68%,同时加快了审查速度。
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新增了CLAUDE_CODE_AUTO_MODE_MODEL,用于客户端自动模式分类器选择模型;不改变服务器端自动模式的模型。新增了/config中的Idle compaction行,用于关闭或开启空闲压缩;退出时显示的提示信息现在说明如何关闭。新增了/设计-同步和/设计-登录的提示,说明独立Claude设计(claude.ai/design)在14年前将关闭。修复了在停止会话时因提示内容过长而出现的错误。修复了切换到Vertex或Bedrock中间会话时因额外输入被拒绝的问题。修复了读取工具加载任意大小图像文件或类似图像的管道或设备时的内存占用问题;超过128MB的图像来源现在被拒绝。修复了当网关命名如anthropic/claude-opus-4-1时,/autocompact和/effort saving错误地应用到Opus 4或4.1模型。修复了/ no_think提示缓存缺失的问题。
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多模态代理在执行每个动作前通常生成自由形式推理。小型模型因模型容量有限,可能导致推理过程冗长,虽能提供少量有用指导,但会带来较高的推理成本。为解决此问题,我们引入基于选择的结构化推理(SSR),该框架将推理转化为选择而非开放式生成。SSR将重复的高层推理表示为预定义、可复用的自然语言候选。在每一轮中,模型根据候选推理内容进行选择,以优化推理效率。
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新增了模组提示装饰中的虚拟文本:在提示框内绘制的文本,永不进入草稿或提交的提示。新增了OpenTelemetry api_request事件中的cache_creation_5m_tokens和cache_creation_1h_tokens,按生命周期分段写入缓存。新增了模组的$.ui.view({ agentId }),在询问时显示代理的对话记录,$.ui.view({})则返回。新增了模组文本的dir属性,支持右到左文本,Windows及VS Code终端中行内容向右对齐。在AWS的Claude平台新增了/advisor,需通过/advisor、advisorModel或--advisor参数指定,CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL=1关闭顾问功能。为追踪跨度添加了OpenTelemetry GenAI语义规范属性,如gen_ai.provider.name、gen_ai.conversation.id、gen_ai.tool.name和error.type。
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离散扩散模型作为自回归语言模型的有力替代方案,近期工作从文本、图像-文本和音频-文本数据中零初始化并微调基础单模态模型,实现多模态生成。与以往方法不同,我们首次提出三模态掩码扩散模型(MDM),并系统分析多模态缩放规律、模态混合比例、噪声调度、批大小效应,提供优化的推理采样默认值。批大小分析得出新颖的随机微分方程(SDE)...
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Gemini 4 Argon,Google的最新前沿模型,现已在GitHub Copilot中一般可用。它专为复杂编码、代理型任务和推理设计。在早期测试中,Gemini 4 Argon出现了,其后在GitHub Copilot中首次发布于The GitHub Blog。
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长代理轨迹由思维链和工具调用组成,积累过时内容,成为后续生成的锚点,最终超出上下文窗口。现有框架通过固定间隔压缩缓解此问题,触发条件基于令牌阈值。此类触发不关注轨迹结构,可能在推理或搜索中丢弃部分结果。我们提出SELFCOMPACT,一种框架,允许模型自身决定何时及如何压缩。具体而言,它结合两个推理元素:(i)模型调用的压缩工具,用于总结积累内容……
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