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它确实能提升你的生产力，但如果过度依赖，它也可能让你失去独立思考的能力。因此，我们应当合理使用它，确保自己仍然具备解决问题的核心能力。回想起那段时间，我惊讶地发现，它竟然对我的知识储备造成了如此大的损害：渐渐地，我开始遗忘自己所使用编程语言的基础知识，包括语法细节和基本语句的用。所以，这就是长期依赖 Copilot 的现实：你的大脑不再像以前那样思考如何解决问题，而是直接让 AI 给出答案，久而久
【代码质量与安全】随着GitHub Copilot等AI编码工具的日益普及，开发效率大幅提升，但如何确保AI生成代码的质量和安全成为关键问题。SonarQube推出全新功能，可自动检测并审查GitHub Copilot生成的代码，通过严格的AI代码质量保证工作流，帮助开发者提前发现潜在问题，避免隐患。
开启 Copilot，插件下载完成后按照指引进行登录 Github 并进行功能授权验证，验证完成后即可体验 Github Copilot。进入 Settings > GitHub Copilot，登录 GitHub 账户。在代码编辑器中尝试输入 /** 或函数定义或者注释，Copilot 会自动补全。启用 Copilot Suggestions 和 Copilot Chat。1.2 配置 GitH
✨「高效赋能」Microsoft Copilot又出新招！2025年2月更新来袭，Excel与Copilot强强联手，PPT一键翻译功能上线！与此同时，Azure OpenAI服务也推出GPT-4.5预览版，生产力提升不再是梦，速来围观！
虽然没有完全表示出来想要的，但是这个效果还是蛮不错的。毕竟帕累托分析还是比较高阶的应用，需要写很多度量值，目前copilot还不能直接根据字段写出来复杂的度量值，然后再可视化展现。而如果你想成为其中一员，如果你想体验强大的powerbi+强大的copilot，如果你想迈入自动化呈现可视化报告，现在正是机会！但是对于很多简单分析的报告，或者想要先大致做一个初稿然后再进行个性化调整的目的来讲，这还是极
深度剖析：Cursor 凭何远超搭载 Copilot 的 VS Code
官网订阅接近4万元/月，在这里100元/月。
此外，Einstein Copilot 还将针对当前可视化提出特定问题，以帮助用户快速探索更深入的见解，同时，仪表板上的自然语言查询也将帮助用户直观进行数据探索，并完成 Tableau Prep 中最频繁的数据转换，如删除重复项、数据透视、合并等操作。自 Einstein Copilot for Tableau 发布以来，相信部分用户已经尝试过在 Tableau Cloud 中借助 AI 对话助理
GitHub Copilot 自2021 年推出，初衷是作为人工智能配对程序员助力开发者编写更优质代码，强调人工智能并非取代开发者，而是协同工作。
LlamaIndex团队2024年Talk：报告人：Jerry Liu, LlamaIndex co-founder/CEO，报告主题：“”，主题原文：“Beyond RAG: Building Advanced Context-Augmented LLM Applications”。看完报告，一个通俗点的理解是“”，概要内容如下：RAG的局限性：RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的，它通常包
多模态大型语言模型 （MLLM） 在医疗保健中不同医学成像模式（例如磁共振成像、计算机断层扫描、X 射线）的输入，包括视觉问答 （VQA） 、图像分割和医疗报告生成 （MRG） 等。尽管取得了这些进步，但 MLLM 在无缝解决不同医学成像模式的多项任务方面往往存在局限性。尽管最近的大型医学模型试图解决这一挑战，但它们仍然局限于在一组有限的成像模式中处理狭窄的任务，并且无法有效地扩展到新任务或更多成
Agentic Chunking是一种非常强大的文本分块技术，它能够将文档中相隔较远但主题相关的句子归入同一组，从而提升RAG模型的效果，但是这种方法在成本和延迟上相对较高。同事尝试了Agentic chunking之后，据他说准确率提升了40%，但成本也增加了3倍。那么我们时候应该使用Agentic chunking呢？根据我的项目经验，以下场景特别适合：非结构化文本（如客服对话记录）主题反复横
太长不看版：在新版本（0.8）的 Shire 中，你可以通过 Shire 智能体市场，一键下载和安装多个智能体，并直接在你的当前项目中使用。与此同时，你还可以 将你的 Shire 代码段或者智能体上传到 Shire 智能体市场。详细见视频：WHY：AI 智能体应用于真实世界软件开发的挑战？在软件开发中，确定性是非常关键的，特别是在像实例化需求、格式化测试用例等环节，开发人员需要完全可控、精确的结果
