GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
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GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说 chat 是错误的 UI
GitHub Copilot 提出用 canvas 替代 chat 作为与 AI 交互的主要界面：canvas 是运行在 GitHub Copilot app 内的全栈应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2626 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的超大 PR。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系，评论高度按需测量并锚定到文件、行与侧，避免滚动跳变。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分8888 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了其中大部分代码，跨 128 个 PR 增量合入 main 而非一次性切换。
推荐理由：作者以亲历者身份给出把 80 万行运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整工程细节，可迁移到大规模 Agent 协作开发。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动运营变成代码
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot，用 GitHub Issue 表单、标签和 Actions 搭建自动化流水线，活动从单个 Issue 自动完成建站、UTM 链接生成、报名者筛选和收尾清理。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub Copilot 应用新手指南：使用 diff、终端与浏览器面板
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板，让开发者无需离开应用即可审查、运行并预览 AI 智能体生成的代码改动。diff 面板以绿色和红色高亮显示新增、删除或修改的行，支持接受改动、留言或让 Copilot 继续修改；终端面板可直接运行项目命令，浏览器面板则通过 Pick & Polish 工具选中页面元素并让智能体调整。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7171 GitHub 推出 Project HydraFusion：多模型编排实现前沿级编码质量
GitHub 发布研究预览 Project HydraFusion，在 GitHub Copilot CLI 中通过运行时编排多个提供商的模型，自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来平衡质量、成本与延迟。
推荐理由：GitHub 官方给出多模型编排的三种执行模式与三项基准的成本质量对比，可据此判断路由式编排在编码任务上的取舍。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 应用入门：如何同时运行多个智能体
GitHub Copilot 应用支持同时运行多个智能体会话，每个会话运行在独立的 Git worktree 上，互不干扰且各自保留上下文，可随时切换并从中断处继续。用户可在 sessions 视图中查看各会话标题与任务进度，例如在同一项目中并行完成 funded sort 功能开发、无障碍审查和测试运行。
Google ResearchAI 评分5858 Google 发布 TimesFM-3：面向多变量预测的零样本基础模型
Google 发布 TimesFM-3，一个原生预训练支持多变量预测的零样本时间序列基础模型，参数量 3.3 亿，预训练语料超过 1 万亿个时间点。模型支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，采用交替注意力架构与 Contiguous Patch Masking，单次前向即可输出整个预测区间及 9 个分位数。
Google Research精选AI 评分7878 Google 发布表格数据零样本基础模型 TabFM
Google 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：Google 把零样本思路从时序预测搬到表格数据，读者可了解其架构设计与在 TabArena 上的对比结果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 如何把 GitHub CI 迁移到 Hugging Face Jobs
Hugging Face 发布教程，介绍如何让 GitHub Actions 把 CI 任务调度到 Hugging Face Jobs 上运行。
推荐理由：原文给出把 GitHub Actions 任务迁移到 Hugging Face Jobs 的完整步骤与 Trackio 实测数据，可据此评估 GPU CI 的可行性。
Hugging Face BlogAI 评分3232 如何用 MCP 将 AI 连接到研究工具
Hugging Face 发布 Research Tracker MCP，让 AI 通过自然语言调用研究工具，自动完成论文、代码、模型与数据集的跨平台检索和交叉引用。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 上线 NPHardEval 排行榜：用复杂度类动态评测 LLM 推理能力
Hugging Face 推出 NPHardEval 排行榜，基于密歇根大学和罗格斯大学研究者开发的 NPHardEval 基准，通过计算复杂度类评估 LLM 推理能力。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 联合 Creative Commons 等发布 EU AI Act 开放 ML 立场文件
Hugging Face 联合 Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION 和 Open Future 发布立场文件，就 EU AI Act 提出五项建议。