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微软又搞大新闻：GitHub Copilot 开源，VS Code 要变天了。

微软官宣将把 GitHub Copilot Chat 扩展代码开源，重构相关组件到 VS Code 核心，使其成开源 AI 编辑器。还推出 Coding Agent，能自动化处理多种开发任务，目前在 Copilot Pro Plus 版本预览。

本周四，UC Berkeley 计算机教授宋晓冬宣布加入 Meta 超级智能实验室，任 AI 研究副总裁。她是计算机安全领域顶尖学者，其团队也一同加入。此外，AI 推理大牛 Denny Zhou 数月前也已加入 Meta。

文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。

文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness，这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架，能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力，还给出核心架构、安装及使用示例。

清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。

半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。

当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。

Meta超级智能实验室推出首个模型Muse Spark，由Alexandr Wang带领团队打造。它具备多能力，定位为构建个人超级智能基础，在多方面表现出色，Meta还研究其扩展维度。

今天凌晨，OpenAI联合创始人宣布与美国联邦政府达成合作，为各机构提供ChatGPT服务，每年仅收1美元。此为《美国AI计划》一部分，能实现政务流程自动化，还保障数据安全。