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飞驰西海岸
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09-10
$网易(NTES)$
底部机会来了!
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08-13
感觉,慢慢已经开始泛起涟漪![得意]
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08-13
$特斯拉(TSLA)$
相信我,200左右就是 上车机会。
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08-12
当天全球的流量都涌向X,然后广告赚翻!非常期待!
飞驰西海岸
08-09
$特斯拉(TSLA)$
200左右冲!
飞驰西海岸
08-09
$特斯拉(TSLA)$
200以下都是入场机会!特斯拉可以进行技术转换变现的地方太多了![微笑] [开心]
飞驰西海岸
06-20
泡沫会在什么时候被刺破?
台积电市值逼近1万亿美元!华尔街齐声唱多
飞驰西海岸
05-22
当别人在飞速研发科技的时候,我们这边在群魔乱舞,悲哀啊悲哀![汗颜]
微软深夜再掀AI生产力革命,奥特曼登台“自曝”新模型!定制Copilot十亿打工人狂欢
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03-28
$嘉楠科技(CAN)$
2块,短期目标。
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02-13
$毫微科技(NA)$
可惜,没有在涨400%的时候卖掉。[流泪]
飞驰西海岸
02-12
$嘉楠科技(CAN)$
同根生的毫微可期#NA毫微科技#
飞驰西海岸
02-08
如在国内,呃,这些钱估计都消失啊,而且找不出原因。
挪威主权基金,凭什么能靠炒股赚1.5万亿
飞驰西海岸
01-04
$瑞幸咖啡(LKNCY)$
是时候买入了。
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href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>等多家华尔街券商上调台积电目标价,他们认为AI相关需求激增以及2025年公司可能的涨价行动将推高台积电盈利。</p><p><strong>高盛对于台积电的前景最为乐观,该行将台积电目标价提高19%至1160元台币</strong>,其预计公司3纳米和5纳米芯片制造价格将以“低个位数的百分比”上涨。</p><p>摩根大通表示,台积电或将提高2024年收入展望,还可能将资本支出提高到指引区间的高端。<strong>摩根大通预计到2028年人工智能对台积电总销售额的贡献率将为35%。</strong></p><p>台积电此前也表示,预计2024年的资本支出在280亿至320亿美元之间,预计2025年可能增至350亿至400亿美元,这些巨额预算主要用于2/3纳米工艺的研发和生产。</p><p>近期,花旗和<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>也双双上调了台积电的目标价。两家投行均认为,随着AI技术的快速发展和应用的不断扩大,台积电将从数据中心和边缘AI的芯片需求中获益,尤其是在更先进的2/3纳米工艺节点上。</p><p><strong>花旗预计,到2025年底,全球大多数AI GPU将迁移到3纳米工艺,这将为台积电带来更多订单</strong>,其3纳米工艺利用率预计将在明年保持紧张状态。台积电预计将在2025年获得更多3纳米芯片订单,特别是来自<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>和联发科等客户。</p><p>此外,<strong>摩根士丹利分析师Charlie Chan领衔的分析团队于6月5日发布研报,预计台积电可能会在2025年提高晶圆价格5%</strong>,以保持其毛利率在53%及以上的水平,并表示如果<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>接受涨价,其他关键的AI客户也可能会跟进。</p><p>AI浪潮中,作为科技巨头们的主要芯片代工厂商,台积电收获颇丰。高盛分析师Bruce Lu表示,“随着人工智能的不断发展,我们认为台积电是主要受益者之一”。</p><p>AI芯片订单高企,台积电5月销售额实现强劲增长。公司5月销售额为2296.2亿新台币(约合71.14亿美元),同比增长30.1%。今年1-5月,台积电累计销售额达1.06万亿新台币(约合328.39亿美元),同比增长27%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/709848af57d15fb61895756048f0737b\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"241\"/></p><p>时任台积电董事长的刘德音在股东大会上表示,预计AI需求比一年前乐观,随着AI的应用和芯片对公司提出更高要求,台积电对未来的增长充满信心。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>台积电市值逼近1万亿美元!华尔街齐声唱多 </title>\n<style 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Chan领衔的分析团队于6月5日发布研报,预计台积电可能会在2025年提高晶圆价格5%,以保持其毛利率在53%及以上的水平,并表示如果英伟达接受涨价,其他关键的AI客户也可能会跟进。AI浪潮中,作为科技巨头们的主要芯片代工厂商,台积电收获颇丰。高盛分析师Bruce Lu表示,“随着人工智能的不断发展,我们认为台积电是主要受益者之一”。AI芯片订单高企,台积电5月销售额实现强劲增长。公司5月销售额为2296.2亿新台币(约合71.14亿美元),同比增长30.1%。今年1-5月,台积电累计销售额达1.06万亿新台币(约合328.39亿美元),同比增长27%。时任台积电董事长的刘德音在股东大会上表示,预计AI需求比一年前乐观,随着AI的应用和芯片对公司提出更高要求,台积电对未来的增长充满信心。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":210,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":308492789305480,"gmtCreate":1716337458942,"gmtModify":1716337460924,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"当别人在飞速研发科技的时候,我们这边在群魔乱舞,悲哀啊悲哀![汗颜] ","listText":"当别人在飞速研发科技的时候,我们这边在群魔乱舞,悲哀啊悲哀![汗颜] 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style=\"text-align: justify;\">在今天的开发者大会上,曾经誓要「颠覆」10亿打工人的Copilot,依然是全程的主角。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a33b874e66f9373bf05c826e66b887b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\"/></p><p>没想到70年后,还是要靠微软重新定义软件</p><p>不仅有Copilot加持的全新AI PC,日常生活助手Copilot,还有为全世界开发者提供的AI工具堆栈。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a970d41904368df9cf8100b3baee0ec\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>更惊喜的是,Sam Altman竟然在发布会的最后,被CTO Kevin Scott请上了台!</p><p>两人开场先是一波寒暄,然后共同感慨,这简直是疯狂的一周,疯狂的一年!</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04ab903d1540074cded56ead5ec9d90d\" alt=\"针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」\" title=\"针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/><span>针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」</span></p><p><strong>三大杀器</strong></p><p>过去的一年半里,世界发生了诸多变化,其中最令Altman本人震惊的事是什么?</p><p>Altman表示,数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。</p><p>从GPT-4 ,再到GPT-4o的发布,尽管模型API推出时间不久,但我从未见过一项技术能如此迅速地得到有意义的应用。</p><p>人们正在构建我们从未想过的创新应用,完全展现了开放API的价值所在。</p><p>而Kevin Scott也调侃道:看得出来,你们很好地利用了手里的超强超算。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d143fa5a395f7995a248ee1c3da6ad6a\" alt=\"2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI\" title=\"2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"508\"/><span>2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI</span></p><p>奥特曼还表示,新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。</p><p>他预计模型将会变得更智能、更强大,更安全,而且GPT-4o将会速度更快,成本更低。</p><p>是的,就像摩尔定律推动信息革命一样,Scaling Law和模型架构一起,改变了我们使用数据、生成数据的方式。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef9df46e4cedbabc49e696d31369b812\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>在这些缩放定律的影响下,我们拥有一个新的自然用户界面,这是一个模型,这意味着支持文本、语音、图像、视频作为输入和输出。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fd9d6ef85d2f25df73cf2dd8eb21515e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/></p><p>Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,则可以让我们构建AI程序、解决方案等。</p><p>还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!</p><p>如今,Windows成为了构建AI应用的最佳平台。而这种影响,不啻于Win 32对图形用户界面的意义。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b52116e9e44abd1f9ba1c150c8e64a11\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>GitHub Copilot「插件商店」首发</strong></p><p>继Copilot成为最流行的代码补全工具和「个人助理」之后,微软本次又更新了这个效率提升神器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60af5d64e5148b9d99014944a0fbf263\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"868\"/></p><p>微软表示,很多开发者在代码之外花费了75%的时间,比如追踪工作流、以及撰写需求文档和规格说明等。</p><p>不仅如此,定位和修复bug的工作往往需要频繁进行上下文切换,开发者在数据库、IDE、代码仓库、监控工具、云平台之间疲于奔命,无法专注于代码本身。</p><p>这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。</p><p>它可以通过对话的方式将所有流程整合在一起,帮你调用所有工具和平台,开发者只需要专注于IDE界面的核心代码内容,最大限度减少上下文切换。</p><p>不仅如此,基于强大的网络搜索和推理决策能力,Copilot还能回答关于开发过程的问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e39631673ca31c7758af40c4246f43d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\"/></p><p>比如在下面这个demo中,用西班牙语描述需求,Copilot就可以自动编写出代码,并为Azure上的部署提供建议。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d9f89dd461ead102cc9e5452c51b64f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>GitHub产品副总裁表示:「使用自然语言编程将继续降低软件开发的门槛。未来,10亿人可以利用GitHub Copilot,以自然语言的方式与开发技术栈中的任何工具集成,在GitHub上构建代码。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c13dd130008db5df10f31735930623bf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"634\"/></p><p>GitHub Copilot支持各种各样的开发工具和平台,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微软自家的Office全家桶、Azure和Teams。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90b5c0fb046579165596bc0646e16e0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"630\"/></p><p>GitHub产品高级副总裁Mario Rodriguez表示:「我们的目标是使GitHub Copilot成为最集成、最强大、最智能的AI平台。」</p><p>在此基础上延伸出的Copilot Workspace更是提高了开发团队使用GitHub管理项目代码的效率。</p><p>之前,用户只能通过Git Bash命令行上传项目文件,图形化界面能进行的操作非常有限。</p><p>有了Copilot Workspace,各种时间线和代码分支一目了然,上传文件也容易很多。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08aacf740c34377c3c9a548c198a4565\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而且还提供了非常清晰的代码变动可视化界面,让你自始至终都对项目有满满的掌控感。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/603fe5fe1ce576c05c9d08ed77c01993\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。</p><p>不仅如此,对开发者来说,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!</p><p><strong>3种方式,定义自己的Copilot插件</strong></p><h3 id=\"id_2875772680\" style=\"text-align: justify;\">SharePoint</h3><p>SharePoint是微软开发的用于组织内部存储、管理和共享内容的平台,每天上传数量超过20亿条。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了减少工作中搜索和筛选内容的时间,微软开发了从SharePoint创建Copilot的功能。</p><p>任何拥有SharePoint网站编辑权限的人,只需点击几下就可以自定义Copilot功能,还可以通过Teams聊天框、电子邮件等方式将创建好的Copilot分享给团队中其他成员。