تتبع Microsoft، بقيادة Mustafa Suleyman، استراتيجية 'المتابع الثاني' في سباق الذكاء الاصطناعي المكلف. بدلاً من الريادة، تركز على الكفاءة والتكامل السوقي، مستفيدة من اختراقات الآخرين مثل OpenAI مع تطوير نماذج Phi الخاصة بها، بهدف تحقيق الاكتفاء الذاتي على المدى الطويل.
استكشف كيف أدت موجة صور الذكاء الاصطناعي المستوحاة من Studio Ghibli، والمدفوعة بنموذج GPT-4o من OpenAI، إلى زيادة هائلة في الاستخدام، مما سلط الضوء على الشراكة الاستراتيجية بين Microsoft و OpenAI وأبرز دور Azure الحيوي، محولاً اتجاهاً فيروسياً إلى مكاسب تجارية كبيرة لشركة Microsoft.
تطور Japan Airlines (JAL) تطبيق JAL-AI Report باستخدام نموذج Phi-4 من Microsoft للذكاء الاصطناعي على الأجهزة. يتيح ذلك لطاقم الطائرة توثيق الأحداث بسرعة، حتى بدون اتصال بالإنترنت، مما يوفر الوقت لخدمة الركاب ويعزز كفاءة التقارير كجزء من استراتيجية JAL الأوسع لدمج الذكاء الاصطناعي.
تُضيف Microsoft أدوات 'Researcher' و'Analyst' إلى Copilot لإجراء أبحاث معمقة، منافسةً OpenAI و Google و xAI. تستخدم الأدوات نماذج ذكاء اصطناعي استدلالية، وتصل لبيانات العمل (مثل Confluence و Salesforce)، لكنها تواجه تحديات الدقة. الوصول المبدئي عبر برنامج 'Frontier'.
كشفت Microsoft Research عن نظام 'KBLaM' المبتكر، وهو طريقة 'plug-and-play' لدمج المعرفة الخارجية في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). يتجنب هذا النهج الحاجة إلى استرجاع خارجي، مما يوفر استجابات أسرع وأكثر كفاءة وقابلية للتوسع بشكل كبير مقارنة بالطرق التقليدية مثل RAG.
تواصل مايكروسوفت تطوير تجاربها الرقمية المخصصة، مضيفةً صورًا رمزية متحركة تدعم الصوت إلى مساعدها الذكي Copilot. يهدف هذا التطور إلى إضافة بُعد جديد لتفاعل المستخدم، متجاوزًا الجوانب الوظيفية البحتة للمساعدة بالذكاء الاصطناعي، مما يجعل التفاعل أكثر طبيعية.
لم تعد Microsoft تعتمد فقط على OpenAI في مساعيها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تعمل الشركة العملاقة في مجال التكنولوجيا بنشاط على صياغة نماذج استدلال خاصة بها للذكاء الاصطناعي، مما يمثل محورًا هامًا في استراتيجيتها للذكاء الاصطناعي.
يقول ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft، إن نماذج الذكاء الاصطناعي التأسيسية أصبحت سلعة، مما يحول التركيز من تطوير النماذج إلى تكامل المنتجات وتطوير التطبيقات.
تتجه مايكروسوفت وآي بي إم نحو نماذج لغوية أصغر (SLMs) لتعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي. Granite من IBM و Phi-4 من Microsoft يمثلان تحولًا نحو الاستدامة، وتقليل استهلاك الطاقة، وإتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع، مع التركيز على التأثير الواقعي بدلًا من القوة الحاسوبية الهائلة.
تمثل سلسلة Phi-4 من Microsoft تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما في المعالجة متعددة الوسائط والنشر المحلي الفعال. تقدم هذه السلسلة، التي تضم طرازي Phi-4 Mini Instruct و Phi-4 Multimodal، حقبة جديدة حيث لم تعد إمكانات الذكاء الاصطناعي القوية مقتصرة على البنية التحتية السحابية واسعة النطاق.
