微软、清华发布Agent创新方法，解决记忆、检索大难题
微软与清华大学的研究人员联合发布了SECOM，一种专用于个性对话Agent的记忆构建和检索方法。它在LOCOMO和Long-MT-Bench+数据集上的表现优于现有技术，展示了其在长对话处理中的潜力。
微软
超8000颗星！微软发布免费Agent课程，0基础学智能体开发
微软免费发布Agent开发课程，涵盖从基础到高级的10节课程，帮助开发者快速入门。课程包括Agent介绍与应用场景、Agent框架等专题，适合编程初学者。同时推荐7万星生成式AI入门课程，助力理解融合大模型能力的智能体开发。
自托管的微软OmniParser图像转文本模型，让图像解析变得轻而易举
微软 OmniParser 图像识别模型的自托管版本，包含训练数据集和 FastAPI 服务器实现。通过 fly.io 简单部署，并提供 API 进行图像解析与边界框绘制等操作。
米哈游蔡浩宇AI游戏曝光：大模型驱动数字人实时互动，玩家自定义开放剧情，内测已开启！
米哈游创始人蔡浩宇的神秘AI游戏公司Anuttacon首次曝光。主打由AI驱动角色实时对话的游戏《Whispers From The Star》将提供开放式、个性化和身临其境的体验，玩家的每一句对话都可能影响故事线发展以及角色的命运。
游戏也可以Copilot！微软CEO纳德拉亲自站台：玩家有福了
微软即将推出的‘Copilot for Gaming’游戏教练将在Xbox移动端进行内测，旨在帮助玩家更快开始游戏并提升水平。该服务通过AI助手提供实时指导和建议，但强调不会干扰游戏体验。
重磅，微软LazyGraphRAG正式开源及实现细节剖析！
微软GraphRAG自提出已一年。为解决传统RAG在全局查询总结任务上表现不佳问题，微软多部门联合提出Project GraphRAG，并正式开源GraphRAG项目。LazyGraphRAG通过降低数据索引成本，使用NLP名词短语提取和图形统计优化概念图并提取分层社区结构。微软近期发布了2.0版本的LazyGraphRAG，其技术原理包括使用NLP名词短语提取来识别概念及其共现，并利用图形统计优化概念图和提取分层社区结构。
