GitHub 用 Copilot 将 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 Copilot 应用和 CLI 将 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，代码主要由 AI 智能体编写，跨 128 个 PR 增量合入 main，性能提升数个数量级。
推荐理由：GitHub 工程师复盘用 Copilot 把运行时迁到 Rust 的全过程，含并发会话协作与提示缓存等可迁移经验。
#部署/工程
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今日 7 条GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7575
NVIDIA BlogAI 评分3030 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首登 MLPerf Inference v6.1，性能领先
NVIDIA Vera Rubin NVL72 在 MLPerf Inference v6.1 首次预览提交中，Qwen3-VL 吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，DeepSeek-R1 上最高 2.5 倍。GB300 NVL72 以 288 GPU 四机架提交实现 99% 扩展效率，软件优化较 v6.0 带来最高 1.6 倍性能提升。
NVIDIA BlogAI 评分4848 Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起联盟，推动灵活 AI 数据中心
Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI Energy Management Alliance（AEMA），推动数据中心根据电网状况动态管理用电。
OpenAI NewsAI 评分2222 ChatGPT Work 与 Codex 分析如何将 AI 使用量对接业务价值
OpenAI 介绍如何用 ChatGPT Work 和 Codex 的分析能力，帮助团队了解 AI 使用量与支出、识别培训需求，并把 AI 采用情况与业务成果关联起来。
NVIDIA BlogAI 评分4242 曼彻斯特大学用 NVIDIA Earth-2 预测全英空气污染
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff，在英国国家 AI 超算 Isambard-AI 上训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型，训练仅耗时两天。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动变成代码：从策划到跟进全自动
GitHub 日本和韩国营销负责人用 GitHub Copilot 把活动运营流程自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，Issue forms 收集结构化字段，label 触发 GitHub Actions 工作流，活动从单个 Issue 自动搭建、每日筛选报名者并在结束后自动清理。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI 如何将 Habitat 扩展为支撑 10 亿 ChatGPT 用户的在线存储平台
OpenAI 将 Habitat 从 Python 库演进为全球分布式存储平台，支撑 10 亿 ChatGPT 用户、每秒 2200 万次请求。该平台用于应对 ChatGPT 在线存储的规模化需求。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub 推出 Project HydraFusion 多模型编排研究预览
GitHub 发布 Project HydraFusion 研究预览，通过运行时编排在多个提供商的模型间选择执行方案，用户可在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用，按各模型标准费率计费。
推荐理由：GitHub 官方给出多模型编排的三种执行模式与三项基准的成本质量对比，可据此判断编排式编码智能体的取舍。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年 kernel 经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 将进化式 kernel 搜索框架 K-Search 扩展出 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA kernel 作为知识库迁移到 Apple Silicon。
Google DeepMindAI 评分3636 Google DeepMind 推出 Gemini 驱动的 ATL Saathi，助力印度 Atal Tinkering Labs
Google DeepMind 在印度启动 ATL Saathi 试点，这是一款由 Gemini 驱动的 Web 应用，为 Atal Tinkering Labs 教育者提供 24/7 备课与培训助手。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 AI 研究提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统面临三大新挑战：为智能体设计（Data Systems For Agents）、运行智能体集群（Of Agents）、由智能体合成（By Agents）。
Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，为 AI 智能体构建纵深防御
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用纵深防御思路保障内部部署的 AI 智能体安全，在模型对齐之外增加系统级防护。该框架借鉴 MITRE ATT&CK 建立 AI 威胁建模，将不受信智能体视为内部威胁，并用可信 AI 作为监督者审查其推理与行动。团队已分析 100 万个编码智能体任务，并据此为 Gemini Spark 智能体搭建实时监控。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次性生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒，RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度、显存占用与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否适用。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google 将 SynthID 与 C2PA 内容验证扩展到搜索、Gemini 和 Chrome
Google 正在把内容透明度与验证工具扩展到 Search、Gemini、Chrome、Pixel 和 Cloud。
推荐理由：Google 把 SynthID 与 C2PA 验证铺到搜索、Gemini 和 Chrome，读者可据此了解内容溯源工具的落地范围。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
自适应并行推理让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调它们，而非由外部框架强加固定的并行结构。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild!
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 推出 Decoupled DiLoCo：面向分布式 AI 训练的弹性新架构
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，将训练任务拆分为异步通信的"计算孤岛"，在硬件故障下仍能持续训练并自动恢复。该架构用 Gemma 4 模型验证，ML 性能与传统方法持平，并在美国四个区域以 2-5 Gbps 网络训练了 120 亿参数模型，速度比传统同步方法快 20 倍以上，还支持 TPU v6e 与 TPU v5p 混合训练。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得实用。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型"状态输入"梯度脆弱等问题。