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Muse开放电话代办,SPU检验科研预测,GitHub补齐企业工具接入

应用侧,Muse开放面向美国商家的电话代办;开发侧,SPU衡量实验预测能力与成本,GitHub扩展企业账号接入和AI扫描管理接口。
电话声波连接商家柜台,实验预测卡片与真实试管结果并列对照,代码仓库由独立开关管理。
本期主题AI 生成概念插图
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应用与工具

新工具、新功能,以及它们能帮你完成什么。

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Muse向高级订阅用户开放代打电话,可联系美国商家

据IT之家11月14日报道,Meta旗下智能体Muse已将代打电话功能从早期测试扩展至Meta AI最高级别付费订阅用户,订阅价格每月19.99美元起。用户可让它联系美国商家,处理餐厅订位、保险或有线电视服务咨询等事务。

Muse使用AI合成语音与工作人员交谈。报道指出,部分商家听出是AI后会挂断电话,因此获得功能访问权限并不意味着每次任务都能完成。

AI 简评

适合尝试预约、询问等事务,但商家是否愿意与合成语音交流,仍会影响代办能否完成。

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技术与开发

模型、API、开源与工程实践,关注能力和使用边界。

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SPU检验实验结果预测,更高推理投入未必带来更准排序

据量子位11月14日报道,UniPat AI牵头推出SPU基准,考察模型能否预测湿实验结果,即涉及样本、试剂等实际操作的实验结果。基准包含116项任务、4207个实验,覆盖化学、材料、生物和医学,其中16项任务来自未发表的合作实验。

评测为每次运行设置八小时预算,提供8核CPU、16 GiB内存和一块H20,允许检索及安装科研软件,但禁止获取原始研究答案。模型提交实验结果的预测排序,再用Spearman相关系数衡量其与实测排序的一致程度。

首轮覆盖12款模型、13种配置,各配置超过随机水平阈值的任务比例为34%至52%。GPT-6 Astra从中等调至最高推理强度后,运行时间与API调用成本中位数分别增至4.8倍和5.3倍,得分未检出显著差别;结论限于该评测。

报道称,数据集与代码已开源,100项公开任务计划以完整Harbor任务包发布;16项私有任务继续用于受控评测。

AI 简评

科研团队选模型时,应按具体测量目标验证预测质量;提高推理强度和调用预算,未必能纠正最初选错的判断依据。

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Copilot应用正式支持企业自托管GitHub账号

GitHub于11月13日宣布,Copilot应用对GitHub Enterprise Server(GHES,企业自托管版本)的支持由自愿加入的预览转为正式可用,可接入远程仓库、议题和拉取请求。

使用需升级至Copilot应用1.2.0或更高版本,先登录GitHub.com或GHE.com账号,再在设置的账号页面添加GHES账号。GHES不支持云端会话。

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GitHub开放仓库AI扫描配置接口,支持批量管理

GitHub于11月13日推出公开预览,允许通过REST程序接口在组织与仓库层面启停仓库AI Scan代码扫描。新增repository_scan设置支持脚本批量配置;组织禁用后,仓库不能自行启用,企业策略也会限制下级设置。

启用设置不会自动开始扫描,仍须由有写入权限的用户按需运行,每次消耗GitHub Code Security AI点数。适用范围为组织拥有的公开仓库,以及具备GitHub Code Security或GitHub Advanced Security的私有、内部仓库;不支持GHES。

AFTER READING

读完之后

本期关注代办任务的实际完成条件、企业工具的接入边界,以及科研预测中投入与效果的差距。

编辑说明与生成信息

由 AI 根据所列来源整理,简评为 AI 分析;封面为 AI 生成概念插图。

资料截止时间:2026-11-15T00:30:11.297095Z

首次生成时间:2026/11/15 09:00(北京时间)。本版更新时间:2026/11/15 09:00(北京时间)。实际发布时间:2026/11/15 09:00(北京时间)。

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