Blog

Blog

Мэдээ

GitHub "Project HydraFusion"-ийг танилцууллаа: Нэг модель сонгох эрин төгсөж, олон LLM-ийг зэрэг удирдах шинэ архитектур гарч ирэв

GitHub Copilot нэг моделд уягдах хандлагыг халж, даалгавар бүрд зориулан олон AI моделийг зэрэг хослуулан ажиллуулдаг "Project HydraFusion" системийг зарлалаа. Энэхүү архитектур нь зардлыг 67% бууруулахын зэрэгцээ даалгавар биелүүлэлтийн чанарыг ахиулж байна.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 13

Blog

Мэдээ

Код бичилт 240% өссөн ч хүргэлт ердөө 30%: Wharton ба MIT-ийн судалгаа "AI Bottleneck"-ийг илчлэв

MIT болон Wharton-ий хагас сая хөгжүүлэгчийг хамарсан шинэ судалгаагаар AI агентууд кодын бүтээмжийг 240% өсгөсөн ч бодит production release ердөө 30%-иар нэмэгдсэнийг тогтоожээ. Код үйлдвэрлэл хямдарсан ч баталгаажуулалт, архитектурын хяналт хүний гол гацаа болж хувираад байна.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 12

Blog

Мэдээ

GitHub "Project HydraFusion"-ийг танилцууллаа: Нэг моделийн сонголтыг халж, Multi-Model урсгалаар зардлыг 67% бууруулав

GitHub Copilot нэг модел сонгож бүх даалгаврыг даатгадаг байсан үеийг халж, ажлын явцад олон моделийг зэрэг удирдан ажиллуулах "Project HydraFusion" системийг зарлалаа.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 10

Blog

Мэдээ

AI биднийг 180% илүү кодоор бөмбөгдөж байхад бүтээгдэхүүний Release яагаад ердөө 30%-иар нэмэгдэв? Wharton ба MIT-ийн томоохон судалгаа

Wharton болон MIT-ийн эрдэмтэд GitHub-ийн 100,000 гаруй хөгжүүлэгчийн датаг судалж, AI хэрэгслүүд бичигдсэн кодын хэмжээг огцом өсгөсөн ч эцсийн хувилбар гаргалт (Release) яагаад төдийлөн нэмэгдэхгүй байгаа шалтгааныг дэлгэлээ.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 9

Blog

Мэдээ

GitHub "Project HydraFusion"-ийг танилцууллаа: Нэг моделийн ноёрхлыг халж, 67% хямд зардлаар дээд түвшний чанарт хүрэх Multi-Model хувьсгал

GitHub Copilot код бичих даалгавар бүрд зориулан хэд хэдэн хиймэл оюуны моделийг бодит хугацаанд уялдуулан ажиллуулдаг "Project HydraFusion" шинэ runtime orchestration архитектураа дэлгэлээ.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 8

Blog

Мэдээ

GitHub "Project HydraFusion"-ийг танилцууллаа: Нэг моделийн оронд "Олон моделийн оркестраци" ашиглан зардлыг 67% бууруулах нь

GitHub Copilot кодын даалгаврыг ганц загвараар гүйцэтгэхийн оронд Single, Cascade, Critique загвараар олон AI моделийг зэрэг уялдуулан ажиллуулах "HydraFusion" оркестраторыг танилцууллаа.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 7

Blog

Мэдээ

GitHub "Project HydraFusion"-ийг танилцууллаа: Олон AI загварыг нэгтгэн удирдах шинэ оркестраци ба 67 хувийн зардлын хэмнэлт

GitHub Copilot нэг загварт найдах бус олон AI загварыг динамикаар удирдан ажиллуулах Project HydraFusion судалгааны хувилбараа гаргалаа. Энэхүү шинэ бүтэц нь кодын чанарыг Claude Opus 5 түвшинд хүргэх буюу давуулахын сацуу ажлын урсгалын зардлыг 67% хүртэл бууруулж байна.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 5

Blog

Мэдээ

Токен хэмнэх гэж яваад 2 дахин алддаг парадокс: GitHub AI кодинг агентын зардлыг хэрхэн бууруулж байгаагаа дэлгэлээ

AI агентын токен зардлыг багасгах гэж терминалын лог, алдааны мэдээллийг хэт тайрах нь харин ч нийт зардлыг огцом өсгөдөг гэдгийг GitHub-ийн инженерүүд шинэ туршилтаар баталлаа.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 4

Blog

Мэдээ

GitHub Copilot CLI-ийн шинэчлэл: Терминал дахь AI кодинг агент ба "Auto Mode" дасан зохицох загварын архитектур

GitHub албан ёсоор Copilot CLI-ийн шинэ хувилбарыг гаргаж, даалгаврын төвөгтэй байдлаас хамааран загвараа бодит цагт сонгодог "Auto Mode" болон терминалын арын процессын мультиплексинг дэмжлэгийг нэвтрүүллээ.

TOGTOKH2026 оны есдүгээр сарын 2