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GitHub Copilot:Agent 觉醒

本文翻译自:https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-the-agent-awakens/ 当我们于2021年推出GitHub Copilot时,我们有一个明确的目标:通过一个帮助开发者编写更好代码的AI编程助手,让开发者的生活变得更轻松。这个名字反映了我们的信念,即人工智能(AI)不会取代开发者。相反,它始终站在开发者身边。而且,就像任何优秀的副驾驶一样,Copilot也可以独立飞行:例如,在提供PR回复、自动修复安全漏洞或头脑风暴如何实现问题解决方案时。 今天,我们用更加强大的代理式人工智能(agentic AI)升级了GitHub Copilot——推出代理模式(agent mode),并发布Copilot Edits的GA版本,两者均已在VS Code中上线。 我们在模型选择器中为所有Copilot用户增加了Gemini 2.0 Flash。我们还首次展示了Copilot的新自主代理,代号为Project Padawan。从代码补全、聊天、多文件编辑到工作空间和代理,Copilot将人类置于软件开...

大模型推理服务全景图

作者:望宸 随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布,国内大模型推理需求激增,性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理,如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢?做过在线业务工程化的人都知道,性能的提升,直接带来的效果有两个: 计算资源成本的下降,更便宜 客户端体验的提升,内容生成更快 在大模型消耗计算资源多、客户端内容流式生成的场景下,性能显得尤为重要。 推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。 说明:图中未包含所有 vendor;部分 vendor 会涉及多个领域。 芯片层 芯片层是计算系统的物理基础,负责执行底层算术逻辑操作,其设计直接影响算力密度、能耗比及并行计算能力。国外有 NVIDIA、AMD 等 GPU 厂商,还有 Groq 等专门针对 AI 推理进行性能优化的芯片制造商。国内是阿里的平头哥、华为的 AScend、寒武纪,以及多家创业公司,包括摩尔线程、燧原科技、沐曦集成、壁仞等。 面向芯片的编程语言和芯...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。