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe4b844631621052a37b6d7b8b432b7c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"999\" tg-height=\"562\"/></p><p>点选好SharePoint中允许访问的内容范围,以及Copilot的身份和行为等信息,它就可以立刻投入工作了。</p><p>比如内容回答问题、总结信息或者查找文件,基于你之前授权给它的内容,Copilot可以提供最新、最准确的响应。</p><p>想要在SharePoint之外创建自己的Copilot?</p><p>没问题!微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。</p><h3 id=\"id_20792094\" style=\"text-align: justify;\">Copilot Studio</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/908dd6f187f3b4d41e40bdc3944f58a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"476\"/></p><p>在SharePoint之外,Copilot Studio支持超过1000个数据连接器,方便你将各种数据源导入Copilot。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/776a08a59ad64f9c921554491b9cb301\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"877\"/></p><p>Copilot Studio依旧采用类似SharePoint中「对话驱动」的界面,你可以像聊天一样描述——想要Copilot有什么样的知识和功能,Copilot Studio就可以立即创建,并支持实时的测试、修改和发布。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/073d20b2c29bd9f15797216afc854c5e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"637\"/></p><p>为了用户更容易上手使用,Studio中还内置了各种Copilot模板,比如用于组织清晰度的Organizatiion Navigator、用于员工健康管理的Wellness等,未来几个月还会有更多Copilot模板发布。</p><p>使用Copilot Studio,你会有一种一切尽在掌握的感觉。</p><h3 id=\"id_1376868848\" style=\"text-align: justify;\">VSCode</h3><p>如果你是一个高端玩家,更喜欢用代码优先的方式构建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,编写函数来精准定义Copilot的工作流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/98f850dafde7cac1f8935ac31eafa3bc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>Copilot新能力解锁</strong></p><p>Copilot早就不止步于代码补全功能,而是已经演变「个人助理」,成为打工人们的效率提升神器,而且与多种工具和平台合作,构建起一套完整的「Copilot生态」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f300e177d0fd4c0c2c31556d4218974\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"900\" tg-height=\"503\"/></p><p>本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。</p><h3 id=\"id_2958137519\" style=\"text-align: justify;\">Team Copilot</h3><p>Team Copilot将功能延伸到「个人助理」之外,开始成为团队的一员。</p><p>它能承担单独的职责,提升整个团队的工作效率,比如组织并记录会议、跟踪讨论内容等,甚至可以充当项目经理,为成员分配任务并及时跟进ddl。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e57e3fd5f58e42d0053f559016863ea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>对于聊天界面中团队成员们的讨论进展,Copilot还能实时更新自己的记录内容。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8eba0371d2e3d993117d4b0b9efaa241\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>可以在Microsoft自家开发的Teams、Loop或者Planner等协作办公软件中使用Team Copilot。</p><p>这项功能将在今年晚些时候以预览版形式向有Copilot许可证的用户发布。</p><h3 id=\"id_1390354609\" style=\"text-align: justify;\">Agents Copilot</h3><p style=\"text-align: justify;\">如果Copilot仅仅进化到团队助手,你可能还是小看了微软。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像用户可以自定义Copilot插件一样,你也可以使用Copilot Studio自定义一个Copilot Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">它不再像原来一样被动地等着你问问题或者分配任务,而是变成「事件触发」的智能体,像虚拟员工一样工作并自动执行任务。</p><p>这意味着,Copilot Agent不仅需要记忆、上下文推理以及根据反馈学习的能力,而且需要更加主动,能够在后台自发执行任务。</p><p>这样的Copilot岂不是会让一大批白领失业?</p><p>微软业务应用程序和平台公司副总裁Charles Lamanna在采访中表示,它可以消除一些重复、琐碎的工作,例如数据输入等,也许都是没有人真正想做的事情。</p><p><strong>GPT-4o上新,多款基础模型可用</strong></p><p>除了Copilot华丽的演示之外,在开篇提到的三个平台中,最核心的是构建最完整的端到端堆栈——Copilot stack。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cec811c46b404d111626de1f31ff0dee\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>其中,最底层是基础设施,然后是基础模型层。</p><h3 id=\"id_1634543637\" style=\"text-align: justify;\">基础设施</h3><p>为了AI工作负载,微软特意构建了全新的数据中心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0294248d54528b8fd13b81459126bf1d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/792b994edbdd99e5c6e7498622089cb8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>截止2024年5月,Azure超算能力已经实现了30倍的增长!</p><p>可以说,他们提供了世界上最先进的AI加速器,开发者可以拥有最完整的AI加速器选择。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad8d94d471b3f74095924da0f51589b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>从GPT-4到GPT-4o,不仅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。</p><p>而这背后,是微软与英伟达、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推进。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f8538135e75b44264db48ca676a82bd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67a2f30a3994ab1fddedf977f6fc2f45\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而说到和AMD的合作,微软是第一个提供最新ND MI300X v5虚拟机的云服务供应商。</p><p>无论对于AMD,还是对于微软,这都是一个意义重大的里程碑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23187203bfcf960204b650243f2f2001\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/283b731dd248da579b64c55da53f2839\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而最新Azure Cobalt也开始进行公开预览了,目前已经为Microsoft Teams等服务提供了数十亿次对话的支持。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa1d2f2f638ced7aa8d130ca79434e55\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"585\"/></p><h3 id=\"id_267875499\" style=\"text-align: justify;\">基础模型</h3><p>在基础模型方面,微软与OpenAI展开了深度合作,而现在GPT-4o可以在Azure上进行训练。</p><p>一张图,展示了GPT-4o依旧是最强的模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617acf2a3290421f924ee8c985bca2df\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而在如此强大的模型的加持下,Copilot甚至已经「进化」到指导我们怎么玩游戏了!</p><p>举个例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把剑,却毫无头绪。</p><p>Copilot会从头教你:为了造一把剑,你需要先收集材料。按E键,就能打开自己的材料库了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Copilot发现,我们缺少制作剑刃的材料,为此,需要收集木材、石头、铁、金或者钻石。</p><p style=\"text-align: justify;\">忽然出现的小人,让玩家吓了一跳。</p><p style=\"text-align: justify;\">Copilot提示道:这是一场僵尸赛跑,我们需要尽快摆脱它们。要么快速建一座方块塔,或者快速找到一个避难场所,还可以挖到山的另一侧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38ea329476492914de263018b7ba6754\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"575\"/></p><p>此外,微软首次介绍了十分强大的Agent能力。</p><p>想露营但找不到合适的鞋怎么办?给它看一眼你的鞋,就能让它给你提意见了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c9e08cd1d08f40f0212363adec0a0b5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>Agent分析道,这款非常适合夏季远足、让双脚保持凉爽,然而却不是这次的最佳选择。</p><p>既然如此,我们就让Agent直接挑一款最合适的。</p><p>Agent发现,这次最合适的产品是TrekReady Hawking,它为脚踝提供了支撑,还能在寒冷的山区为脚部提供保暖。然后,它还帮我们把这双鞋添加到购物车中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/509f5fe827efc12b209207ac0af82d9b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p>当然,除了OpenAI的模型之外,微软Azure平台还将提供多款可用的模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/512dff0c8b60fb2e0cd861595f0c8555\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d146bb0a586e901155b972bc455ebbf7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>最强小语言模型:Phi-3</strong></p><p>除了引入外部模型之外,微软一直以来都在押注小模型,并引领了一场SLM革命。</p><p>从去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微软小模型已经完成四次迭代升级。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a0b33c4e3e19bc645db82d48d12f4e5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>今天,Phi-3家族正式官宣新成员:</p><p>Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1140ff3f5384538738680b1f771cab0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"521\"/></p><p>其实,Phi-3-small,Phi-3-medium对于每个人来说,或许并不陌生了。</p><p>上个月,微软首次亮相Phi-3-mini,经过3.3万亿token训练仅有38亿参数,而且还可以部署在手机上,性能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7d6c74b68a335dbccf2380521702613\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"240\"/></p><p>另外,技术报告中,还首次展示了经过4.8T token训练的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/29ce0b563a98b6c7c67b25b1d221eeea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"471\"/></p><p>具体来说,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,实力与Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相当。</p><p>而提供了4k和128k上下文的Phi-3-medium,性能可以超越Mistral 8x7B。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/430fe031ae11aa7c4afccc8f77998389\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而现在,这些模型已经在Hugging Face上发布,开发者们可以下载权重并使用。