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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

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。

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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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！<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\"/>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。<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\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef9df46e4cedbabc49e696d31369b812\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fd9d6ef85d2f25df73cf2dd8eb21515e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b52116e9e44abd1f9ba1c150c8e64a11\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/60af5d64e5148b9d99014944a0fbf263\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1052\" tg-height=\"868\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e39631673ca31c7758af40c4246f43d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d9f89dd461ead102cc9e5452c51b64f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。」<img src=\"https://static.tigerbbs.com/c13dd130008db5df10f31735930623bf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"634\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/90b5c0fb046579165596bc0646e16e0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"630\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/08aacf740c34377c3c9a548c198a4565\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/603fe5fe1ce576c05c9d08ed77c01993\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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<h3 id=\"id_2875772680\" style=\"text-align: justify;\">SharePoint</h3>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。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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe4b844631621052a37b6d7b8b432b7c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"999\" tg-height=\"562\"/>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。<h3 id=\"id_20792094\" style=\"text-align: justify;\">Copilot Studio</h3><img src=\"https://static.tigerbbs.com/908dd6f187f3b4d41e40bdc3944f58a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"476\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/776a08a59ad64f9c921554491b9cb301\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"877\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/073d20b2c29bd9f15797216afc854c5e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"637\"/>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。<h3 id=\"id_1376868848\" style=\"text-align: justify;\">VSCode</h3>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/98f850dafde7cac1f8935ac31eafa3bc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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」。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f300e177d0fd4c0c2c31556d4218974\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"900\" tg-height=\"503\"/>本次Build大会上，微软又为Copilot解锁了一系列新功能。<h3 id=\"id_2958137519\" style=\"text-align: justify;\">Team Copilot</h3>Team 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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e57e3fd5f58e42d0053f559016863ea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/8eba0371d2e3d993117d4b0b9efaa241\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<h3 id=\"id_1390354609\" style=\"text-align: justify;\">Agents Copilot</h3>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/cec811c46b404d111626de1f31ff0dee\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>其中，最底层是基础设施，然后是基础模型层。<h3 id=\"id_1634543637\" style=\"text-align: justify;\">基础设施</h3>为了AI工作负载，微软特意构建了全新的数据中心。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0294248d54528b8fd13b81459126bf1d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/>因此，微软可以用每一兆瓦的功率，来降低AI的成本和功耗。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/792b994edbdd99e5c6e7498622089cb8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad8d94d471b3f74095924da0f51589b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f8538135e75b44264db48ca676a82bd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>英伟达关键平台产品，都会引入微软的云中。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/67a2f30a3994ab1fddedf977f6fc2f45\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/23187203bfcf960204b650243f2f2001\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>自研Azure Maia 100，只要你用过微软的服务，或多或少都会接触到。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/283b731dd248da579b64c55da53f2839\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa1d2f2f638ced7aa8d130ca79434e55\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"585\"/><h3 id=\"id_267875499\" style=\"text-align: justify;\">基础模型</h3>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/617acf2a3290421f924ee8c985bca2df\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/38ea329476492914de263018b7ba6754\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"575\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c9e08cd1d08f40f0212363adec0a0b5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"604\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/509f5fe827efc12b209207ac0af82d9b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/512dff0c8b60fb2e0cd861595f0c8555\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>并且，微软依旧拥抱开源社区，与Hugging Face合作。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/d146bb0a586e901155b972bc455ebbf7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a0b33c4e3e19bc645db82d48d12f4e5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>今天，Phi-3家族正式官宣新成员：Phi-3-vision、Phi-3-small，Phi-3-medium。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1140ff3f5384538738680b1f771cab0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"521\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7d6c74b68a335dbccf2380521702613\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"240\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/29ce0b563a98b6c7c67b25b1d221eeea\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"471\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/430fe031ae11aa7c4afccc8f77998389\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c310eb6e3623ced6fb2bfdb9026e0ef\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1550\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67047c41e615a42be46a13ff0589cb50\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"301\"/><h3 id=\"id_1615074711\" style=\"text-align: justify;\">多模态Phi-3</h3>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/36323bbf12be1db22d1c5295fa2062ab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"960\" tg-height=\"542\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/e65d961f12620d57b468983ecea851b3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"489\"/>一些开发者已经上手体验了，并称令人印象极为深刻。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d35651ba76d77027c6376060a003980\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"383\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86e6f58e2023680c6a5ce34da80048d3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"525\" tg-height=\"655\"/>还有一些开发者们也决定尝试一番。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0505a38f522f21042384647c02ffea44\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"135\"/>以上Phi-3模型，不仅可以在云端运行，甚至可以在本地运行。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/73ce7449e482c972b28692bad08e50a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/><h3 id=\"id_1475205927\" style=\"text-align: justify;\">SOTA小模型Phi-Silica</h3>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1165c5d734fa5da68f47d637b489981\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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」。<blockquote>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。</blockquote>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1046ea0940eb9255a2dd2a54bd8c767e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/681d21e383d98b53ba63f06c10eb9193\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>WindowsCopilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/227d74e6549da07a8cf3a285d76e46a3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/00df775e72d628672b59fe4e6ebdcee2\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/>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。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0480bc33db93e968d231a929963430c9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></body></html>","source":"lsy1569730104218","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>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</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; 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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 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