公司与模型
微软的 AI 布局：Copilot 全家桶、Azure AI 基础设施与 OpenAI 合作关系的持续追踪。
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Meta 和 Microsoft 正大幅削减 Claude 的内部使用，并转向各自工具及其他模型。Microsoft 原计划每年在 Claude 上投入超过 $1 billion，随后将支出削减超过三分之一，云部门每名员工的月度预算从 $100,000 降至约 $10,000，并要求员工优先使用 GitHub Copilot 和 OpenAI 模型。
推荐理由：两家公司削减 Claude 的预算和用户量数据，呈现大型科技公司在成本控制、内部工具扶持与供应商竞争之间的取舍。
GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench，其 219 个 pull request 来自 187 个公开开源许可仓库，覆盖 19 种语言，分布参考了对 103.9M 个 GitHub pull request 的分析。
推荐理由：公开数据集、评分规则和自助运行器形成可复现评测链路，线上实验案例也展示了离线指标筛选代码审查改进的用法。
Microsoft Research 推出 Quine，这套实验性 AI 研究系统由多模态生物世界模型和连接模型、科学工具、文献、湿实验及研究人员的交互框架组成。
推荐理由：案例展示了如何用跨模态生物世界模型筛选实验候选，再以湿实验反馈迭代，提供了可迁移的计算与实验闭环思路。
GitHub Copilot app 可通过 canvases 构建自定义工作流界面，用户在智能体会话中运行 /create-canvas 并用自然语言描述需求，无需手动编写代码或设计布局。提示词应说明界面支持的工作流、用户可执行的操作以及智能体可执行的操作。生成的 canvas 支持双方实时修改共享状态，并可保存为供团队共享或个人使用的扩展。
推荐理由：通过拆解 /create-canvas 的描述要素和双向协作机制，给出将日常流程转换成可复用界面的具体路径。
当任务需要反复操作、自定义界面或自动化开发流程时，聊天往往不是 GitHub Copilot 的合适交互方式。GitHub Copilot app 的 canvas 是运行在应用内的全栈程序，可与 Copilot 智能体双向通信、调用第三方 API，并在本机执行代码。
推荐理由：文章把重复操作从聊天迁移到可复用的自定义界面，并以数据库和开发流程示例说明如何减少 token 消耗与人工介入。
GitHub 使用 Copilot app 和 CLI，将 Copilot agent runtime 从 TypeScript 和 Node.js 完整改写为超过 800,000 行生产级 Rust，AI 智能体编写了大部分代码。
推荐理由：这份迁移复盘把增量替换、跨语言互操作、智能体协作和分层审查串成一套可迁移的大型代码库改写方法。