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c310eb6e3623ced6fb2bfdb9026e0ef\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1550\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67047c41e615a42be46a13ff0589cb50\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"301\"/></p><h3 id=\"id_1615074711\" style=\"text-align: justify;\">多模态Phi-3</h3><p>真正引人关注的是,Phi-3在今天正式推出了多模态模型Phi-3-vision,有42亿参数,128k上下文。</p><p>它可以完成一般的视觉推理任务,比如现场演示中,询问图表中的信息。</p><p>甚至,人们还可以使用Phi-3-vision进行OCR、表格理解、一般图像理解等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36323bbf12be1db22d1c5295fa2062ab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"960\" tg-height=\"542\"/></p><p>值得一提的是,这款轻量模型仅用了一天半的时间,在512块H100上完成了训练。</p><p>它使用了500B视觉和文本token,其中「教科书数据集」一直以来是Phi系列模型的训练核心。</p><p>这次,Phi-3-vision的训练的图像数据来自,精选高质量图文搭配的内容,还有新创建的「教科书」式的综合数据。</p><p>其中包括,图表、表格、示意图、幻灯片等教授的数学、编码、常识推理等。</p><p>尽管参数量级非常小,在多模态基准测试中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。</p><p>甚至,各项性能非常接近GPT-4V。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e65d961f12620d57b468983ecea851b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"489\"/></p><p>一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d35651ba76d77027c6376060a003980\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"383\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86e6f58e2023680c6a5ce34da80048d3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"525\" tg-height=\"655\"/></p><p>还有一些开发者们也决定尝试一番。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0505a38f522f21042384647c02ffea44\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"135\"/></p><p>以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/73ce7449e482c972b28692bad08e50a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><h3 id=\"id_1475205927\" style=\"text-align: justify;\">SOTA小模型Phi-Silica</h3><p>此外,纳德拉还在今天发布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。</p><p>微软称,这是一款专为Copilot+ PC设计的33亿参数模型,每秒可以处理650 token的,功率消耗约为1.5瓦。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1165c5d734fa5da68f47d637b489981\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>这就意味着,Phi-Silica不会占用大量算力,并可以释放PC的CPU和GPU来处理其他计算。</p><p>另外,它的token生成会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,大约每秒可输出27个token。</p><p>微软表示,「Phi-Silica的不同之处在于,它是Windows首个本地部署的语言模型」。</p><blockquote><p>它针对Copilot+PC NPU进行了优化,可在本地设备上实现超快的推理响应速度。</p><p>这是Windows将先进的AI技术直接带给第三方开发者的一个里程碑时,为他们开发出色的Windows原生体验和第三方体验铺平了道路。</p></blockquote><p>Phi-3模型最新的应用,便是微软还和可汗学院联合打造教育模型。</p><p>在模型的帮助下,学生们不仅得到了个性化的AI指导,老师们也感受到了自己的价值。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1046ea0940eb9255a2dd2a54bd8c767e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p>更重要的是,在Phi-3的加持下,能够免费提供给教育工作者的Khanmigo,必将极大地改变美国的教育界。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/681d21e383d98b53ba63f06c10eb9193\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>Windows</strong></p><p>Copilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/227d74e6549da07a8cf3a285d76e46a3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>Pavan Davuluri展示了Copilot加持下的玩家,不用谷歌搜索,询问即可通过被卡住的关卡。</p><p>通过将Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戏体验。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00df775e72d628672b59fe4e6ebdcee2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p>此外,微软还与Quest联手,将Copilot带进VR世界,并为Quest带来可扩展到3D空间的Windows应用程序。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0480bc33db93e968d231a929963430c9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Scott请上了台!两人开场先是一波寒暄,然后共同感慨,这简直是疯狂的一周,疯狂的一年!针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」三大杀器过去的一年半里,世界发生了诸多变化,其中最令Altman本人震惊的事是什么?Altman表示,数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。从GPT-4 ,再到GPT-4o的发布,尽管模型API推出时间不久,但我从未见过一项技术能如此迅速地得到有意义的应用。人们正在构建我们从未想过的创新应用,完全展现了开放API的价值所在。而Kevin Scott也调侃道:看得出来,你们很好地利用了手里的超强超算。2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI奥特曼还表示,新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。他预计模型将会变得更智能、更强大,更安全,而且GPT-4o将会速度更快,成本更低。是的,就像摩尔定律推动信息革命一样,Scaling Law和模型架构一起,改变了我们使用数据、生成数据的方式。在这些缩放定律的影响下,我们拥有一个新的自然用户界面,这是一个模型,这意味着支持文本、语音、图像、视频作为输入和输出。Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,则可以让我们构建AI程序、解决方案等。还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!如今,Windows成为了构建AI应用的最佳平台。而这种影响,不啻于Win 32对图形用户界面的意义。GitHub Copilot「插件商店」首发继Copilot成为最流行的代码补全工具和「个人助理」之后,微软本次又更新了这个效率提升神器。微软表示,很多开发者在代码之外花费了75%的时间,比如追踪工作流、以及撰写需求文档和规格说明等。不仅如此,定位和修复bug的工作往往需要频繁进行上下文切换,开发者在数据库、IDE、代码仓库、监控工具、云平台之间疲于奔命,无法专注于代码本身。这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。它可以通过对话的方式将所有流程整合在一起,帮你调用所有工具和平台,开发者只需要专注于IDE界面的核心代码内容,最大限度减少上下文切换。不仅如此,基于强大的网络搜索和推理决策能力,Copilot还能回答关于开发过程的问题。比如在下面这个demo中,用西班牙语描述需求,Copilot就可以自动编写出代码,并为Azure上的部署提供建议。GitHub产品副总裁表示:「使用自然语言编程将继续降低软件开发的门槛。未来,10亿人可以利用GitHub Copilot,以自然语言的方式与开发技术栈中的任何工具集成,在GitHub上构建代码。」GitHub Copilot支持各种各样的开发工具和平台,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微软自家的Office全家桶、Azure和Teams。GitHub产品高级副总裁Mario Rodriguez表示:「我们的目标是使GitHub Copilot成为最集成、最强大、最智能的AI平台。」在此基础上延伸出的Copilot Workspace更是提高了开发团队使用GitHub管理项目代码的效率。之前,用户只能通过Git Bash命令行上传项目文件,图形化界面能进行的操作非常有限。有了Copilot Workspace,各种时间线和代码分支一目了然,上传文件也容易很多。而且还提供了非常清晰的代码变动可视化界面,让你自始至终都对项目有满满的掌控感。截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。不仅如此,对开发者来说,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!3种方式,定义自己的Copilot插件SharePointSharePoint是微软开发的用于组织内部存储、管理和共享内容的平台,每天上传数量超过20亿条。为了减少工作中搜索和筛选内容的时间,微软开发了从SharePoint创建Copilot的功能。任何拥有SharePoint网站编辑权限的人,只需点击几下就可以自定义Copilot功能,还可以通过Teams聊天框、电子邮件等方式将创建好的Copilot分享给团队中其他成员。点选好SharePoint中允许访问的内容范围,以及Copilot的身份和行为等信息,它就可以立刻投入工作了。比如内容回答问题、总结信息或者查找文件,基于你之前授权给它的内容,Copilot可以提供最新、最准确的响应。想要在SharePoint之外创建自己的Copilot?没问题!微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。Copilot Studio在SharePoint之外,Copilot Studio支持超过1000个数据连接器,方便你将各种数据源导入Copilot。Copilot Studio依旧采用类似SharePoint中「对话驱动」的界面,你可以像聊天一样描述——想要Copilot有什么样的知识和功能,Copilot Studio就可以立即创建,并支持实时的测试、修改和发布。为了用户更容易上手使用,Studio中还内置了各种Copilot模板,比如用于组织清晰度的Organizatiion Navigator、用于员工健康管理的Wellness等,未来几个月还会有更多Copilot模板发布。使用Copilot Studio,你会有一种一切尽在掌握的感觉。VSCode如果你是一个高端玩家,更喜欢用代码优先的方式构建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,编写函数来精准定义Copilot的工作流。Copilot新能力解锁Copilot早就不止步于代码补全功能,而是已经演变「个人助理」,成为打工人们的效率提升神器,而且与多种工具和平台合作,构建起一套完整的「Copilot生态」。本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。Team CopilotTeam Copilot将功能延伸到「个人助理」之外,开始成为团队的一员。它能承担单独的职责,提升整个团队的工作效率,比如组织并记录会议、跟踪讨论内容等,甚至可以充当项目经理,为成员分配任务并及时跟进ddl。对于聊天界面中团队成员们的讨论进展,Copilot还能实时更新自己的记录内容。可以在Microsoft自家开发的Teams、Loop或者Planner等协作办公软件中使用Team Copilot。这项功能将在今年晚些时候以预览版形式向有Copilot许可证的用户发布。Agents Copilot如果Copilot仅仅进化到团队助手,你可能还是小看了微软。就像用户可以自定义Copilot插件一样,你也可以使用Copilot Studio自定义一个Copilot Agent。它不再像原来一样被动地等着你问问题或者分配任务,而是变成「事件触发」的智能体,像虚拟员工一样工作并自动执行任务。这意味着,Copilot Agent不仅需要记忆、上下文推理以及根据反馈学习的能力,而且需要更加主动,能够在后台自发执行任务。这样的Copilot岂不是会让一大批白领失业?微软业务应用程序和平台公司副总裁Charles Lamanna在采访中表示,它可以消除一些重复、琐碎的工作,例如数据输入等,也许都是没有人真正想做的事情。GPT-4o上新,多款基础模型可用除了Copilot华丽的演示之外,在开篇提到的三个平台中,最核心的是构建最完整的端到端堆栈——Copilot stack。其中,最底层是基础设施,然后是基础模型层。基础设施为了AI工作负载,微软特意构建了全新的数据中心。因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。截止2024年5月,Azure超算能力已经实现了30倍的增长!可以说,他们提供了世界上最先进的AI加速器,开发者可以拥有最完整的AI加速器选择。从GPT-4到GPT-4o,不仅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。而这背后,是微软与英伟达、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推进。英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。而说到和AMD的合作,微软是第一个提供最新ND MI300X v5虚拟机的云服务供应商。无论对于AMD,还是对于微软,这都是一个意义重大的里程碑。自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。而最新Azure Cobalt也开始进行公开预览了,目前已经为Microsoft Teams等服务提供了数十亿次对话的支持。基础模型在基础模型方面,微软与OpenAI展开了深度合作,而现在GPT-4o可以在Azure上进行训练。一张图,展示了GPT-4o依旧是最强的模型。而在如此强大的模型的加持下,Copilot甚至已经「进化」到指导我们怎么玩游戏了!举个例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把剑,却毫无头绪。Copilot会从头教你:为了造一把剑,你需要先收集材料。按E键,就能打开自己的材料库了。Copilot发现,我们缺少制作剑刃的材料,为此,需要收集木材、石头、铁、金或者钻石。忽然出现的小人,让玩家吓了一跳。Copilot提示道:这是一场僵尸赛跑,我们需要尽快摆脱它们。要么快速建一座方块塔,或者快速找到一个避难场所,还可以挖到山的另一侧。此外,微软首次介绍了十分强大的Agent能力。想露营但找不到合适的鞋怎么办?给它看一眼你的鞋,就能让它给你提意见了。Agent分析道,这款非常适合夏季远足、让双脚保持凉爽,然而却不是这次的最佳选择。既然如此,我们就让Agent直接挑一款最合适的。Agent发现,这次最合适的产品是TrekReady Hawking,它为脚踝提供了支撑,还能在寒冷的山区为脚部提供保暖。