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微軟深夜再掀AI生產力革命,奧特曼登臺「自曝」新模型!定制Copilot十億打工人狂歡 精華

發布于 2024-5-22 08:45
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AI生產力的革命,微軟怎會缺席?


在今天的開發者大會上,曾經誓要「顛覆」10億打工人的Copilot,依然是全程的主角。

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沒想到70年后,還是要靠微軟重新定義軟件


不僅有Copilot加持的全新AI PC,日常生活助手Copilot,還有為全世界開發者提供的AI工具堆棧。

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更驚喜的是,Sam Altman竟然在發布會的最后,被CTO Kevin Scott請上了臺!


兩人開場先是一波寒暄,然后共同感慨,這簡直是瘋狂的一周,瘋狂的一年!

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針對前段時間的OpenAI離職潮,奧特曼似乎用了一些隱晦的話語來暗戳戳回應:「為了讓GPT變得穩健、安全,我們做了很多工作。OpenAI 創建了眾多團隊來確保LLM按預期工作?!?/p>

三大殺器

過去的一年半里,世界發生了諸多變化,其中最令Altman本人震驚的事是什么?


Altman表示,數百萬開發者是推動過去一年里世界巨變的核心。


從GPT-4 ,再到GPT-4o的發布,盡管模型API推出時間不久,但我從未見過一項技術能如此迅速地得到有意義的應用。


人們正在構建我們從未想過的創新應用,完全展現了開放API的價值所在。

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而Kevin Scott也調侃道:看得出來,你們很好地利用了手里的超強超算。

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2020年交付的「鯊魚」級超算訓出了GPT-3,接下來的「虎鯨」級超算訓出GPT-4,而現在「鯨魚」級超算微軟正交付給OpenAI。


奧特曼還表示,新的模態和整體智能將是OpenAI下一個模型的關鍵。


他預計模型將會變得更智能、更強大,更安全,而且GPT-4o將會速度更快,成本更低。


是的,就像摩爾定律推動信息革命一樣,Scaling Law和模型架構一起,改變了我們使用數據、生成數據的方式。

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在這些縮放定律的影響下,我們擁有一個新的自然用戶界面,這是一個模型,這意味著支持文本、語音、圖像、視頻作為輸入和輸出。

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Microsoft Copilot,是日常生活中的助手;Copilot stack,則可以讓我們構建AI程序、解決方案等。


還有一個重頭戲,當然就是昨天發布的全新Copilot+ PC,它直接打破了紀錄,成為有史以來最快的AI電腦!


如今,Windows成為了構建AI應用的最佳平臺。而這種影響,不啻于Win 32對圖形用戶界面的意義。

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GitHub Copilot「插件商店」首發

繼Copilot成為最流行的代碼補全工具和「個人助理」之后,微軟本次又更新了這個效率提升神器。

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微軟表示,很多開發者在代碼之外花費了75%的時間,比如追蹤工作流、以及撰寫需求文檔和規格說明等。


不僅如此,定位和修復bug的工作往往需要頻繁進行上下文切換,開發者在數據庫、IDE、代碼倉庫、監控工具、云平臺之間疲于奔命,無法專注于代碼本身。


這正是全新GitHub Copilot可以發揮作用的地方。


它可以通過對話的方式將所有流程整合在一起,幫你調用所有工具和平臺,開發者只需要專注于IDE界面的核心代碼內容,最大限度減少上下文切換。


不僅如此,基于強大的網絡搜索和推理決策能力,Copilot還能回答關于開發過程的問題。

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比如在下面這個demo中,用西班牙語描述需求,Copilot就可以自動編寫出代碼,并為Azure上的部署提供建議。

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GitHub產品副總裁表示:「使用自然語言編程將繼續降低軟件開發的門檻。未來,10億人可以利用GitHub Copilot,以自然語言的方式與開發技術棧中的任何工具集成,在GitHub上構建代碼?!?/p>

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GitHub Copilot支持各種各樣的開發工具和平臺,包括DataStax, Docker, MongoDB, Octopus Deploy, Pangea, Pinecone, Product Science, ReadMe, Sentry, Stripe以及微軟自家的Office全家桶、Azure和Teams。

