



> 今日看点：微软Copilot新功能化身职场“救星”，一键搞定年终业绩自评；开源界再起波澜，Mistral AI发布千亿参数代码模型挑战行业标杆；阿里通义千问Qwen Code版本迭代，双语界面助推开发效率；MIT团队通过自适应缩放技术，大幅降低大模型计算能耗。

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## 职场打工人福音 微软Copilot一键生成年终业绩报告

微软近期对Copilot进行了极具实用价值的升级，旨在直接解决职场人士年底面临的最大痛点。新增的年终考核辅助功能，允许系统自动抓取用户过往的邮件往来、会议笔记以及工作文档。通过智能分析这些散落在各处的数据，Copilot能够迅速整合并生成一份结构清晰、内容详实的业绩自评报告。

此外，该工具还具备协助处理职场敏感对话的能力。这一更新不仅能够显著减轻员工在年底繁忙时段的工作压力，还能通过AI的辅助润色，提升沟通的专业度与效率，让年终总结不再成为耗时耗力的负担。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

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## 开源新霸主 Mistral AI发布Devstral2代码模型 性能碾压众手

Mistral AI再次在开源社区投下重磅炸弹，正式推出了其第二代开源编码模型系列——Devstral2及其轻量版Devstral Small2。作为旗舰产品，Devstral2拥有高达1230亿的参数量，展现了惊人的理解与生成能力。

在权威的SWE-Bench Verified基准测试中，该模型斩获了72.2%的高分，这一成绩使其在性能上超越了绝大多数现有的开源模型，成为开发者手中的新利器。值得注意的是，Mistral AI此次采用了差异化的许可策略，旨在平衡开源贡献与商业可持续性，为行业发展提供了新的思路。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

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## 阿里通义千问Qwen Code重大更新 双语加持编程效率翻倍

阿里云通义千问团队宣布推出Qwen Code v0.3.0版本。此次更新是针对Qwen3-Coder模型的深度优化，旨在进一步解放开发者的生产力。新版本不仅在代码理解深度和自动化任务处理能力上有了显著提升，还重点扩展了功能边界。

为了更好地服务全球及中文开发者，新版工具特别优化了国际化支持，推出了更加友好的双语界面。这意味着开发者在使用过程中，无论是进行代码补全、解释还是重构，都能获得更加流畅、无障碍的交互体验，从而大幅提升编码效率。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

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## MIT黑科技 动态算力调整让大模型更聪明更省电

麻省理工学院（MIT）的研究团队在提升大型语言模型效率方面取得了突破性进展。他们开发出一种名为“实例自适应缩放”的新技术。这项技术打破了以往“一刀切”的计算模式，能够根据用户提出问题的复杂程度，实时且动态地调整所需的计算资源。

对于简单的问题，系统会分配较少的算力以节省资源 对于复杂的逻辑推理，则自动调动更多资源以确保准确性。相关论文已经正式发布，这一成果不仅提升了模型的响应效率，更重要的是显著降低了运行大模型所需的能源消耗，为AI的可持续发展铺平了道路。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

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