然后,它还帮我们把这双鞋添加到购物车中。当然,除了OpenAI的模型之外,微软Azure平台还将提供多款可用的模型。并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。最强小语言模型:Phi-3除了引入外部模型之外,微软一直以来都在押注小模型,并引领了一场SLM革命。从去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微软小模型已经完成四次迭代升级。今天,Phi-3家族正式官宣新成员:Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。其实,Phi-3-small,Phi-3-medium对于每个人来说,或许并不陌生了。上个月,微软首次亮相Phi-3-mini,经过3.3万亿token训练仅有38亿参数,而且还可以部署在手机上,性能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。另外,技术报告中,还首次展示了经过4.8T token训练的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。具体来说,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,实力与Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相当。而提供了4k和128k上下文的Phi-3-medium,性能可以超越Mistral 8x7B。而现在,这些模型已经在Hugging Face上发布,开发者们可以下载权重并使用。多模态Phi-3真正引人关注的是,Phi-3在今天正式推出了多模态模型Phi-3-vision,有42亿参数,128k上下文。它可以完成一般的视觉推理任务,比如现场演示中,询问图表中的信息。甚至,人们还可以使用Phi-3-vision进行OCR、表格理解、一般图像理解等。值得一提的是,这款轻量模型仅用了一天半的时间,在512块H100上完成了训练。它使用了500B视觉和文本token,其中「教科书数据集」一直以来是Phi系列模型的训练核心。这次,Phi-3-vision的训练的图像数据来自,精选高质量图文搭配的内容,还有新创建的「教科书」式的综合数据。其中包括,图表、表格、示意图、幻灯片等教授的数学、编码、常识推理等。尽管参数量级非常小,在多模态基准测试中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。甚至,各项性能非常接近GPT-4V。一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。还有一些开发者们也决定尝试一番。以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。SOTA小模型Phi-Silica此外,纳德拉还在今天发布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。微软称,这是一款专为Copilot+ PC设计的33亿参数模型,每秒可以处理650 token的,功率消耗约为1.5瓦。这就意味着,Phi-Silica不会占用大量算力,并可以释放PC的CPU和GPU来处理其他计算。另外,它的token生成会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,大约每秒可输出27个token。微软表示,「Phi-Silica的不同之处在于,它是Windows首个本地部署的语言模型」。它针对Copilot+PC NPU进行了优化,可在本地设备上实现超快的推理响应速度。这是Windows将先进的AI技术直接带给第三方开发者的一个里程碑时,为他们开发出色的Windows原生体验和第三方体验铺平了道路。Phi-3模型最新的应用,便是微软还和可汗学院联合打造教育模型。在模型的帮助下,学生们不仅得到了个性化的AI指导,老师们也感受到了自己的价值。更重要的是,在Phi-3的加持下,能够免费提供给教育工作者的Khanmigo,必将极大地改变美国的教育界。WindowsCopilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。Pavan Davuluri展示了Copilot加持下的玩家,不用谷歌搜索,询问即可通过被卡住的关卡。通过将Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戏体验。此外,微软还与Quest联手,将Copilot带进VR世界,并为Quest带来可扩展到3D空间的Windows应用程序。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":235,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":289226743439536,"gmtCreate":1711634896356,"gmtModify":1711634897617,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CAN\">$嘉楠科技(CAN)$</a> 2块,短期目标。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CAN\">$嘉楠科技(CAN)$</a> 2块,短期目标。","text":"$嘉楠科技(CAN)$ 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justify;\">GPFG在2023年股票投资的收益是21%,但整体收益被拉回到16%,这是因为其他三大类资产的收益率低:固定收益资产回报6%;可再生能源基础设施投资回报4%,占比很低,而且有“政治正确”的功能;地产资产(非上市)回报不佳,为-12%。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上,2023年全球地产都处在一个低潮周期,这是美联储影响下的全球加息浪潮、疫情时的房产价格飙升后回调、全球通货膨胀导致地产业成本上升等多重因素的结果。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过,这种重筹码放在股市的投资风格,让GPFG吃过亏——该基金曾在2022年亏损1.64万亿挪威克朗,同样创下了历史纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">但2023年业绩的大翻盘,不仅补上了2022年的亏损,也创下了盈利的新纪录。负责管理GPFG的挪威央行投资管理机构(NBIM)首席执行官尼古拉·坦根(Nicolai Tangen)对此的解释也很直白:“科技股表现尤其出色。” </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a513b511725dd8c1835c9f5df3916211\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"661\"/></p><p>2024年1月30日,尼古拉·坦根(左一)出现在年度业绩发布会现场。尼古拉·坦根拥有艺术史硕士学位,是当代北欧艺术的最重要藏家。来源:视觉中国。</p><p style=\"text-align: justify;\">举例而言:2022年末,GPFG持有微软全部股票的1.13%,是其资产盘子中第二大的个股,当时仓位的市值是1998.78亿挪威克朗(1365.89亿人民币)。到2023年末,持有微软股票的比例上升到1.26%,市值也飙升到了3583.88亿挪威克朗(2449.09亿人民币),超越苹果,成为GPFG持仓的第一位。</p><p style=\"text-align: justify;\">还有英伟达。2022年末,其持有英伟达1.08%的股票,持仓市值381.00亿挪威克朗(260.36亿人民币),虽然也是重仓股,但只排在股票盘子的第22位。到2023年末,持仓略有增加,达到1.17%——但市值却大幅飙升到1458.55亿挪威克朗(996.72亿人民币),成为GPFG持仓市值第五大个股。</p><p style=\"text-align: justify;\">背后的逻辑再清楚不过。2023年初开始,ChatGPT带动了一轮人工智能驱动的科技股价值浪潮,微软、英伟达等科技股是最大的受益者。而GPFG不仅早就手握“筹码”,而且坚定加仓。</p><p style=\"text-align: justify;\">从整体重仓股的情况看,GPFG对科技股偏好更加明显。2022年末、2023年末持仓三甲均为微软、苹果、谷歌,只是排序略有变化。整个芯片产业链自然也是重点——从光刻机到晶圆加工,从阿斯麦、英伟达,到三星、台积电,都是投资的重点目标。 <br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee2e3ab0377d8a34aa478072c2ff823d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"836\"/></p><p> 2023年12月31日,GPFG持仓市值前20名的股票(以美元计),持股比例指的是持有该上市公司全部股份的权益份额。来源:挪威央行投资管理机构,作者绘制。 </p><p style=\"text-align: justify;\">2023年,这些科技股给GPFG赚了多少钱?其整体回报是8950亿挪威克朗(6093.08亿人民币),是第二大类消费股创造的3610亿挪威克朗(2457.66亿人民币)回报的两倍还多。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然,最赚钱的前六只股票全部是科技股:</p><p style=\"text-align: justify;\">微软赚了1290亿挪威克朗、苹果赚了1140亿挪威克朗、英伟达赚了980亿挪威克朗、脸书(Meta)赚了780亿挪威克朗、亚马逊赚了740亿挪威克朗、谷歌(Alphabet)赚了720亿挪威克朗。第七名也算泛科技股,特斯拉,360亿挪威克朗。</p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特的伯克希尔·哈撒韦也是其重仓股。2022年末,GPFG持有伯克希尔·哈撒韦全部股票的0.63%,排在持仓的第12位,当时的市值是518.34亿挪威克朗(351.64亿人民币)。到2023年末,增持到了0.85%,市值691.09亿挪威克朗(468.84亿人民币)。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过,由于科技股涨得更好,伯克希尔·哈撒韦的持股在整个GPFG股票盘子中降到了第14位。</p><p style=\"text-align: justify;\">GPFG的决策者或许是巴菲特的“粉丝”、价值投资的拥趸。 </p><p style=\"text-align: left;\"><strong>海量资金从哪里来?</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全球排名靠前的主权财富基金中,很多都来自中东的石油国家。实际上,挪威政府全球养老基金(GPFG)的资金来源也是石油。</p><p style=\"text-align: justify;\">提及挪威,大多数人想到的标签是北欧的高福利、峻峭的峡湾风光,亦或是三文鱼这样的海洋美食。但除此之外,挪威还有一个“硬核”身份——西欧最大的石油生产国。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年,挪威的石油产量是8900万吨,而除了独联体国家之外的整个欧洲,全年产量也不过14800万吨。挪威人口只有500多万,这些石油必然是盈余的,挪威也因此成为世界第九大石油出口国,次于中东的科威特。</p><p style=\"text-align: justify;\">在2023年的财富500强榜单中,挪威只有一家企业上榜,就是挪威国家石油公司Equinor,上一年,其全年营收1508.06亿美元(1.07万亿人民币),占同年挪威GDP5794.22亿美元(4.11万亿人民币)的四分之一还多。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以说,石油是挪威真正的支柱产业,也是支持其高福利的重要保障。</p><p style=\"text-align: justify;\">自然资源获得的财富如何用之于民?这是自1969年在北海挪威大陆架发现世界上最大的海上油田之一埃科菲斯克(Ekofisk)以来,挪威一直在探索的问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">到了1970年代,二战后工业化的起飞让全球石油消耗大增。1971年,挪威埃科菲斯克投产。1972年,挪威国家石油公司成立。1973年,第四次中东战争,石油输出国组织成员国对支持以色列的国家实施石油禁运。第一次石油危机爆发,全球石油价格暴涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">1974年,挪威财政部向议会提交报告《石油活动在挪威社会中的作用》,开始正式讨论该国的石油财富应如何使用。随着石油财富的不断积累,到1983年,由挪威央行前行长赫尔莫德·斯科恩兰(Hermod Skånland)牵头提交了一份报告,建议政府将不断增长的石油收入建立一只基金,寻求投资回报。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/730f79f05ff2a91afcb6160d7817aced\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"898\" tg-height=\"552\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">挪威所属的北海埃科菲斯克(Ekofisk)油田的海上开采平台,挪威是海上石油和天然气的主要生产国。来源:视觉中国。 </p><p style=\"text-align: justify;\">1990年,伊拉克入侵科威特,第三次石油危机。同年,挪威议会正式通过《政府养老基金法(Government Pension Fund Act)》,授权建立政府石油基金(Government Petroleum Fund),定期将政府的石油收入(包括石油税收、开采许可证费用和国家石油公司的股息等)划入该基金。</p><p style=\"text-align: justify;\">这只基金在建立之初,目的是多重的:对冲油价下跌时的收入不足,在挪威国内经济收缩周期时为政府财政弥补赤字,应对挪威国内老龄化趋势……</p><p style=\"text-align: justify;\">更长远地看,这只基金也在为未来石油资源下降或者枯竭做准备:投资替代矿产。这和很多中东石油国家的主权财富基金的战略是类似的。</p><p style=\"text-align: justify;\">1996年,政府石油基金正式从挪威财政部获得第一笔资金。1998年,挪威央行投资管理机构(NBIM)成立,负责管理这只基金。一开始也比较审慎,只有40%的资产用于投资国际股票市场。 </p><p style=\"text-align: justify;\">2006年,挪威政府石油基金更名为现在的名字:挪威政府全球养老基金(GPFG)。2008年金融危机之后,废墟也成为淘金场。2009年6月,挪威财政部将基金的股票投资份额提高到60%。随之而来的是,这一年的回报率创了纪录:25.6%。 </p><p style=\"text-align: justify;\">2010年代开始, GPFG开始投资房地产,首先买下的是伦敦摄政街的113栋建筑。后续,又投资纽约、华盛顿、波士顿、东京等地的地产,都是核心区位,核心物业。 </p><p style=\"text-align: justify;\">2014年,挪威央行行长提议将股票投资比例进一步提升到70%。2021年,开始投资于未上市的可再生能源基础设施——这与股票、固收、地产共同组成了今天GPFG资产配置四大板块。 </p><p style=\"text-align: justify;\">那么,作为全球最大的主权财富基金,这些年赚了多少钱? </p><p style=\"text-align: justify;\">根据挪威央行投资管理机构(NBIM)公布的数据,截至2023年6月30日, GPFG来自政府资金流入合计43920亿挪威克朗(2.99万亿人民币)。自1998年以来,这只基金赚了78710亿挪威克朗(5.36万亿人民币),年化回报率5.99%。如果统计2023年全年数据,这个数字必然更加可观。 </p><p style=\"text-align: justify;\">由于是基于央行外汇储备的法律和管理模式, GPFG投资范围从一开始就被限定在挪威境外。作为最大的新兴市场之一,中国的资产自然也在其股票池之中。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b0876d30e8b8b33201b62156203f7572\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1028\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">2023年12月31日,GPFG持仓市值前20名的中国股票(以美元计),持股比例指的是持有该上市公司全部股份的权益份额。