微软的AI妙招：战略性耐心，后发制人
Microsoft采取'紧密跟随者'策略，在AI竞赛中让OpenAI等先行者承担前沿研发成本，自身则专注于优化、整合AI技术至产品生态，同时开发Phi模型并着眼长远自给自足。
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吉卜力效应：病毒式AI艺术如何意外成就Microsoft
近期，模仿Studio Ghibli风格的AI图像风靡网络。这一由OpenAI的GPT-4o驱动的现象，不仅展示了AI的进步，更凸显了Microsoft通过其与OpenAI的深度合作及Azure云服务，在AI浪潮中获得的巨大战略和商业价值。
革新机上运营：日航采用端侧AI提升客舱效率
日本航空 (JAL) 正在开发 'JAL-AI Report' 应用，利用 Microsoft 的 Phi-4 小型语言模型，在设备上运行 AI，帮助客舱乘务员高效记录和翻译机上事件报告。此举旨在减少行政负担，让乘务员有更多时间服务乘客，同时提高报告质量和运营效率。
微软以高级AI研究能力强化Copilot
微软为其Microsoft 365 Copilot平台增加'深度研究'工具，挑战OpenAI、Google等竞争对手。此举反映了AI从简单聊天机器人向复杂分析研究伙伴演变的行业趋势。
微软研究：知识注入LLM的新方法
微软提出了一种名为'知识库增强语言模型 (KBLaM)' 的新架构，采用'即插即用'理念，无需修改预训练模型即可集成外部知识，通过'矩形注意力'机制提高效率和可扩展性。
微软下一步：Copilot 语音模式动画头像
微软在其 Copilot AI 中引入了支持语音的动画头像，为用户交互增添了新的维度。这些头像不仅仅是静态图像，它们可以活动并说话，提供更个性化和引人入胜的体验。此举旨在增强用户参与度、可访问性和整体生产力。
微软推进自研AI模型，挑战OpenAI主导地位
微软不再完全依赖OpenAI，正积极开发名为'MAI'的自有AI推理模型，旨在减少对OpenAI的依赖、降低成本并提高处理速度。此举标志着其AI战略的重大转变，并可能重塑AI行业的竞争格局。
微软CEO：基础AI模型正走向商品化
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，顶尖的AI实验室虽然在竞相开发最复杂的基础模型，但模型之间的差异正在缩小。未来的竞争优势将来自基于这些模型构建的成功产品，而非模型本身。
高效AI崛起：微软与IBM引领小语言模型
长期以来，AI领域一直追求更大、更复杂的模型。然而，计算需求和环境问题的日益严峻正促使着范式转变。微软和IBM正处于这场变革的前沿，证明了在AI领域，'小而精'同样出色。他们最新的小语言模型 (SLM) 不仅挑战现状，更重新定义了可持续和可访问AI的未来。
微软Phi-4系列：紧凑型多模态AI新纪元
微软的 Phi-4 系列代表了人工智能领域的重大进步，特别是在多模态处理和高效本地部署方面。Phi-4 Mini Instruct 和 Phi-4 Multimodal 模型开启了一个新时代，强大的 AI 功能不再局限于大规模、基于云的基础设施。