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。从简单的聊天机器人到复杂的智能助手，AI的能力不断进化，为我们带来了前所未有的便利和效率提升。本文将深入探讨三种主要的AI能力：Chatbot、Copilot和Agent，并分析它们如何改变我们的工作与生活。
一篇开创性的关于GUI智能体的工作，作者指出了当前GUI智能体面临的关键问题——GUI grounding能力不足，并基于此做了一系列工作，为提升GUI智能体性能指明了新的方向。Papergithub当前，GUI智能体与数字终端交互的方式通过提取的结构化信息，这些信息可能冗长或者无法访问。为此，本文提出SeeClick，只依赖于截图执行自动化任务。
微软在最近的Copilot Wave 2发布会上，展示了一系列将彻底改变日常工作流程的新AI功能，尤其是 **Copilot Agents**，它们不仅仅是简单的工具，而是真正的工作助理，可以自动完成任务、提供智能分析并帮助你做出决策。这些新功能将如何提升工作效率、简化复杂任务？本文将深入探讨这些新技术，展示它们如何塑造未来的工作环境。
SECOPS 行业痛点AISECOPS 实践AISECOPS+SECOPS AI问答环节。
『深度好文』来自Claude官方的AI Agent详解！
在数字化和智能化的双重浪潮下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度向前发展，从医疗健康到制造业，从教育到零售，AI技术的广泛应用正在重塑各行各业的运营模式和业务逻辑，同时也深刻改变着人们的生活方式。AI技术的应用范围日益广泛，无处不在地提供着便利和服务。在这样一个科技日新月异的时代，金融行业作为国民的经济脉络和促进经济发展的重要引擎，自然成为AI技术应用的重点领域之一。金融行业是一个信息密集、数
本文都是基于我自己的理解，和在实践中的心得。如果你有不同的意见，可以评论探讨，否则你的都对。未来大模型的发展方向，一般认为有四个，AIGC（内容生成）、Copilot（智能助手）、Insight（知识洞察）、Agent（数字代理）。本文重点说 agent 和 copilot，在应用这块，这俩货几乎都是必不可少。
Cursor Agent 是 Cursor 4.3 版本推出的重大更新功能。与传统的代码补全或简单问答不同，Agent 更像是一个“会思考”的编程助手。主动性：能够主动理解需求、规划方案、解决问题。执行力：能够自主完成复杂的任务序列。Cursor Agent 是一个革命性的 AI 代理系统，它通过智能上下文理解、主动问题解决和多任务协同等功能，极大地提升了开发效率。无论你是经验丰富的程序员，还是刚
第一家全面拥抱DeepSeek的“六小虎”，出现了！不卖关子，它就是李开复亲任CEO的零一万物。今日正式上线万智企业大模型一站式平台，宣布提供企业级DeepSeek部署定制解决方案。而早在今年2月11日，零一万物官宣在自家海外AI应用PopAi中接入DeepSeek-R1，一举成为六小虎中首家接入DeepSeek模型的公司。其中不止有DeepSeek-R1/V3，还包括通义千问开源推理模型QwQ-
1.卷宗智能解析依托海量案件数据资源，采用多维信息提取模型，实现秒级生成可视化案情报告，通过动态图表自动标注作案手法、时空轨迹等核心要素，显著提升卷宗研读效率。2.办案效率提升模块预设模板化问题库覆盖常见办案场景，支持一键式卷宗筛查功能，通过智能标引技术自动定位关键段落，有效缩短卷宗审阅时长50%以上，确保案件信息提取准确率达98.6%。3.证据链智能审查机制运用多模态算法构建证据三维评估体系，通
本文章，我们从大模型目前应用的典型业务架构和技术架构进行分析，让大家初步能够了解我们都是在如何使用LLM的，从而大家在自己的实际落地场景中，也可以对照分析，如何建设自己的业务架构和技术架构，以及选择什么样的技术路线。
大模型发展到现在，对IT这个产业影响逐渐显现。搞应用的还没有赚到钱，卖铲子的英伟达发了，英伟达发布的最新的 Q1 财报，实现营收260亿美元，较去年同期增长262%，Q1净利润148.1亿美元，同比上升628%。也让英伟达的突破 1000 亿美金，市值超过 2.6 万亿美金。当能正常情况下，未来应用才是大头，应用这块各种新的概念也层出不穷,目前主流应用分两类，一类是 Copilot，一类是 Age
在VScode中，copilot的代码预测功能很方便使用，但是同时太快的生成给编写过程中带来了很多不便，因此使用快捷键来随心开启或者关闭copilot代码预测功能时非常有必要的
在 VS Code 中使用 Cline、RooCode 时，若 claude-3.7 模型提示“模型不被支持”，可通过移除扩展文件中的 x-onbehalf-extension-id 标头实现临时解决。
利用vscode,copilot和大模型辅助编程与科研