来源:挪威央行投资管理机构,作者绘制。 </p><p style=\"text-align: justify;\">价值投资的风格依旧非常典型。从头部持仓来看,科技股是主线,叠加头部的消费、金融、医药股。不过,一些异动值得关注。相较于2022年,2023年末的持仓显示出其投资决策思路: </p><p style=\"text-align: justify;\">增持了拼多多,也加仓了阿里巴巴和美团,却减持了京东。继续买入了建设银行、招商银行,对工商银行的持股却无增减。 </p><p style=\"text-align: justify;\">在特斯拉身上赚到了钱, GPFG在2023年继续增持了比亚迪。但却卖出了贵州茅台。不过,这家世界最大的主权财富基金,依然是这家A股市值第一企业持股0.16%的股东。</p></body></html>","source":"lsy1567649364423","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/xdUB8JCH-CKvfOuYxIe8Tw><strong>棱镜</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者 | 温世君2024年1月底,全球最大的主权财富基金——挪威政府全球养老基金(GPFG)公布了2023年惊人的投资业绩。 即便资产规模已经超过16万亿挪威克朗(10.78万亿人民币),但大象依然能够起舞。2023年,其回报率达16%,全年浮盈22220亿挪威克朗(1.5万亿人民币),创历史新高。用一个更直观的角度,相当于给挪威全国553.4万人,每人赚了27万人民币。感慨之余,不禁要问:...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/xdUB8JCH-CKvfOuYxIe8Tw\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/88bbd6c5dce9df1067a7823f0dd7a40c","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/xdUB8JCH-CKvfOuYxIe8Tw","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1155763384","content_text":"作者 | 温世君2024年1月底,全球最大的主权财富基金——挪威政府全球养老基金(GPFG)公布了2023年惊人的投资业绩。 即便资产规模已经超过16万亿挪威克朗(10.78万亿人民币),但大象依然能够起舞。2023年,其回报率达16%,全年浮盈22220亿挪威克朗(1.5万亿人民币),创历史新高。用一个更直观的角度,相当于给挪威全国553.4万人,每人赚了27万人民币。感慨之余,不禁要问:GPFG靠什么赚那么多钱?这家全球资本巨无霸,资金从哪里来?又买了什么中国资产? 投资什么赚了1.5万亿?正如其名,挪威政府全球养老基金(GPFG)只在挪威境外投资。由于体量巨大,同时覆盖六大洲65个国家和地区的股票,因此在世界证券市场上,能量不可小觑。按照GPFG当下的资产配置策略:70.9%投资股票,27.1%投资债券等固定收益资产,1.9%投资地产,0.1%投资可再生能源基础设施。那么,用于股票投资的资金,约为11.34万亿挪威克朗(7.64万亿人民币)。这个数字是什么概念?根据官方数据, 该基金是全球近9000家上市公司的股东,总共拥有全世界上市公司近1.5%的股票——反观人口数量,挪威的500多万人,不及中国很多地级市。GPFG在2023年股票投资的收益是21%,但整体收益被拉回到16%,这是因为其他三大类资产的收益率低:固定收益资产回报6%;可再生能源基础设施投资回报4%,占比很低,而且有“政治正确”的功能;地产资产(非上市)回报不佳,为-12%。实际上,2023年全球地产都处在一个低潮周期,这是美联储影响下的全球加息浪潮、疫情时的房产价格飙升后回调、全球通货膨胀导致地产业成本上升等多重因素的结果。不过,这种重筹码放在股市的投资风格,让GPFG吃过亏——该基金曾在2022年亏损1.64万亿挪威克朗,同样创下了历史纪录。但2023年业绩的大翻盘,不仅补上了2022年的亏损,也创下了盈利的新纪录。负责管理GPFG的挪威央行投资管理机构(NBIM)首席执行官尼古拉·坦根(Nicolai Tangen)对此的解释也很直白:“科技股表现尤其出色。” 2024年1月30日,尼古拉·坦根(左一)出现在年度业绩发布会现场。尼古拉·坦根拥有艺术史硕士学位,是当代北欧艺术的最重要藏家。来源:视觉中国。举例而言:2022年末,GPFG持有微软全部股票的1.13%,是其资产盘子中第二大的个股,当时仓位的市值是1998.78亿挪威克朗(1365.89亿人民币)。到2023年末,持有微软股票的比例上升到1.26%,市值也飙升到了3583.88亿挪威克朗(2449.09亿人民币),超越苹果,成为GPFG持仓的第一位。还有英伟达。2022年末,其持有英伟达1.08%的股票,持仓市值381.00亿挪威克朗(260.36亿人民币),虽然也是重仓股,但只排在股票盘子的第22位。到2023年末,持仓略有增加,达到1.17%——但市值却大幅飙升到1458.55亿挪威克朗(996.72亿人民币),成为GPFG持仓市值第五大个股。背后的逻辑再清楚不过。2023年初开始,ChatGPT带动了一轮人工智能驱动的科技股价值浪潮,微软、英伟达等科技股是最大的受益者。而GPFG不仅早就手握“筹码”,而且坚定加仓。从整体重仓股的情况看,GPFG对科技股偏好更加明显。2022年末、2023年末持仓三甲均为微软、苹果、谷歌,只是排序略有变化。整个芯片产业链自然也是重点——从光刻机到晶圆加工,从阿斯麦、英伟达,到三星、台积电,都是投资的重点目标。 2023年12月31日,GPFG持仓市值前20名的股票(以美元计),持股比例指的是持有该上市公司全部股份的权益份额。来源:挪威央行投资管理机构,作者绘制。 2023年,这些科技股给GPFG赚了多少钱?其整体回报是8950亿挪威克朗(6093.08亿人民币),是第二大类消费股创造的3610亿挪威克朗(2457.66亿人民币)回报的两倍还多。当然,最赚钱的前六只股票全部是科技股:微软赚了1290亿挪威克朗、苹果赚了1140亿挪威克朗、英伟达赚了980亿挪威克朗、脸书(Meta)赚了780亿挪威克朗、亚马逊赚了740亿挪威克朗、谷歌(Alphabet)赚了720亿挪威克朗。第七名也算泛科技股,特斯拉,360亿挪威克朗。巴菲特的伯克希尔·哈撒韦也是其重仓股。2022年末,GPFG持有伯克希尔·哈撒韦全部股票的0.63%,排在持仓的第12位,当时的市值是518.34亿挪威克朗(351.64亿人民币)。到2023年末,增持到了0.85%,市值691.09亿挪威克朗(468.84亿人民币)。不过,由于科技股涨得更好,伯克希尔·哈撒韦的持股在整个GPFG股票盘子中降到了第14位。GPFG的决策者或许是巴菲特的“粉丝”、价值投资的拥趸。 海量资金从哪里来?全球排名靠前的主权财富基金中,很多都来自中东的石油国家。实际上,挪威政府全球养老基金(GPFG)的资金来源也是石油。提及挪威,大多数人想到的标签是北欧的高福利、峻峭的峡湾风光,亦或是三文鱼这样的海洋美食。但除此之外,挪威还有一个“硬核”身份——西欧最大的石油生产国。2022年,挪威的石油产量是8900万吨,而除了独联体国家之外的整个欧洲,全年产量也不过14800万吨。挪威人口只有500多万,这些石油必然是盈余的,挪威也因此成为世界第九大石油出口国,次于中东的科威特。在2023年的财富500强榜单中,挪威只有一家企业上榜,就是挪威国家石油公司Equinor,上一年,其全年营收1508.06亿美元(1.07万亿人民币),占同年挪威GDP5794.22亿美元(4.11万亿人民币)的四分之一还多。可以说,石油是挪威真正的支柱产业,也是支持其高福利的重要保障。自然资源获得的财富如何用之于民?这是自1969年在北海挪威大陆架发现世界上最大的海上油田之一埃科菲斯克(Ekofisk)以来,挪威一直在探索的问题。到了1970年代,二战后工业化的起飞让全球石油消耗大增。1971年,挪威埃科菲斯克投产。1972年,挪威国家石油公司成立。1973年,第四次中东战争,石油输出国组织成员国对支持以色列的国家实施石油禁运。第一次石油危机爆发,全球石油价格暴涨。1974年,挪威财政部向议会提交报告《石油活动在挪威社会中的作用》,开始正式讨论该国的石油财富应如何使用。随着石油财富的不断积累,到1983年,由挪威央行前行长赫尔莫德·斯科恩兰(Hermod Skånland)牵头提交了一份报告,建议政府将不断增长的石油收入建立一只基金,寻求投资回报。 挪威所属的北海埃科菲斯克(Ekofisk)油田的海上开采平台,挪威是海上石油和天然气的主要生产国。来源:视觉中国。 1990年,伊拉克入侵科威特,第三次石油危机。同年,挪威议会正式通过《政府养老基金法(Government Pension Fund Act)》,授权建立政府石油基金(Government Petroleum Fund),定期将政府的石油收入(包括石油税收、开采许可证费用和国家石油公司的股息等)划入该基金。这只基金在建立之初,目的是多重的:对冲油价下跌时的收入不足,在挪威国内经济收缩周期时为政府财政弥补赤字,应对挪威国内老龄化趋势……更长远地看,这只基金也在为未来石油资源下降或者枯竭做准备:投资替代矿产。这和很多中东石油国家的主权财富基金的战略是类似的。1996年,政府石油基金正式从挪威财政部获得第一笔资金。1998年,挪威央行投资管理机构(NBIM)成立,负责管理这只基金。一开始也比较审慎,只有40%的资产用于投资国际股票市场。 2006年,挪威政府石油基金更名为现在的名字:挪威政府全球养老基金(GPFG)。2008年金融危机之后,废墟也成为淘金场。2009年6月,挪威财政部将基金的股票投资份额提高到60%。随之而来的是,这一年的回报率创了纪录:25.6%。 2010年代开始, GPFG开始投资房地产,首先买下的是伦敦摄政街的113栋建筑。后续,又投资纽约、华盛顿、波士顿、东京等地的地产,都是核心区位,核心物业。 2014年,挪威央行行长提议将股票投资比例进一步提升到70%。2021年,开始投资于未上市的可再生能源基础设施——这与股票、固收、地产共同组成了今天GPFG资产配置四大板块。 那么,作为全球最大的主权财富基金,这些年赚了多少钱? 根据挪威央行投资管理机构(NBIM)公布的数据,截至2023年6月30日, GPFG来自政府资金流入合计43920亿挪威克朗(2.99万亿人民币)。自1998年以来,这只基金赚了78710亿挪威克朗(5.36万亿人民币),年化回报率5.99%。如果统计2023年全年数据,这个数字必然更加可观。 由于是基于央行外汇储备的法律和管理模式, GPFG投资范围从一开始就被限定在挪威境外。作为最大的新兴市场之一,中国的资产自然也在其股票池之中。 2023年12月31日,GPFG持仓市值前20名的中国股票(以美元计),持股比例指的是持有该上市公司全部股份的权益份额。来源:挪威央行投资管理机构,作者绘制。 价值投资的风格依旧非常典型。从头部持仓来看,科技股是主线,叠加头部的消费、金融、医药股。不过,一些异动值得关注。相较于2022年,2023年末的持仓显示出其投资决策思路: 增持了拼多多,也加仓了阿里巴巴和美团,却减持了京东。继续买入了建设银行、招商银行,对工商银行的持股却无增减。 在特斯拉身上赚到了钱, GPFG在2023年继续增持了比亚迪。但却卖出了贵州茅台。不过,这家世界最大的主权财富基金,依然是这家A股市值第一企业持股0.16%的股东。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":709,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":259539883810944,"gmtCreate":1704374281949,"gmtModify":1704375012662,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LKNCY\">$瑞幸咖啡(LKNCY)$</a> 是时候买入了。","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LKNCY\">$瑞幸咖啡(LKNCY)$</a> 是时候买入了。","text":"$瑞幸咖啡(LKNCY)$ 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","text":"当别人在飞速研发科技的时候,我们这边在群魔乱舞,悲哀啊悲哀![汗颜]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/308492789305480","repostId":"1105231569","repostType":2,"repost":{"id":"1105231569","pubTimestamp":1716327831,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1105231569?lang=&edition=full","pubTime":"2024-05-22 05:43","market":"us","language":"zh","title":"微软深夜再掀AI生产力革命,奥特曼登台“自曝”新模型!定制Copilot十亿打工人狂欢","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1105231569","media":"新智元","summary":"AI生产力的革命,微软怎会缺席?还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>导读:</strong>微软昨夜刚上演了一波AI PC革命,今天又全是Copilot。而最让人意外的,竟是奥特曼本人登台预告了下一代模型将会带来新的模态和整体智能。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">AI生产力的革命,微软怎会缺席?</p><p style=\"text-align: justify;\">在今天的开发者大会上,曾经誓要「颠覆」10亿打工人的Copilot,依然是全程的主角。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a33b874e66f9373bf05c826e66b887b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\"/></p><p>没想到70年后,还是要靠微软重新定义软件</p><p>不仅有Copilot加持的全新AI PC,日常生活助手Copilot,还有为全世界开发者提供的AI工具堆栈。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a970d41904368df9cf8100b3baee0ec\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>更惊喜的是,Sam Altman竟然在发布会的最后,被CTO Kevin Scott请上了台!</p><p>两人开场先是一波寒暄,然后共同感慨,这简直是疯狂的一周,疯狂的一年!</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04ab903d1540074cded56ead5ec9d90d\" alt=\"针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」\" title=\"针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/><span>针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」</span></p><p><strong>三大杀器</strong></p><p>过去的一年半里,世界发生了诸多变化,其中最令Altman本人震惊的事是什么?</p><p>Altman表示,数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。</p><p>从GPT-4 ,再到GPT-4o的发布,尽管模型API推出时间不久,但我从未见过一项技术能如此迅速地得到有意义的应用。</p><p>人们正在构建我们从未想过的创新应用,完全展现了开放API的价值所在。</p><p>而Kevin Scott也调侃道:看得出来,你们很好地利用了手里的超强超算。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d143fa5a395f7995a248ee1c3da6ad6a\" alt=\"2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI\" title=\"2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"508\"/><span>2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI</span></p><p>奥特曼还表示,新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。</p><p>他预计模型将会变得更智能、更强大,更安全,而且GPT-4o将会速度更快,成本更低。</p><p>是的,就像摩尔定律推动信息革命一样,Scaling Law和模型架构一起,改变了我们使用数据、生成数据的方式。