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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 精华

发布于 2024-5-22 08:45
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AI生产力的革命,微软怎会缺席?


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。

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没想到70年后,还是要靠微软重新定义软件


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。

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更惊喜的是,Sam Altman竟然在发布会的最后,被CTO Kevin 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!

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。」

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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。

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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。

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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。

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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

SharePoint

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。

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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

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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。

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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。

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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。

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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」。

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本次Build大会上,微软又为Copilot解锁了一系列新功能。

Team Copilot

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。

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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。

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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。


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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。

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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。

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因此,微软可以用每一兆瓦的功率,来降低AI的成本和功耗。

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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。

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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。

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英伟达关键平台产品,都会引入微软的云中。

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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。

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自研Azure Maia 100,只要你用过微软的服务,或多或少都会接触到。

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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。

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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。

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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。


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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。

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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。

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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。

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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。

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并且,微软依旧拥抱开源社区,与Hugging Face合作。

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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。

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今天,Phi-3家族正式官宣新成员:

Phi-3-vision、Phi-3-small,Phi-3-medium。

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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。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.14219


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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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一些开发者已经上手体验了,并称令人印象极为深刻。

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还有一些开发者们也决定尝试一番。

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以上Phi-3模型,不仅可以在云端运行,甚至可以在本地运行。

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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。

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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。

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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。

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Windows

Copilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。

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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。

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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。

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本文转自 新智元 ,作者:新智元


原文链接:​​https://mp.weixin.qq.com/s/5AeSmaNZvGKea7QZjOJvxg​

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