今天一大早，ChatGPT突然更新——基于Python的数据分析功能，在o1和o3-mini当中也可以使用了。OpenAI介绍，现在可以通过两款模型调用Python，完成数据分析、可视化、基于场景的模拟等任务。虽然界面并无明显变化，但是Python的确已经在o1当中悄悄“上岗”了。有网友评论说，这相当于是ADA（高级数据分析）功能迎来了第三个版本：还有人评价说，o1已经从一个助理，进化成全能的数据
Browser Copilot 是一个开源浏览器扩展，使用现有或定制的 AI 助手来完成日常 Web浏览器应用程序的自动化执行任务。
豆包MarsCode是一款由字节跳动研发的AI编程工具，支持100+编程语言，覆盖Python、Java、JavaScript、ArkTS等，并深度适配Visual Studio Code、JetBrains系列IDE及华为DevEco Studio。AI代码生成：通过自然语言描述需求，自动生成完整代码段或项目框架。智能补全与纠错：基于上下文预测代码，减少语法错误。代码解释与注释生成：一键生成代码
设置自定义指令允许你调整 GitHub Copilot，使其聊天回复和代码建议更符合你和团队的工作方式。你可以在工作区内的文件中，使用 Markdown 格式描述你的具体需求。在本次更新中，我们正式推出了基于的 自定义指令功能。请确保启用了设置，Copilot 将根据这些指令生成响应。了解更多关于Copilot 自定义指令。你可以通过设置提供生成拉取请求标题和描述的自定义指令。你可以将该设置指向工
订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。然而，DeepSeek-R1虽然开放了模型权重，但却没有提供训练代码和数据集细节，这让人们对如何在。，是一种基于规则的强化学习（RL）框架，能让模型通过逻辑训练习得类似DeepSeek-R1的推理能力。，能够通过训练逻辑谜题，自然习得类似DeepSeek-R1的推理模式，让大模型的逻辑能力更上一层楼。这些方法不断推动模型推理能力的进
大模型对产业的变革带来深远的影响大模型发展到现在，对IT这个产业影响逐渐显现。搞应用的还没有赚到钱，卖铲子的英伟达发了，英伟达发布的最新的 Q1 财报，实现营收260亿美元，较去年同期增长262%，Q1净利润148.1亿美元，同比上升628%。也让英伟达的突破 1000 亿美金，市值超过 2.6 万亿美金。当能正常情况下，未来应用才是大头，应用这块各种新的概念也层出不穷,目前主流应用分两类，一类是
作者：Isidor Nikolic翻译：Alan WangGitHub Copilot Agent 模式（预览版）是 AI 辅助编码的最新进化。它作为一个自主的编程助手，可以根据你的指令执行多步骤的编码任务——分析代码库、读取相关文件、提出文件编辑建议、运行终端命令和测试。它能够响应编译和 lint 错误，监控终端和测试输出，并在循环中自动纠正，直到任务完成。
据微软对 340 家医疗机构的 879 名临床医生的调查显示，使用该工具后，每次就诊可节省约 5 分钟时间，70% 的临床医生报告倦怠感和疲劳感减少，62% 的临床医生表示更愿意留在当前医疗机构。这一创新工具的推出，为解决医疗行业的困境提供了新的途径。医生们被大量的行政工作所困扰，无法将更多的精力投入到患者治疗中，这不仅影响了医生的工作满意度，也对患者的就医体验产生了负面影响。例如，它可以自动生成
我用 LLMs 做这些事情：用 Copilot 进行智能代码补全在我不熟悉的领域做小的战术性修改（一定会让专家审查）编写一次性研究代码通过提问学习新领域（比如 Unity 游戏引擎）作为最后手段的 bug 修复工具，碰碰运气校对长篇英文文档的拼写和逻辑我目前不会用 LLMs 来帮我做这些事情：在我熟悉的领域帮我写完整的 PR写 ADRs 或其他技术文档研究大型代码库并理解其实现方式。
Temitope Akinboyewa，Zhenlong Li，Huan Ning，M. Naser Lessani等arXiv在地理信息系统(GIS)领域，生成式人工智能特别是大语言模型(LLMs)的出现为空间分析带来了革命性的可能。
本文总结了如何使用 GitHub Copilot Agent 模式，并分享实际操作经验。
Github Copilot 目前提供了 7 种模型, 但缺少对这 7 种模型的介绍, 本文简略的描述它们在各领域的评分, 以区分它们擅长的领域, 方便读者在处理特定问题时, 切换到更合适的模型.
今天是极限实践Copilot第二天，我尝试了分别使用ChatGPT和Copilot来解决项目构建问题。理论上，Copilot使用了GPT-4o模型，ChatGPT使用了4o，他们的结果理应是一样的，但是实际上是怎么样？我们来看看
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