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Google DeepMind 发布面向机器人的 Gemini 4 Argon，ERQA 得分 87%

Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向机器人控制、Real2Sim、物理理解及自我改进，纯推理模式下 ERQA 得分为 87%。

GitHub Copilot app 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库

GitHub Copilot app 可通过自定义指令、智能体技能、自定义智能体和 MCP 服务器获取项目规范、执行流程及外部工具上下文。

推荐理由：按项目规范、重复流程、跨文件任务和外部工具区分四类配置，为把仓库知识转化为 Copilot 可用上下文提供了可迁移的方法。

用 ML-intern 制作原本不存在的模型：6 个定制模型实践

Hugging Face 展示了使用 HuggingChat 中的 ML-intern 制作 6 个定制模型的实践，CPU 和 GPU 作业费用合计约 USD 103。

推荐理由：将训练前基线、短程试跑检查和预算上限写进任务提示词，为把模型定制交给智能体提供了可迁移的实验与成本控制方法。

AWS 解读如何超越节省工时，为智能体自动化建立商业论证

AWS 提出 Agentic Value Model，从时间节省、异常处理、决策质量及变化适应与维护经济性四个维度核算智能体自动化价值。各项收益需明确兑现机制和责任人，避免把释放工时直接当作现金节省或重复计入收益，并扣除实施、运行、评估、监督及新增错误等成本。框架还按任务复杂度与决策风险确定工作流优先级，建议保留适当人工监督，并以明确的盈亏平衡目标和停止投入条件分阶段投资。

推荐理由：将释放工时与实际财务收益分开核算，并为各价值池设置兑现比例和责任人，可迁移到企业智能体项目的投资论证中。

GitHub Copilot app 入门：如何用 canvases 构建自定义工作流

GitHub Copilot app 可通过 /create-canvas 技能，根据自然语言描述生成用户与 AI 智能体共享的自定义界面。创建时需说明工作流、用户可执行的操作及智能体可执行的操作，生成后可继续调整，并保存为项目共享或个人扩展。画布支持双方同步修改共享状态，无需单独发送或同步；也可从 Awesome Copilot 安装现成画布扩展后再定制。

推荐理由：把工作流、用户操作和智能体操作分别写进需求描述，是文中可迁移的界面定制方法，也便于后续逐步调整画布。