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef9df46e4cedbabc49e696d31369b812\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>在这些缩放定律的影响下,我们拥有一个新的自然用户界面,这是一个模型,这意味着支持文本、语音、图像、视频作为输入和输出。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fd9d6ef85d2f25df73cf2dd8eb21515e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/></p><p>Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,则可以让我们构建AI程序、解决方案等。</p><p>还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!</p><p>如今,Windows成为了构建AI应用的最佳平台。而这种影响,不啻于Win 32对图形用户界面的意义。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b52116e9e44abd1f9ba1c150c8e64a11\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>GitHub Copilot「插件商店」首发</strong></p><p>继Copilot成为最流行的代码补全工具和「个人助理」之后,微软本次又更新了这个效率提升神器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60af5d64e5148b9d99014944a0fbf263\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"868\"/></p><p>微软表示,很多开发者在代码之外花费了75%的时间,比如追踪工作流、以及撰写需求文档和规格说明等。</p><p>不仅如此,定位和修复bug的工作往往需要频繁进行上下文切换,开发者在数据库、IDE、代码仓库、监控工具、云平台之间疲于奔命,无法专注于代码本身。</p><p>这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。</p><p>它可以通过对话的方式将所有流程整合在一起,帮你调用所有工具和平台,开发者只需要专注于IDE界面的核心代码内容,最大限度减少上下文切换。</p><p>不仅如此,基于强大的网络搜索和推理决策能力,Copilot还能回答关于开发过程的问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e39631673ca31c7758af40c4246f43d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\"/></p><p>比如在下面这个demo中,用西班牙语描述需求,Copilot就可以自动编写出代码,并为Azure上的部署提供建议。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d9f89dd461ead102cc9e5452c51b64f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>GitHub产品副总裁表示:「使用自然语言编程将继续降低软件开发的门槛。未来,10亿人可以利用GitHub Copilot,以自然语言的方式与开发技术栈中的任何工具集成,在GitHub上构建代码。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c13dd130008db5df10f31735930623bf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"634\"/></p><p>GitHub Copilot支持各种各样的开发工具和平台,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微软自家的Office全家桶、Azure和Teams。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90b5c0fb046579165596bc0646e16e0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"630\"/></p><p>GitHub产品高级副总裁Mario Rodriguez表示:「我们的目标是使GitHub Copilot成为最集成、最强大、最智能的AI平台。」</p><p>在此基础上延伸出的Copilot Workspace更是提高了开发团队使用GitHub管理项目代码的效率。</p><p>之前,用户只能通过Git Bash命令行上传项目文件,图形化界面能进行的操作非常有限。</p><p>有了Copilot Workspace,各种时间线和代码分支一目了然,上传文件也容易很多。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08aacf740c34377c3c9a548c198a4565\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而且还提供了非常清晰的代码变动可视化界面,让你自始至终都对项目有满满的掌控感。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/603fe5fe1ce576c05c9d08ed77c01993\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。</p><p>不仅如此,对开发者来说,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!</p><p><strong>3种方式,定义自己的Copilot插件</strong></p><h3 id=\"id_2875772680\" style=\"text-align: justify;\">SharePoint</h3><p>SharePoint是微软开发的用于组织内部存储、管理和共享内容的平台,每天上传数量超过20亿条。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了减少工作中搜索和筛选内容的时间,微软开发了从SharePoint创建Copilot的功能。</p><p>任何拥有SharePoint网站编辑权限的人,只需点击几下就可以自定义Copilot功能,还可以通过Teams聊天框、电子邮件等方式将创建好的Copilot分享给团队中其他成员。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe4b844631621052a37b6d7b8b432b7c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"999\" tg-height=\"562\"/></p><p>点选好SharePoint中允许访问的内容范围,以及Copilot的身份和行为等信息,它就可以立刻投入工作了。</p><p>比如内容回答问题、总结信息或者查找文件,基于你之前授权给它的内容,Copilot可以提供最新、最准确的响应。</p><p>想要在SharePoint之外创建自己的Copilot?</p><p>没问题!微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。</p><h3 id=\"id_20792094\" style=\"text-align: justify;\">Copilot Studio</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/908dd6f187f3b4d41e40bdc3944f58a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"476\"/></p><p>在SharePoint之外,Copilot Studio支持超过1000个数据连接器,方便你将各种数据源导入Copilot。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/776a08a59ad64f9c921554491b9cb301\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"877\"/></p><p>Copilot Studio依旧采用类似SharePoint中「对话驱动」的界面,你可以像聊天一样描述——想要Copilot有什么样的知识和功能,Copilot Studio就可以立即创建,并支持实时的测试、修改和发布。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/073d20b2c29bd9f15797216afc854c5e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"637\"/></p><p>为了用户更容易上手使用,Studio中还内置了各种Copilot模板,比如用于组织清晰度的Organizatiion Navigator、用于员工健康管理的Wellness等,未来几个月还会有更多Copilot模板发布。</p><p>使用Copilot Studio,你会有一种一切尽在掌握的感觉。</p><h3 id=\"id_1376868848\" style=\"text-align: justify;\">VSCode</h3><p>如果你是一个高端玩家,更喜欢用代码优先的方式构建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,编写函数来精准定义Copilot的工作流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/98f850dafde7cac1f8935ac31eafa3bc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>Copilot新能力解锁</strong></p><p>Copilot早就不止步于代码补全功能,而是已经演变「个人助理」,成为打工人们的效率提升神器,而且与多种工具和平台合作,构建起一套完整的「Copilot生态」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f300e177d0fd4c0c2c31556d4218974\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"900\" tg-height=\"503\"/></p><p>本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。</p><h3 id=\"id_2958137519\" style=\"text-align: justify;\">Team Copilot</h3><p>Team Copilot将功能延伸到「个人助理」之外,开始成为团队的一员。</p><p>它能承担单独的职责,提升整个团队的工作效率,比如组织并记录会议、跟踪讨论内容等,甚至可以充当项目经理,为成员分配任务并及时跟进ddl。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e57e3fd5f58e42d0053f559016863ea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>对于聊天界面中团队成员们的讨论进展,Copilot还能实时更新自己的记录内容。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8eba0371d2e3d993117d4b0b9efaa241\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>可以在Microsoft自家开发的Teams、Loop或者Planner等协作办公软件中使用Team Copilot。</p><p>这项功能将在今年晚些时候以预览版形式向有Copilot许可证的用户发布。</p><h3 id=\"id_1390354609\" style=\"text-align: justify;\">Agents Copilot</h3><p style=\"text-align: justify;\">如果Copilot仅仅进化到团队助手,你可能还是小看了微软。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像用户可以自定义Copilot插件一样,你也可以使用Copilot Studio自定义一个Copilot Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">它不再像原来一样被动地等着你问问题或者分配任务,而是变成「事件触发」的智能体,像虚拟员工一样工作并自动执行任务。</p><p>这意味着,Copilot Agent不仅需要记忆、上下文推理以及根据反馈学习的能力,而且需要更加主动,能够在后台自发执行任务。</p><p>这样的Copilot岂不是会让一大批白领失业?</p><p>微软业务应用程序和平台公司副总裁Charles Lamanna在采访中表示,它可以消除一些重复、琐碎的工作,例如数据输入等,也许都是没有人真正想做的事情。</p><p><strong>GPT-4o上新,多款基础模型可用</strong></p><p>除了Copilot华丽的演示之外,在开篇提到的三个平台中,最核心的是构建最完整的端到端堆栈——Copilot stack。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cec811c46b404d111626de1f31ff0dee\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>其中,最底层是基础设施,然后是基础模型层。</p><h3 id=\"id_1634543637\" style=\"text-align: justify;\">基础设施</h3><p>为了AI工作负载,微软特意构建了全新的数据中心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0294248d54528b8fd13b81459126bf1d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/792b994edbdd99e5c6e7498622089cb8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>截止2024年5月,Azure超算能力已经实现了30倍的增长!</p><p>可以说,他们提供了世界上最先进的AI加速器,开发者可以拥有最完整的AI加速器选择。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad8d94d471b3f74095924da0f51589b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>从GPT-4到GPT-4o,不仅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。</p><p>而这背后,是微软与英伟达、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推进。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f8538135e75b44264db48ca676a82bd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67a2f30a3994ab1fddedf977f6fc2f45\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而说到和AMD的合作,微软是第一个提供最新ND MI300X v5虚拟机的云服务供应商。</p><p>无论对于AMD,还是对于微软,这都是一个意义重大的里程碑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23187203bfcf960204b650243f2f2001\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/283b731dd248da579b64c55da53f2839\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而最新Azure Cobalt也开始进行公开预览了,目前已经为Microsoft Teams等服务提供了数十亿次对话的支持。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa1d2f2f638ced7aa8d130ca79434e55\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"585\"/></p><h3 id=\"id_267875499\" style=\"text-align: justify;\">基础模型</h3><p>在基础模型方面,微软与OpenAI展开了深度合作,而现在GPT-4o可以在Azure上进行训练。