微软让 Copilot 获得更多 Windows 与本地文件控制权
微软在 Windows 与 Surface 活动上展示了 Copilot 的升级,将允许它访问 PC 上的本地文件并在操作系统内执行操作,这一思路被微软称为 Hybrid Intelligence,即应用和工具混合使用本地与云端 AI 模型来完成任务。
微软在 Windows 与 Surface 活动上展示了 Copilot 的升级,将允许它访问 PC 上的本地文件并在操作系统内执行操作,这一思路被微软称为 Hybrid Intelligence,即应用和工具混合使用本地与云端 AI 模型来完成任务。
在 Windows 与 Surface 活动上,微软展示了 Copilot 的升级:它可以访问 PC 上的本地文件,并能在操作系统内执行操作。微软把这一思路称为 Hybrid Intelligence,即应用和工具混合使用本地与云端 AI 模型来高效完成任务。微软 Copilot 执行副总裁 Jacob Andreou 现场播放视频演示,让 Autopilot 工具协助报税。
微软在旧金山发布会上展示了全新的 Windows 搜索体验,借助 AI 让用户以自然语言查找信息、文件和应用,不再依赖关键词匹配。新体验结合文件内容、应用信息和系统上下文返回更相关结果,并有望从找到项目进一步发展为帮助用户完成后续操作。该变化与微软推进的 Copilot、AI 智能体和混合智能理念相呼应,人类用户仍掌握最终判断和控制权。
微软 Nvidia 驱动的 Surface RTX Spark Dev Box 现已开启预售,售价约 6,000 美元,11 月发货。该设备搭载 Arm 架构 RTX Spark 平台和 128GB 统一内存,面向开发者优化本地 AI 运行,可跑超 120B 参数模型,预装 VS Code、GitHub Copilot、WSL、Python 等工具。
微软 Surface RTX Spark Dev Box 现已开启预售,售价 5,999 美元,预计 11 月发货。该设备搭载 Nvidia 基于 Arm 的 RTX Spark 平台和 128GB 统一内存,采用兼作散热器的 3D 打印阳极氧化铝机身,与新款 Surface Laptop Ultra 一同推出。
微软在 Surface 新品发布会上宣布,Meta 的 Muse 智能体将以原生应用形式登陆 Windows 平台,并集成 MXC SDK。Perplexity 的便携电脑工具可在端侧执行复杂 AI 任务,无需消耗云积分,OpenClaw 也将推出原生 Windows 网关。Windows 系统还将新增入门指南,帮助用户配置和运行 AI 智能体。
GitHub 发布基于 ModernBERT 的通用密钥检测模型,用上下文判断数据库 URL、Kubernetes Secret manifest 和 Dockerfile 中的密码类值,可在 2 毫秒内评估一批候选密钥,并称可将可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由:GitHub 公开了九季度密钥泄露数据,并说明新分类器如何把防护从人工响应转向推送前拦截。
微软在旧金山发布会上提出混合智能(hybrid intelligence)理念,让 Windows 11 的 AI 按任务类型、设备性能和安全需求在本地与云端之间协同。隐私敏感、需快速响应的任务更多依靠本地处理,复杂模型和高算力需求交由云端完成。
微软在旧金山活动中宣布,计划将 130B 参数的 MAI Code 1.1 Flash 模型引入 Windows 11 设备。该模型支持 256K 上下文窗口。
微软在 Windows 与 Surface 发布会上发布 MXC(Microsoft Execution Containers)SDK,为 AI 智能体提供相对独立的执行环境,使其能在受控环境内执行代码、调用工具并完成任务,减少接触用户敏感数据。该 SDK 被定位为 Windows AI 战略的重要组成部分,但微软暂未公布完整技术细节、开放范围和上线时间。
微软 CEO 纳德拉在旧金山发布会上表示,微软将把 Agent 365、Microsoft IQ 和 Copilot 作为关键支点,把信任、智能以及“融入人类抱负的 AI”三大理念带入 Windows。The Verge 解读认为,微软希望 Windows 不仅是运行 AI 应用的平台,也成为连接 AI 智能体、企业级信息与 Copilot 助手的核心入口。
Microsoft Research 发布 Agent Lightning,可将现有 AI 智能体接入强化学习训练,无需重建智能体即可改进其表现。该项目针对智能体的工具、上下文和决策由复杂框架管理、难以直接用 RL 训练的问题。详情见 https://msft.it/6019aokV1。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量级 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重新实现 agent。
推荐理由:原文给出框架的代码规模、Kubernetes 支持与端到端训练数据,读者可据此判断接入现有 agent harness 做 RL 的成本。
Microsoft Research Asia 提出 Harnessed Agentic RL 训练范式,并开源重建 Agent Lightning v1.0,让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重写 agent。该框架约 3,500 行代码。
微软发布 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行的轻量级智能体强化学习框架,可将现有智能体接入 RL 训练,无需重建即可改进。该框架针对智能体的工具、上下文与决策由复杂框架管理的训练难题,支持在真实 harness 中训练智能体。
埃默里奇报业等美国地方媒体起诉微软和 OpenAI,指控其窃取数万篇版权文章训练 AI 模型,绕过付费墙且未获授权。原告还包括 Ojai Media、Coopwood Publishing 等集团,认为两家公司违反《版权法》和《数字千年版权法》,要求损害赔偿并寻求法院禁令删除模型中的侵权训练数据。
微软 Surface Laptop Ultra 两种配置规格曝光,搭载 NVIDIA RTX Spark Superchip,提供 18 核 CPU + 5120 核 GPU 与 20 核 CPU + 6144 核 GPU 两种方案。统一内存最高 128GB,AI 算力最高 1 PetaFLOP,支持本地运行 1200 亿参数以上模型。
