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我们在前两期已解锁 GitHub Copilot Agent Mode、Azure AI Foundry Agent Service（国际版）的开发秘籍，本期将带你直达智能体定制最前线——Microsoft AI Genius 2.0系列第三集实战课来了！立即报名参与，与众多同行一起在课程中探索、实践，突破 AI 应用的边界，用 Copilot Studio 为你的智能体开发之路插上腾飞的翅膀！详
MCP是Model Context Protocol(模型上下文协议)的缩写，它定义了一套标准化的通信协议，在AI模型(客户端)和外部资源(服务器，如工具、数据源等)之间扮演“翻译官”和“交通警察”的角色。例如，用户数据存储在自己的系统或数据中，大语言模型无法直接访问这些资源；那么我们就可以利用MCP服务器在用户资源和大语言模型之间搭建一座桥梁，充分利用大语言模型的功能，实现对用户资源的访问、操作
人工智能技术飞速发展，各种新概念层出不穷。AIGC、大模型、Agent等术语频繁出现在新闻和社交媒体中，但很多人对这些概念感到困惑，不清楚它们之间的区别和联系。本文将用简单易懂的语言，为大家解释这些概念，即使是完全的"小白"也能轻松理解。
Copilot Vision不适用于包含有害或成人内容的页面、需要登录的页面或不支持的网站，这些页面会以灰色眼镜图标标记。微软确保不会存储任何屏幕内容或用户输入，仅记录Copilot的响应以进行安全监控，所有数据在会话结束或浏览器关闭后都会被删除。该工具可以帮助完成各种任务，例如引导用户完成食谱或分析面试中的职位描述，尽管它不会直接与内容互动，例如点击链接。要尝试Copilot Vision，用户
还在为使用顶级大模型要付费而发愁？今天给大家介绍一款集成于浏览器侧边栏的免费AI对话插件——DeepSider ，堪称 “白嫖党” 的福音。
嘿呀，在这个 AI 技术像火箭般 “嗖” 地飞速发展的时代，智能体和大模型这对好搭档，那可是在各个领域里大显神通，厉害得不行！不过呢，你知道不？给智能体挑个合适的大模型，这事儿就跟给挑剔的大厨选一把称手的菜刀一样，那可是个技术活，直接关系到智能体在不同场景下到底是 “大显身手” 还是 “手忙脚乱”。今天呐，咱们就一头扎进这个超关键的话题里，好好唠唠🧐
大模型幻觉问题全攻略：从底层成因到解决办法，一篇文章讲透
作者 | Mayank Parmar编译 | 王启隆出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）近日，微软宣布 Copilot 即将推出全新外观设计和语音模式，这些新功能将在未来几周内陆续向部分用户开放。新版 Copilot 比以往更快、更强，在某些方面已经可以与 ChatGPT 分庭抗礼。与旧版 Copilot 界面相比，这次的新版本 Copilot 引入了“卡片式”的界面设计。新版本在网
此文章更适用与：有会议记录、直播记录、面试记录的朋友和知识内容博主等。
使用copilot生成基于特定框架的单表增删改查代码，根据运行结果得出结论，使用简单提示词进行编程更有价值。
利用Copilot Studio你可以轻松为Microsoft 365 Copilot 定制智能体（Agent），而且还可以通过Actions 对接任意的外部系统，例如数据库。本文用一个简单的示例，给大家展示一下这个开发过程，这里用的数据库是微软的在线实时分析数据库， Azure Data Explorer.首先，你可以定义一个action。然后你可以在你的Agent 中使用这个Action。你可
在微软 Build 开发者前瞻大会上，CEO 萨蒂亚・纳德拉介绍了“Copilot+ PCs”，一种新类 Windows PC，需配备神经处理单元（NPU）以本地处理AI任务。合作伙伴包括高通、AMD、英特尔等，设备需提供至少40 TOPs性能。微软称重构的Windows 11使 Copilot+ PC性能领先最新 MacBook Air 58%，并具备超一天的续航时间。
人工智能技术的飞速发展催生了多种大模型应用模式，其中**Embedding（嵌入模式）、Copilot（副驾驶模式）与Agent（代理模式）**作为3大主流方向，正在重塑人机协作的边界。
本文聚焦“AI Copilot的创新应用模式”，从技术原理到真实场景，解析其如何从代码辅助工具扩展为跨领域的智能助手。我们将覆盖编程、办公、设计、教育等主流场景，探讨其核心能力与未来趋势。本文将按照“概念→原理→实战→趋势”的逻辑展开：先通过故事理解Copilot是什么，再拆解其核心技术（多模态交互、工作流自动化），接着用代码实战演示办公场景的Copilot开发，最后展望未来的创新方向。AI Co