</p><p>一张图,展示了GPT-4o依旧是最强的模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617acf2a3290421f924ee8c985bca2df\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而在如此强大的模型的加持下,Copilot甚至已经「进化」到指导我们怎么玩游戏了!</p><p>举个例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把剑,却毫无头绪。</p><p>Copilot会从头教你:为了造一把剑,你需要先收集材料。按E键,就能打开自己的材料库了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Copilot发现,我们缺少制作剑刃的材料,为此,需要收集木材、石头、铁、金或者钻石。</p><p style=\"text-align: justify;\">忽然出现的小人,让玩家吓了一跳。</p><p style=\"text-align: justify;\">Copilot提示道:这是一场僵尸赛跑,我们需要尽快摆脱它们。要么快速建一座方块塔,或者快速找到一个避难场所,还可以挖到山的另一侧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38ea329476492914de263018b7ba6754\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"575\"/></p><p>此外,微软首次介绍了十分强大的Agent能力。</p><p>想露营但找不到合适的鞋怎么办?给它看一眼你的鞋,就能让它给你提意见了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c9e08cd1d08f40f0212363adec0a0b5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/></p><p>Agent分析道,这款非常适合夏季远足、让双脚保持凉爽,然而却不是这次的最佳选择。</p><p>既然如此,我们就让Agent直接挑一款最合适的。</p><p>Agent发现,这次最合适的产品是TrekReady Hawking,它为脚踝提供了支撑,还能在寒冷的山区为脚部提供保暖。然后,它还帮我们把这双鞋添加到购物车中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/509f5fe827efc12b209207ac0af82d9b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p>当然,除了OpenAI的模型之外,微软Azure平台还将提供多款可用的模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/512dff0c8b60fb2e0cd861595f0c8555\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d146bb0a586e901155b972bc455ebbf7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>最强小语言模型:Phi-3</strong></p><p>除了引入外部模型之外,微软一直以来都在押注小模型,并引领了一场SLM革命。</p><p>从去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微软小模型已经完成四次迭代升级。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a0b33c4e3e19bc645db82d48d12f4e5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>今天,Phi-3家族正式官宣新成员:</p><p>Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1140ff3f5384538738680b1f771cab0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"521\"/></p><p>其实,Phi-3-small,Phi-3-medium对于每个人来说,或许并不陌生了。</p><p>上个月,微软首次亮相Phi-3-mini,经过3.3万亿token训练仅有38亿参数,而且还可以部署在手机上,性能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7d6c74b68a335dbccf2380521702613\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"240\"/></p><p>另外,技术报告中,还首次展示了经过4.8T token训练的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/29ce0b563a98b6c7c67b25b1d221eeea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"471\"/></p><p>具体来说,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,实力与Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相当。</p><p>而提供了4k和128k上下文的Phi-3-medium,性能可以超越Mistral 8x7B。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/430fe031ae11aa7c4afccc8f77998389\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>而现在,这些模型已经在Hugging Face上发布,开发者们可以下载权重并使用。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c310eb6e3623ced6fb2bfdb9026e0ef\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1550\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67047c41e615a42be46a13ff0589cb50\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"301\"/></p><h3 id=\"id_1615074711\" style=\"text-align: justify;\">多模态Phi-3</h3><p>真正引人关注的是,Phi-3在今天正式推出了多模态模型Phi-3-vision,有42亿参数,128k上下文。</p><p>它可以完成一般的视觉推理任务,比如现场演示中,询问图表中的信息。</p><p>甚至,人们还可以使用Phi-3-vision进行OCR、表格理解、一般图像理解等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36323bbf12be1db22d1c5295fa2062ab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"960\" tg-height=\"542\"/></p><p>值得一提的是,这款轻量模型仅用了一天半的时间,在512块H100上完成了训练。</p><p>它使用了500B视觉和文本token,其中「教科书数据集」一直以来是Phi系列模型的训练核心。</p><p>这次,Phi-3-vision的训练的图像数据来自,精选高质量图文搭配的内容,还有新创建的「教科书」式的综合数据。</p><p>其中包括,图表、表格、示意图、幻灯片等教授的数学、编码、常识推理等。</p><p>尽管参数量级非常小,在多模态基准测试中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。</p><p>甚至,各项性能非常接近GPT-4V。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e65d961f12620d57b468983ecea851b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"489\"/></p><p>一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d35651ba76d77027c6376060a003980\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"383\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86e6f58e2023680c6a5ce34da80048d3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"525\" tg-height=\"655\"/></p><p>还有一些开发者们也决定尝试一番。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0505a38f522f21042384647c02ffea44\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"135\"/></p><p>以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/73ce7449e482c972b28692bad08e50a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><h3 id=\"id_1475205927\" style=\"text-align: justify;\">SOTA小模型Phi-Silica</h3><p>此外,纳德拉还在今天发布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。</p><p>微软称,这是一款专为Copilot+ PC设计的33亿参数模型,每秒可以处理650 token的,功率消耗约为1.5瓦。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1165c5d734fa5da68f47d637b489981\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>这就意味着,Phi-Silica不会占用大量算力,并可以释放PC的CPU和GPU来处理其他计算。</p><p>另外,它的token生成会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,大约每秒可输出27个token。</p><p>微软表示,「Phi-Silica的不同之处在于,它是Windows首个本地部署的语言模型」。</p><blockquote><p>它针对Copilot+PC NPU进行了优化,可在本地设备上实现超快的推理响应速度。</p><p>这是Windows将先进的AI技术直接带给第三方开发者的一个里程碑时,为他们开发出色的Windows原生体验和第三方体验铺平了道路。</p></blockquote><p>Phi-3模型最新的应用,便是微软还和可汗学院联合打造教育模型。</p><p>在模型的帮助下,学生们不仅得到了个性化的AI指导,老师们也感受到了自己的价值。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1046ea0940eb9255a2dd2a54bd8c767e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p>更重要的是,在Phi-3的加持下,能够免费提供给教育工作者的Khanmigo,必将极大地改变美国的教育界。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/681d21e383d98b53ba63f06c10eb9193\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p><strong>Windows</strong></p><p>Copilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/227d74e6549da07a8cf3a285d76e46a3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p>Pavan Davuluri展示了Copilot加持下的玩家,不用谷歌搜索,询问即可通过被卡住的关卡。</p><p>通过将Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戏体验。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00df775e72d628672b59fe4e6ebdcee2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p>此外,微软还与Quest联手,将Copilot带进VR世界,并为Quest带来可扩展到3D空间的Windows应用程序。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0480bc33db93e968d231a929963430c9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Scott请上了台!两人开场先是一波寒暄,然后共同感慨,这简直是疯狂的一周,疯狂的一年!针对前段时间的OpenAI离职潮,奥特曼似乎用了一些隐晦的话语来暗戳戳回应:「为了让GPT变得稳健、安全,我们做了很多工作。OpenAI 创建了众多团队来确保LLM按预期工作。」三大杀器过去的一年半里,世界发生了诸多变化,其中最令Altman本人震惊的事是什么?Altman表示,数百万开发者是推动过去一年里世界巨变的核心。从GPT-4 ,再到GPT-4o的发布,尽管模型API推出时间不久,但我从未见过一项技术能如此迅速地得到有意义的应用。人们正在构建我们从未想过的创新应用,完全展现了开放API的价值所在。而Kevin Scott也调侃道:看得出来,你们很好地利用了手里的超强超算。2020年交付的「鲨鱼」级超算训出了GPT-3,接下来的「虎鲸」级超算训出GPT-4,而现在「鲸鱼」级超算微软正交付给OpenAI奥特曼还表示,新的模态和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键。他预计模型将会变得更智能、更强大,更安全,而且GPT-4o将会速度更快,成本更低。是的,就像摩尔定律推动信息革命一样,Scaling Law和模型架构一起,改变了我们使用数据、生成数据的方式。在这些缩放定律的影响下,我们拥有一个新的自然用户界面,这是一个模型,这意味着支持文本、语音、图像、视频作为输入和输出。Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,则可以让我们构建AI程序、解决方案等。还有一个重头戏,当然就是昨天发布的全新Copilot+ PC,它直接打破了纪录,成为有史以来最快的AI电脑!如今,Windows成为了构建AI应用的最佳平台。而这种影响,不啻于Win 32对图形用户界面的意义。GitHub Copilot「插件商店」首发继Copilot成为最流行的代码补全工具和「个人助理」之后,微软本次又更新了这个效率提升神器。微软表示,很多开发者在代码之外花费了75%的时间,比如追踪工作流、以及撰写需求文档和规格说明等。不仅如此,定位和修复bug的工作往往需要频繁进行上下文切换,开发者在数据库、IDE、代码仓库、监控工具、云平台之间疲于奔命,无法专注于代码本身。这正是全新GitHub Copilot可以发挥作用的地方。它可以通过对话的方式将所有流程整合在一起,帮你调用所有工具和平台,开发者只需要专注于IDE界面的核心代码内容,最大限度减少上下文切换。不仅如此,基于强大的网络搜索和推理决策能力,Copilot还能回答关于开发过程的问题。比如在下面这个demo中,用西班牙语描述需求,Copilot就可以自动编写出代码,并为Azure上的部署提供建议。GitHub产品副总裁表示:「使用自然语言编程将继续降低软件开发的门槛。未来,10亿人可以利用GitHub Copilot,以自然语言的方式与开发技术栈中的任何工具集成,在GitHub上构建代码。」GitHub Copilot支持各种各样的开发工具和平台,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微软自家的Office全家桶、Azure和Teams。GitHub产品高级副总裁Mario Rodriguez表示:「我们的目标是使GitHub Copilot成为最集成、最强大、最智能的AI平台。」