派拉蒙以 1100 亿美元收购时代华纳,好莱坞诞生新巨无霸;月之暗面被曝完成 500 亿美元 PreIPO 融资。同时微软、Meta 被曝要求员工减少使用 Claude。
Grok 4.7 已在 Microsoft Foundry 上线,用户可在该平台中使用这一模型。
GitHub 宣布重建 Git 基础设施,以支持智能体规模开发带来的高并发读写负载。2026 年 8 月 GitHub 月度 Git 事件量达 473.3 billion,一年翻倍以上;9 月智能体和开发者产生 7.38 billion commits,超一年前五倍,pushes 同比增长 4.9 倍。
微软发布诺贝尔经济学奖得主 Daron Acemoglu 的悲观 AI 展望,他预测十年内 GDP 增长约 1.5%,最多 5% 的岗位被替代。他认为更大的模型不会改变这一结果,真正缺失的是能改变工作方式的实用应用。
诺奖经济学家 Daron Acemoglu 在微软博客 The Humanist Review of AI 撰文预测,AI 十年内仅能推动 GDP 增长约 1.5%,最多替代 5% 的工作岗位,远低于部分 AI 实验室的预测。
微软研究院播客最新一期由 Jennifer Neville 谈 AI 评估,她回顾了自己在研究中原地打转的经历,以及多轮转折后才进入计算机科学的路径。她主张用更实用的评估推动当今 AI 系统。
Microsoft 的 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动 AI 系统性能边界、满足用户需求,以及模型在传统 benchmark 之外测试时出现的“意外失败”。她结合自身从数学、物理、认知科学到计算机科学的经历,分享了使用当前 AI 系统的实用建议,并强调当结果偏离预期时深入查看数据的重要性。
Microsoft Research 的 Jennifer Neville 分享了自己如何从没打算学计算机科学,一路走到如今研究 AI 的工作。她专注于识别那些让 AI 难以处理复杂性的"令人意外的失败"。
诺贝尔奖得主 Daron Acemoglu 在 Microsoft AI 新杂志 The Humanist Review 创刊号撰文预测,10 年内人类工作中只有约 5% 会被 AI 替代。他主张停止造替代人的 AI,转向提升工作者能力的 pro-worker AI。
据 The Information 报道,Meta 与微软要求员工减少使用 Anthropic 的 Claude,改用自家 AI 工具以削减成本。
据 The Information 报道,Microsoft 将内部 Claude 支出削减超过三分之一,Meta 的 Claude Code 用户从约 6 万降至约 3 万。Microsoft 原计划今年在 Anthropic 模型上至少支出 10 亿美元,并将大部分云与 AI 部门员工的人均 AI 预算从每月 10 万美元降至约 1 万美元。两家公司都在把内部 AI 使用转向自家模型和工具。
微软为 Word 中的 Copilot 新增引用功能,回复会附带来源链接,用户可点击跳转至原始网页或内部文档核实信息,微软称此举提高了透明度,以遏制 AI 幻觉。Copilot Chat 的设计与功能也得到优化,Copilot App 增加插件、连接器及 Work IQ 增强,PowerPoint 中新增技能与连接器。
GLM-5.3 现已在 Amazon Bedrock 上线,为企业带来编程与智能体能力。用户可通过 Amazon Bedrock 开始使用该模型。
Preferred Networks 在 Microsoft Foundry(原 Azure AI Foundry)上线 PLaMo 3.0 Prime、PLaMo 2.2 Prime 和 PLaMo 翻译。
Meta 和 Microsoft 正在削减员工对 Claude 的使用。Microsoft 此前预计今年内部 Claude 支出至少 10 亿美元,随后将该数字下调超过 33%。
WSL containers 现已正式可用(generally available)。该功能允许在 Windows Subsystem for Linux 中运行容器。原文未提供更多细节。
微软等机构提出 CorpusMap,预先解析文档集合中的重复实体,为每个实体生成链接所有相关文档的页面,原始文档保持原位。智能体读完一篇文档后可沿实体跳转到相关文档,避免重复搜索同一证据。在 7 个模型和 3 个基准上,答案质量提升 6.4 至 11.7 分,输入 token 减少 34% 至 57%,并优于 LLM Wiki 层等三种导航层;该地图无需 LLM 调用即可构建,并支持随新文档更新。
GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查智能体的离线基准,基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建,包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
推荐理由:GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评测口径,读者可据此理解 AI 代码审查能力该如何被量化比较。
微软论文提出面向 AI 智能体的自动化 harness 优化方法 ActiveSaddler,它追踪失败模式并优先修复最值得解决的问题,或尝试未见任务以发现新失败。
微软论文发现,编程智能体团队不设中央管理者时,规模越大得分越高、完成越快。在 ProgramBench 200 个任务中最难的 5 个上,无主管团队从 1 个扩展到 128 个智能体,每一步平均得分都在提升。该方案名为 Agensh,每个智能体自行认领子任务、构建测试并合并到共享 Git 仓库,所有运行使用同一模型,论文未报告大团队的成本。
微软AI CEO Mustafa Suleyman 将 Anthropic 几周前的重大离职事件与递归自我改进风险联系起来,认为 AI 在越来越少人类参与指导和审查的情况下修改自身代码是重大安全风险,且这一过程很难审计。
Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 强烈反对 Anthropic 将其 Claude 模型当作可能有意识的存在对待,称其中一例是"无正当依据的危险拟人化"。
微软 AI CEO Mustafa Suleyman 表示,1000 亿美元级的训练运行即将到来,正在集结的算力已达吉瓦级别,而具备这一条件的实验室只有 5、6 家。他认为算力与测试时算力扩展将带来地震级优势,大实验室的部分更大规模尝试会出现极端加速。