【译】Copilot 自动模型选择介绍(预览版)

  响应速度更快,触发速率限制的可能性更低,付费用户的高级请求还能享受 10% 的折扣 —— 系统会根据当前的容量和性能,自动为每个请求挑选最佳可用模型。启用自动模型选择后,您无需选择特定模型。Copilot 会自动为您的任务选择最合适的模型。聊天功能中的自动模型选择功能正以预览版形式向所有 GitHub Copilot 用户逐步推出。

自动模型选择是如何工作的

  自动选择最佳模型,以确保您获得最佳性能并降低达到速率限制的可能性。自动模式会在 GPT-5、GPT-5 mini、GPT-4.1、Sonnet 4.5、Haiku 4.5 以及其他模型中进行选择,除非您的组织已禁用对这些模型的访问。一旦自动模式选定某个模型,它会在整个聊天会话中使用该模型。随着我们引入基于任务复杂度来选择模型的功能,这种行为将在后续版本中发生变化。

  对于付费用户,我们目前主要依靠 Claude Sonnet 4.5 作为支持自动功能的模型。

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  使用自动模型选择时,Visual Studio 会基于自动选定的模型使用一个可变的模型乘数。如果您是付费用户,自动模式会提供 10% 的请求折扣。例如,如果自动选择了 Sonnet 4.5,它将按高级请求的 0.9x 计算。

  如果您是付费用户且高级请求已用尽,自动模式会始终选择0x模型(例如 GPT-4.1),这样您就可以不间断地继续使用自动模式。

接下来会是什么

  我们对自动模式的长期愿景旨在让自动模式成为大多数用户的最佳模型选择,为实现这一目标,以下是我们接下来的计划:

  - 根据任务动态在小型模型和大型模型之间切换 —— 这种灵活性确保您能在性能和效率之间取得恰当的平衡,同时节省请求量

  - 为自动模式添加更多语言模型

  - 让免费套餐的用户能通过自动模式使用最新的模型

  - 改进模型下拉菜单,使其更清晰地显示所使用的模型和折扣

  谢谢😊

 

原文链接:https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/introducing-copilot-auto-model-selection-preview/

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作者:MeteorSeed

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内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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