GitHub Copilot app 如何用 canvases 构建自定义工作流
在 GitHub Copilot app 的智能体会话里输入 /create-canvas，用自然语言写清工作流、界面中可做的操作和智能体可做的事，即可得到双方共享的 canvas。
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今日 0 条GitHub Blog · AI & MLAI 评分5555
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4343 在 GitHub Copilot 应用中渲染超大 Pull Request
GitHub Copilot 应用重建 PR 视图后，含 2,200 文件、逾百万行改动和超 400 条行内评论的 diff 仍能流畅滚动。纯代码行在绘制前即可确定高度，虚拟化后同时大约只挂载 100 行。评论高度要到渲染时才知道，因此总高度拆成确定性代码高度与懒测量的动态块，修正则锚定在用户正在看的位置。
Microsoft ResearchAI 评分4949 Microsoft Research：真实世界物理 AI 机器人的推理卸载
Microsoft Research 发现，把物理 AI 推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。在内存足够时，建图与规划比 A100 最多慢 383%，较轻 GPU 使障碍及时检测降 30%，较小 GPU 使 VLA 准确率降 50%。Jetson Thor 等较大机载 GPU 可使耗电增加最多 160%。
Microsoft ResearchAI 评分4747 借助 RetroChimera 大规模改进小分子合成预测
RetroChimera 融合 R-SMILES 2 与 NeuralLoc，用学习排序整合互补预测，提出优于任一子模型的小分子合成路线。盲测中博士级化学家更偏好其单步反应预测，而非先前模型与文献记录反应；10 个高难度目标成功 9 个，高于从头模型 5 个、编辑模型 4 个和 NeuralSym 2 个。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分8585 GitHub 借助 Copilot 将 Copilot agent runtime 重写为超过 800,000 行 Rust
GitHub 用 Copilot 将 Copilot agent runtime 从 TypeScript/Node.js 重写为超过 800,000 行生产 Rust，大部分代码由 AI 智能体完成，并通过 128 个合入主干的 pull request 增量交付。
推荐理由：原文写清 Copilot 运行时如何以组件原子替换迁到 Rust 并增量发布，读者可从智能体分工看到大规模改写怎样维持主干持续可交付。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5454 如何在 GitHub 上把营销活动从策划到复盘自动化
负责 GitHub 日本和韩国市场的 Tomoko Tanaka 用 GitHub Copilot、Issue 和 Actions 自动化活动运营，过去要手工处理一两天的搭建现在从单条 Issue 开始，系统每天早上筛查报名者，并在结束后自行收尾。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4747 GitHub Copilot app 新手指南：使用 diff、终端和浏览器
GitHub Copilot app 内置并排的 diff、终端和浏览器面板，审阅、运行和预览都不用离开应用。diff 新增为绿、删除为红，可接受、评论或让 Copilot 再改。终端可通过 Run 按钮运行脚本，浏览器用 Pick & Polish 选元素交给智能体调整，然后接受改动并创建 pull request。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6666 GitHub Copilot 推出多模型编排研究预览 Project HydraFusion
GitHub 在 Copilot CLI 推出研究预览 Project HydraFusion，运行时按任务在单模型直接求解、高效模型起草后升级，以及跨模型家族独立评审再修订三种模式间编排多个提供商的模型。
推荐理由：它把换模型、独立评审和必要时升级交给运行时选择，读者可对照三项智能体编程基准看相对 Claude Opus 5 的质量与估算成本。
Microsoft ResearchAI 评分4444 MindTopo 揭示 VLMs 的空间推理能力
MindTopo 基准显示，多模态模型识别静态拓扑关系的表现明显强于交互规划，且两者都远低于人类。它按连续性、分离、顺序、包围和结五类，分别测试推理与规划；规划错误常出现在理解场景之后，模型会丢失结构关系或提出违反环境动态的动作。图像生成只在关系可见于单帧时偶尔有帮助，视频推演则经常改变拓扑或违反任务动态。
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院发布开源框架 Orchard，约 3B 模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%
微软研究院发布开源框架 Orchard，用 Kubernetes 环境服务 Orchard Env 在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实框架中训练软件工程、网页与助手智能体。
推荐理由：微软研究院的 Orchard 用可复用环境让智能体在真实部署框架中训练，约 3B 激活参数的开放模型因而在 SWE-bench Verified 上达到 69.7% 并在价值模型重排后升至 73.0%。
Microsoft ResearchAI 评分5353 Echoverse：用可演化的深度环境训练计算机使用智能体
微软研究院构建 Echoverse，用十个深度领域世界和两个能力世界训练计算机使用智能体。在全部十二个世界上训练后，Qwen3.5-9B 的平均分从 36.5% 升至 67.1%，距 GPT-5.4 的 80.7% 约十四个百分点。
Hugging Face BlogAI 评分5454 Microsoft Foundry 上线可一键部署的 Hugging Face 开源模型目录
Microsoft 在 Build 2026 宣布推出 Foundry Managed Compute，并将每周刷新的 Hugging Face 精选开源权重以一键方式部署到该托管算力。