今天最值得看的 AI 动态
用中文了解这 12 条 AI 动态，点击标题或摘要查看原文。每条保留时间和信源。
3位Java技术专家怎样用GitHub Copilot提高开发效率
3位资深Java开发者分享如何用GitHub Copilot排查问题、开发功能和验证想法。他们也强调，AI生成的方案和代码仍要由人检查，并对交付结果负责。
圣戈班用Microsoft Discovery寻找低碳水泥新配方
建材企业圣戈班用Microsoft Discovery整理专利和论文资料，约6周内提出了值得测试的水泥添加剂方案。研究目标是降低碳排放并提高强度，候选成分仍在测试中。
餐厅经营者用ChatGPT Work把现金对账耗时减少94%
据OpenAI案例，一位经营3家加盟餐厅的老板用ChatGPT Work将现金对账耗时减少94%，菜单调价分析耗时减少95%。他估算，改进排班未来每年可能释放5万至10万美元现金流，这部分收益尚是预测。
把GitHub Copilot里的任务带到VS Code接着做
这篇教程介绍如何把GitHub Copilot应用中AI助手的任务转到VS Code，保留原来的对话、代码改动和任务背景。开发者可以继续检查、修改和测试代码，不用重新交代需求。
缺课后怎么补？这所大学用AI助手帮学生查资料、做测验
以色列巴伊兰大学试用的AI学习助手，只根据教师上传的课程录音、讲义等资料回答问题，还能整理摘要和出题自测。试点覆盖71门课、约2400名学生，学校计划再扩展到100门课。
Terminal X用GPT-6.1评审投资分析，与资深评审一致率达88.6%
Terminal X用GPT-6.1 Sol构建AI评审助手，按54项标准检查投资分析。在其500次判断测试中，与资深人工评审的一致率为88.6%；相比测试中表现第二好的模型，识别出的偏离基金投资要求的建议多约25%。
GitHub改进密码和密钥泄露扫描，减少误报和等待
GitHub用代码上下文区分真的密码、密钥和示例字符串，减少泄露扫描误报。与旧的大模型流程相比，用户对告警的认可度（按代码仓库所有者加权）提高11.5%，提交后的扫描中位耗时减少86%。
微软介绍自研AI芯片Maia 300，计划2027年开始部署
Maia 300是微软面向AI回答问题、连续执行多步任务等场景设计的自研芯片系统。微软计划2027年开始生产部署，并预计相同用电量下的文本处理量比主流GPU系统高40%；这是官方预期，尚非已实现的部署收益。
OpenAI收购Orchestra Bio，帮助药企协调新药研发
OpenAI宣布收购Orchestra Bio，并将其团队和技术与生命科学工具Rosalind结合。目标是让AI帮助药企跟踪研究进度、发现项目延误的连带影响，辅助人员决定下一步行动。
GitHub Copilot入门：让AI先熟悉项目代码和规则
教程介绍如何给代码项目补充开发规则和可重复使用的操作步骤，让Copilot按项目要求做事。还介绍专门负责某类任务的AI助手，以及通过MCP这一工具连接接口，接入Playwright等浏览器测试工具。
OpenAI改进对COBOL等训练资料较少编程语言的支持
COBOL、Fortran等语言仍支撑许多老系统，但可供AI学习的代码和文档相对较少。OpenAI介绍了相关编程能力进展，并用跨语言构建数据库、迁移COBOL程序的测试，检查能否写出软件并保留原有功能。
AI写代码越来越快，密码和密钥保护也要跟上
GitHub认为，代码数量增长后，误放在代码里的密码、密钥等敏感凭据也需要更及时的保护。文章讨论了如何在提交代码前拦截泄露，并减少发现泄露后依赖人工处理的工作。