2021年，GitHub与OpenAI联合推出的Copilot，不仅是一款"代码补全工具"，更是AI重新定义编程方式的里程碑。它以大语言模型（LLM）为核心，通过理解上下文、模仿人类编程逻辑，将开发者从重复劳动中解放，甚至改变了"编程"的本质——从"手写每一行代码"转向"与AI协作设计逻辑"。本文将从技术底层到实际应用为什么它能"读懂"你的代码意图？大语言模型如何处理复杂的编程上下文？开发者该如何
“AI写代码比我摸鱼还快”——这是2025年许多程序员对GitHub Copilot的评价。作为一款由GitHub和OpenAI联合开发的AI编程助手，GitHub Copilot以其强大的代码生成、自动补全和智能提示功能，成为了开发者日常工作中不可或缺的工具。本文将深入剖析GitHub Copilot的技术原理、核心功能和实现机制，为您呈现这款改变编程方式的AI利器。
AI编程助手的效率革命：GitHub Copilot实践报告 摘要：本文分享了GitHub Copilot如何彻底改变我的编程工作流。从最初怀疑到深度依赖，这款AI编程助手将我的开发效率提升了55-60%，在React组件、Express接口等全栈开发任务中表现尤为出色。Copilot不仅生成高质量代码，还促进了我编写更清晰的注释，帮助学习新技术如Rust，并自动生成完善的单元测试。其价值远超代码
JetBrains和Xcode的GitHub Copilot Chat现已支持自带API密钥(BYOK)，用户可连接Anthropic、Azure等提供商的模型。使用自有密钥能获得更多模型选择、实验性功能及更高的使用自由度。操作步骤包括安装最新插件、添加密钥信息并启用所需模型。GitHub Copilot降低了AI编程门槛，关注"程序视点"可获取优惠信息。该功能将陆续支持更多开
摘要： 本文对比了GitHub CopilotX与CodeLlama在SpringBoot开发中的表现。测试显示，CopilotX在配置效率（8.2分钟 vs 35.7分钟）、代码质量（功能完整度92% vs 47%）和开发时效（单接口159.8秒 vs 787秒）上均显著领先。CopilotX能生成规范的JWT登录接口，而CodeLlama存在路径不规范、逻辑缺陷等问题。
LangChain是什么？LangChain超详细综述！看这一篇就够了！
由输入层、卷积层、池化层以及全连接层组成，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化减少参数数量，最终通过全连接层进行分类或回归。输入层：接收原始图像数据，可能需要进行预处理，如归一化、尺寸调整等。卷积层：通过一系列可学习的卷积核（或称为滤波器）对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的局部特征。每个卷积核都会生成一个特征图（feature map），这些特征图共同构成了卷积层的输出。池化层：通常位于卷积层
与其一刀切弃用，不如进行“工具分工+模板化工作流+关键任务冗余”。这样既能保留 Cursor 的“就地编辑效率”，又能用 Windsurf/Trae/Claude 的优势兜底，获得更稳、更可控的产出曲线。
举例而言，若用户正在筹备婚礼，可创建名为“婚礼筹备”的项目，将相关对话、场地图片、报价单等资料统一整理，并可设定自定义指令，如要求ChatGPT以“婚礼策划专家”角色提供专业建议。例如，若用户希望分析一份斯坦福大学发布的AI报告，可创建名为“AI分析报告”的项目，通过设置记忆选项控制ChatGPT的回答范围（如限定仅基于上传的PDF内容回应），从而避免无关网络信息的干扰，尤其适合学术、金融等专业领
设置里搜索copilot enable。
COPILOT函数还能把大范围数据或长段落，压缩成简洁的文字，提炼趋势。它还能用简单的话，解释复杂的计算。这对写报告时把大段背景材料变成简明内容特别有用。
Copilot的崛起标志着Java开发进入智能化时代，提升了生产力和代码质量。CSDN测评总结，该工具在2023年已影响超过50%的Java开发者社区。未来，随着AI迭代，Copilot有望进一步整合调试和测试功能。但开发者需平衡自动化与基础学习，最大化其价值。拥抱变革，方能引领技术潮流。
JetBrain-idea免费教育许可证【限制高校名单】
微软Build 2025大会展示了多智能体协同编排、智能体桌面控制、代码解释器等功能，推动企业规模化应用智能体，深化与Microsoft Azure AI Foundry的集成，实现更专业、灵活的AI应用。
rStar2-Agent采用“非推理微调+多阶段强化学习”流程，显著降低训练成本。Azure OpenAI服务通过其大规模生成式AI模型，支持企业客户根据特定需求和场景，开发创新应用，涵盖辅助写作、代码编写、多媒体内容生成以及数据分析等多个领域，为互联网、游戏、金融、零售、医药等行业以及自动驾驶和智能制造等前沿技术领域带来深远影响。该模型基于智能体强化学习方法构建，参数量仅为140亿，却在多项基准
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