在此基础上延伸出的Copilot Workspace更是提高了开发团队使用GitHub管理项目代码的效率。之前,用户只能通过Git Bash命令行上传项目文件,图形化界面能进行的操作非常有限。有了Copilot Workspace,各种时间线和代码分支一目了然,上传文件也容易很多。而且还提供了非常清晰的代码变动可视化界面,让你自始至终都对项目有满满的掌控感。截止目前,GitHub Copilot仍处于内测阶段,之后将在GitHub插件市场中发布。不仅如此,对开发者来说,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!3种方式,定义自己的Copilot插件SharePointSharePoint是微软开发的用于组织内部存储、管理和共享内容的平台,每天上传数量超过20亿条。为了减少工作中搜索和筛选内容的时间,微软开发了从SharePoint创建Copilot的功能。任何拥有SharePoint网站编辑权限的人,只需点击几下就可以自定义Copilot功能,还可以通过Teams聊天框、电子邮件等方式将创建好的Copilot分享给团队中其他成员。点选好SharePoint中允许访问的内容范围,以及Copilot的身份和行为等信息,它就可以立刻投入工作了。比如内容回答问题、总结信息或者查找文件,基于你之前授权给它的内容,Copilot可以提供最新、最准确的响应。想要在SharePoint之外创建自己的Copilot?没问题!微软还发布了Copilot Studio,提供更灵活的自定义功能。Copilot Studio在SharePoint之外,Copilot Studio支持超过1000个数据连接器,方便你将各种数据源导入Copilot。Copilot Studio依旧采用类似SharePoint中「对话驱动」的界面,你可以像聊天一样描述——想要Copilot有什么样的知识和功能,Copilot Studio就可以立即创建,并支持实时的测试、修改和发布。为了用户更容易上手使用,Studio中还内置了各种Copilot模板,比如用于组织清晰度的Organizatiion Navigator、用于员工健康管理的Wellness等,未来几个月还会有更多Copilot模板发布。使用Copilot Studio,你会有一种一切尽在掌握的感觉。VSCode如果你是一个高端玩家,更喜欢用代码优先的方式构建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,编写函数来精准定义Copilot的工作流。Copilot新能力解锁Copilot早就不止步于代码补全功能,而是已经演变「个人助理」,成为打工人们的效率提升神器,而且与多种工具和平台合作,构建起一套完整的「Copilot生态」。本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。Team CopilotTeam Copilot将功能延伸到「个人助理」之外,开始成为团队的一员。它能承担单独的职责,提升整个团队的工作效率,比如组织并记录会议、跟踪讨论内容等,甚至可以充当项目经理,为成员分配任务并及时跟进ddl。对于聊天界面中团队成员们的讨论进展,Copilot还能实时更新自己的记录内容。可以在Microsoft自家开发的Teams、Loop或者Planner等协作办公软件中使用Team Copilot。这项功能将在今年晚些时候以预览版形式向有Copilot许可证的用户发布。Agents Copilot如果Copilot仅仅进化到团队助手,你可能还是小看了微软。就像用户可以自定义Copilot插件一样,你也可以使用Copilot Studio自定义一个Copilot Agent。它不再像原来一样被动地等着你问问题或者分配任务,而是变成「事件触发」的智能体,像虚拟员工一样工作并自动执行任务。这意味着,Copilot Agent不仅需要记忆、上下文推理以及根据反馈学习的能力,而且需要更加主动,能够在后台自发执行任务。这样的Copilot岂不是会让一大批白领失业?微软业务应用程序和平台公司副总裁Charles Lamanna在采访中表示,它可以消除一些重复、琐碎的工作,例如数据输入等,也许都是没有人真正想做的事情。GPT-4o上新,多款基础模型可用除了Copilot华丽的演示之外,在开篇提到的三个平台中,最核心的是构建最完整的端到端堆栈——Copilot stack。其中,最底层是基础设施,然后是基础模型层。基础设施为了AI工作负载,微软特意构建了全新的数据中心。因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。截止2024年5月,Azure超算能力已经实现了30倍的增长!可以说,他们提供了世界上最先进的AI加速器,开发者可以拥有最完整的AI加速器选择。从GPT-4到GPT-4o,不仅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。而这背后,是微软与英伟达、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推进。英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。而说到和AMD的合作,微软是第一个提供最新ND MI300X v5虚拟机的云服务供应商。无论对于AMD,还是对于微软,这都是一个意义重大的里程碑。自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。而最新Azure Cobalt也开始进行公开预览了,目前已经为Microsoft Teams等服务提供了数十亿次对话的支持。基础模型在基础模型方面,微软与OpenAI展开了深度合作,而现在GPT-4o可以在Azure上进行训练。一张图,展示了GPT-4o依旧是最强的模型。而在如此强大的模型的加持下,Copilot甚至已经「进化」到指导我们怎么玩游戏了!举个例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把剑,却毫无头绪。Copilot会从头教你:为了造一把剑,你需要先收集材料。按E键,就能打开自己的材料库了。Copilot发现,我们缺少制作剑刃的材料,为此,需要收集木材、石头、铁、金或者钻石。忽然出现的小人,让玩家吓了一跳。Copilot提示道:这是一场僵尸赛跑,我们需要尽快摆脱它们。要么快速建一座方块塔,或者快速找到一个避难场所,还可以挖到山的另一侧。此外,微软首次介绍了十分强大的Agent能力。想露营但找不到合适的鞋怎么办?给它看一眼你的鞋,就能让它给你提意见了。Agent分析道,这款非常适合夏季远足、让双脚保持凉爽,然而却不是这次的最佳选择。既然如此,我们就让Agent直接挑一款最合适的。Agent发现,这次最合适的产品是TrekReady Hawking,它为脚踝提供了支撑,还能在寒冷的山区为脚部提供保暖。然后,它还帮我们把这双鞋添加到购物车中。当然,除了OpenAI的模型之外,微软Azure平台还将提供多款可用的模型。并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。最强小语言模型:Phi-3除了引入外部模型之外,微软一直以来都在押注小模型,并引领了一场SLM革命。从去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微软小模型已经完成四次迭代升级。今天,Phi-3家族正式官宣新成员:Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。其实,Phi-3-small,Phi-3-medium对于每个人来说,或许并不陌生了。上个月,微软首次亮相Phi-3-mini,经过3.3万亿token训练仅有38亿参数,而且还可以部署在手机上,性能与Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。另外,技术报告中,还首次展示了经过4.8T token训练的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。具体来说,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,实力与Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相当。而提供了4k和128k上下文的Phi-3-medium,性能可以超越Mistral 8x7B。而现在,这些模型已经在Hugging Face上发布,开发者们可以下载权重并使用。多模态Phi-3真正引人关注的是,Phi-3在今天正式推出了多模态模型Phi-3-vision,有42亿参数,128k上下文。它可以完成一般的视觉推理任务,比如现场演示中,询问图表中的信息。甚至,人们还可以使用Phi-3-vision进行OCR、表格理解、一般图像理解等。值得一提的是,这款轻量模型仅用了一天半的时间,在512块H100上完成了训练。它使用了500B视觉和文本token,其中「教科书数据集」一直以来是Phi系列模型的训练核心。这次,Phi-3-vision的训练的图像数据来自,精选高质量图文搭配的内容,还有新创建的「教科书」式的综合数据。其中包括,图表、表格、示意图、幻灯片等教授的数学、编码、常识推理等。尽管参数量级非常小,在多模态基准测试中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。甚至,各项性能非常接近GPT-4V。一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。还有一些开发者们也决定尝试一番。以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。SOTA小模型Phi-Silica此外,纳德拉还在今天发布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。微软称,这是一款专为Copilot+ PC设计的33亿参数模型,每秒可以处理650 token的,功率消耗约为1.5瓦。这就意味着,Phi-Silica不会占用大量算力,并可以释放PC的CPU和GPU来处理其他计算。另外,它的token生成会重用NPU的KV缓存,并在CPU上运行,大约每秒可输出27个token。微软表示,「Phi-Silica的不同之处在于,它是Windows首个本地部署的语言模型」。它针对Copilot+PC NPU进行了优化,可在本地设备上实现超快的推理响应速度。这是Windows将先进的AI技术直接带给第三方开发者的一个里程碑时,为他们开发出色的Windows原生体验和第三方体验铺平了道路。Phi-3模型最新的应用,便是微软还和可汗学院联合打造教育模型。在模型的帮助下,学生们不仅得到了个性化的AI指导,老师们也感受到了自己的价值。更重要的是,在Phi-3的加持下,能够免费提供给教育工作者的Khanmigo,必将极大地改变美国的教育界。WindowsCopilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。Pavan Davuluri展示了Copilot加持下的玩家,不用谷歌搜索,询问即可通过被卡住的关卡。通过将Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戏体验。此外,微软还与Quest联手,将Copilot带进VR世界,并为Quest带来可扩展到3D空间的Windows应用程序。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":235,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":271790366261480,"gmtCreate":1707392836909,"gmtModify":1707393083872,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"如在国内,呃,这些钱估计都消失啊,而且找不出原因。","listText":"如在国内,呃,这些钱估计都消失啊,而且找不出原因。","text":"如在国内,呃,这些钱估计都消失啊,而且找不出原因。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/271790366261480","repostId":"1155763384","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":709,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":338078155800664,"gmtCreate":1723557620441,"gmtModify":1723557622427,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"感觉,慢慢已经开始泛起涟漪![得意]","listText":"感觉,慢慢已经开始泛起涟漪![得意]","text":"感觉,慢慢已经开始泛起涟漪![得意]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/338078155800664","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":215,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":338076252131376,"gmtCreate":1723557153130,"gmtModify":1723557154543,"author":{"id":"3464650551454893","authorId":"3464650551454893","authorIdStr":"3464650551454893","name":"飞驰西海岸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7b8059cb2f61076c6ac7d9b2634adf67","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3464650551454893"},"themes":[],"htmlText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>等多家华尔街券商上调台积电目标价,他们认为AI相关需求激增以及2025年公司可能的涨价行动将推高台积电盈利。</p><p><strong>高盛对于台积电的前景最为乐观,该行将台积电目标价提高19%至1160元台币</strong>,其预计公司3纳米和5纳米芯片制造价格将以“低个位数的百分比”上涨。</p><p>摩根大通表示,台积电或将提高2024年收入展望,还可能将资本支出提高到指引区间的高端。<strong>摩根大通预计到2028年人工智能对台积电总销售额的贡献率将为35%。</strong></p><p>台积电此前也表示,预计2024年的资本支出在280亿至320亿美元之间,预计2025年可能增至350亿至400亿美元,这些巨额预算主要用于2/3纳米工艺的研发和生产。</p><p>近期,花旗和<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>也双双上调了台积电的目标价。两家投行均认为,随着AI技术的快速发展和应用的不断扩大,台积电将从数据中心和边缘AI的芯片需求中获益,尤其是在更先进的2/3纳米工艺节点上。</p><p><strong>花旗预计,到2025年底,全球大多数AI GPU将迁移到3纳米工艺,这将为台积电带来更多订单</strong>,其3纳米工艺利用率预计将在明年保持紧张状态。台积电预计将在2025年获得更多3纳米芯片订单,特别是来自<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>和联发科等客户。</p><p>此外,<strong>摩根士丹利分析师Charlie Chan领衔的分析团队于6月5日发布研报,预计台积电可能会在2025年提高晶圆价格5%</strong>,以保持其毛利率在53%及以上的水平,并表示如果<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>接受涨价,其他关键的AI客户也可能会跟进。</p><p>AI浪潮中,作为科技巨头们的主要芯片代工厂商,台积电收获颇丰。高盛分析师Bruce Lu表示,“随着人工智能的不断发展,我们认为台积电是主要受益者之一”。</p><p>AI芯片订单高企,台积电5月销售额实现强劲增长。公司5月销售额为2296.2亿新台币(约合71.14亿美元),同比增长30.1%。今年1-5月,台积电累计销售额达1.06万亿新台币(约合328.39亿美元),同比增长27%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/709848af57d15fb61895756048f0737b\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"241\"/></p><p>时任台积电董事长的刘德音在股东大会上表示,预计AI需求比一年前乐观,随着AI的应用和芯片对公司提出更高要求,台积电对未来的增长充满信心。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>台积电市值逼近1万亿美元!华尔街齐声唱多 </title>\n<style 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