AzureFoundry 微调扩容：新增开源基座、MAI-Code 与共享 Multi-LoRA 部署的取舍Microsoft Foundry 在公开预览中新增四个开源微调模型和 MAI-Code-1.1-Flash，并推出多 LoRA 共享托管部署。对开发者而言，关键在于按流量特征在按小时计费的共享硬件与无服务器计费之间做选择。 Azure LLM Agent 开发
技术分享Rerank V5 登陆 Foundry:检索排序与上下文压缩怎么用微软 Foundry 上线了 Cohere Rerank V5,提供 Fast 与 Pro 两个版本,并带有 Context Focus 能力。这篇分析梳理它在 RAG 与企业搜索中的位置、适用场景和仍需自行验证的地方。 Azure LLM 开发 Agent
技术分享三款开源权重大模型上架 Foundry：部署配置比跑分更值得看Foundry 本周新增 Muse Spark Open、Nemotron 3.5 Super VL 和 Beam 三款 Hugging Face 模型。文章的价值在于列出了各模型的硬件、精度与上下文配置，这些信息会直接影响选型。 Azure LLM Agent 开发
技术分享让元数据参与检索：Foundry IQ 与自建 Azure AI Search 索引的 RAG 实践这篇文章讨论当关键信息只存在于文档元数据中时，如何用自建索引加 Foundry IQ 让智能体检索用上这些字段。本文梳理其做法、适用场景与落地时需要留意的问题。 Azure LLM Agent 开发
技术分享语音智能体怎么评？解读 Foundry 多轮评估器的一项内部研究微软 Foundry 团队用内部研究描述了任务完成与生成式评分标准两种多轮评估器在语音通话上的表现。结果显示评估器有参考价值，但准确率、排序一致性和重复稳定性都有明显边界。 Azure Agent LLM 测评 开发
技术分享决策模型进入 Foundry：把分类与路由从大模型里拆出来微软在 Foundry 模型目录中发布公开预览的 Microsoft-Decision-1，面向在预设选项中做选择的高频步骤。这篇分析梳理它的定位、适用场景，以及上线前需要自行验证的事项。 Azure LLM Agent 开发
技术分享用任务评分器微调小模型做信息抽取：Foundry 交互式训练的一次实测Foundry 团队用 Python 评分器和 GRPO 微调 gpt-oss 系列模型，在 20 份文档上明显提升了结构化抽取质量，但仍低于前沿模型。这个结果说明在高成本模型之外，针对具体任务做微调也值得评估。 Azure LLM 开发 Agent
技术分享Meta 开放权重编码模型 Muse Spark Open 登陆 Foundry：面向智能体开发的选择Muse Spark Open 通过 Hugging Face 集合进入 Microsoft Foundry Models，主打智能体式编码、长上下文与工具调用。对开发者而言，它多了一个可在自有代码库上评估的开放权重选项。 Azure LLM Agent 开发
技术分享GPT-chat-latest 更新：对话模型开始输出界面，也开始边想边说Foundry 中的 GPT-chat-latest 引入了 GenUI 与交错思考输出，并宣称带来 GPT-6 级别的能力提升。对开发者来说，这意味着对话应用的前端与交互设计要随之调整。 Azure LLM Agent 开发
技术分享让托管智能体尊重 SharePoint 权限：以用户身份检索的做法Foundry 的一篇博客介绍了如何让托管智能体在 Teams 中按提问者本人的 SharePoint 权限检索内容。关键在于模型推理使用智能体身份，检索则透传用户身份。 Azure Agent 开发 推荐
技术分享技能放到 MCP 服务器上共享：Skills 扩展的流程与 Foundry 的预览支持Microsoft Foundry 博客介绍了 MCP 的 Skills 扩展，说明如何让多个智能体从共享服务器发现并加载技能。Foundry 以预览形式通过 toolbox 提供这一能力。本文梳理其流程、校验机制和对开发者的影响。 Azure Agent 开发 工具
知行合一选反思模型：Foundry Agent 优化器的一次五模型对比微软 Foundry 团队在四类负载上对比了五个反思模型，结论是没有通吃的最优选择。我梳理了测试设计、主要发现，以及开发者该如何在自己的场景里做选择。 Azure Agent LLM 测评 推荐
