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。
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。
微软近期允许部分数据中心租约到期,引发业界对AI计算能力过剩的担忧。这究竟是需求放缓的信号,还是巨头战略调整?本文深入探讨这一转变背后的潜在因素,以及对AI市场、服务器供应链和未来基础设施的深远影响。
2025年3月2日,Microsoft Outlook遭遇全球性服务中断,影响多项Microsoft 365服务。Microsoft迅速确认问题并回滚了可疑代码,服务逐步恢复。此次事件凸显了大型互联软件系统管理的复杂性。
Snowflake公布了其第四季度财报,并宣布扩大与微软的战略合作,推出名为Cortex的全新AI助手,提高生产力并简化数据访问。同时,Snowflake支持包括Anthropic's Claude、Meta Llama和DeepSeek在内的多种领先AI模型。
Microsoft 通过 Azure AI Foundry 的重大更新,进一步推动 AI 创新。 引入 GPT-4.5、增强的微调技术和新的代理企业工具,加速从 AI 实验到实际业务影响的转变。