半监督联邦学习（SSFL）通过教师生成伪标签，在客户端的未标记数据上训练模型，服务器上拥有少量标记种子数据。在此场景下，自动语音识别（ASR）尤为脆弱：伪标签错误在输出序列和训练轮次中累积，导致发散，形成与完全监督联邦学习（FL）之间显著差距。我们证明关闭此差距可激活两个耦合设计轴——教师（生成伪标签的模型）和锚点（服务器端对标记数据的稳定更新）。在教师……
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GitHub Copilot代码审查现在提供额外的个人配置，扩展了Copilot计划集并引入企业级默认设置。这些改进现已普遍可用：个人专属配置8230; 有关更多请求和配置Copilot代码审查的方法，文章首次发布于The GitHub Blog。
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新增了对Claude桌面键的支持，包括blockReadsOutsideWorkingDirectories和disableBypassPermissionsMode，以及在Claude应用网关上添加assume_role功能。网关通过STS假设IAM角色，若需在另一AWS账户中执行，可单个会话支持。新增了对Claude应用网关上Bedrock上游的{id, version}条件约束，以应用Amazon Bedrock的防护机制。在网关配置中添加telemetry.resource_attributes，用于固定标注Claude桌面和/login会话的遥测数据。在settings.json中设置
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如何在GitHub Copilot应用中重建差分表面，以打开包含百万行的合并请求，并附带数百条内联审阅评论。该文章首次发布于GitHub博客。
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