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GitHub產品高級副總裁Mario Rodriguez表示:「我們的目標是使GitHub Copilot成為最集成、最強大、最智能的AI平臺。」


在此基礎上延伸出的Copilot Workspace更是提高了開發團隊使用GitHub管理項目代碼的效率。


之前,用戶只能通過Git Bash命令行上傳項目文件,圖形化界面能進行的操作非常有限。

有了Copilot Workspace,各種時間線和代碼分支一目了然,上傳文件也容易很多。

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而且還提供了非常清晰的代碼變動可視化界面,讓你自始至終都對項目有滿滿的掌控感。

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截止目前,GitHub Copilot仍處于內測階段,之后將在GitHub插件市場中發布。

不僅如此,對開發者來說,更酷的是——你可以定制自己的Copilot插件!

3種方式,定義自己的Copilot插件

SharePoint

SharePoint是微軟開發的用于組織內部存儲、管理和共享內容的平臺,每天上傳數量超過20億條。



為了減少工作中搜索和篩選內容的時間,微軟開發了從SharePoint創建Copilot的功能。


任何擁有SharePoint網站編輯權限的人,只需點擊幾下就可以自定義Copilot功能,還可以通過Teams聊天框、電子郵件等方式將創建好的Copilot分享給團隊中其他成員。

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點選好SharePoint中允許訪問的內容范圍,以及Copilot的身份和行為等信息,它就可以立刻投入工作了。


比如內容回答問題、總結信息或者查找文件,基于你之前授權給它的內容,Copilot可以提供最新、最準確的響應。


想要在SharePoint之外創建自己的Copilot?


沒問題!微軟還發布了Copilot Studio,提供更靈活的自定義功能。

Copilot Studio

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在SharePoint之外,Copilot Studio支持超過1000個數據連接器,方便你將各種數據源導入Copilot。

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Copilot Studio依舊采用類似SharePoint中「對話驅動」的界面,你可以像聊天一樣描述——想要Copilot有什么樣的知識和功能,Copilot Studio就可以立即創建,并支持實時的測試、修改和發布。

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為了用戶更容易上手使用,Studio中還內置了各種Copilot模板,比如用于組織清晰度的Organizatiion Navigator、用于員工健康管理的Wellness等,未來幾個月還會有更多Copilot模板發布。


使用Copilot Studio,你會有一種一切盡在掌握的感覺。

VSCode

如果你是一個高端玩家,更喜歡用代碼優先的方式構建插件,也可以使用Visual Studio Code和Teams Toolkit,編寫函數來精準定義Copilot的工作流。

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Copilot新能力解鎖

Copilot早就不止步于代碼補全功能,而是已經演變「個人助理」,成為打工人們的效率提升神器,而且與多種工具和平臺合作,構建起一套完整的「Copilot生態」。

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本次Build大會上,微軟又為Copilot解鎖了一系列新功能。

Team Copilot

Team Copilot將功能延伸到「個人助理」之外,開始成為團隊的一員。


它能承擔單獨的職責,提升整個團隊的工作效率,比如組織并記錄會議、跟蹤討論內容等,甚至可以充當項目經理,為成員分配任務并及時跟進ddl。

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對于聊天界面中團隊成員們的討論進展,Copilot還能實時更新自己的記錄內容。

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可以在Microsoft自家開發的Teams、Loop或者Planner等協作辦公軟件中使用Team Copilot。


這項功能將在今年晚些時候以預覽版形式向有Copilot許可證的用戶發布。

Agents Copilot

如果Copilot僅僅進化到團隊助手,你可能還是小看了微軟。

就像用戶可以自定義Copilot插件一樣,你也可以使用Copilot Studio自定義一個Copilot Agent。


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它不再像原來一樣被動地等著你問問題或者分配任務,而是變成「事件觸發」的智能體,像虛擬員工一樣工作并自動執行任務。


這意味著,Copilot Agent不僅需要記憶、上下文推理以及根據反饋學習的能力,而且需要更加主動,能夠在后臺自發執行任務。


這樣的Copilot豈不是會讓一大批白領失業?


微軟業務應用程序和平臺公司副總裁Charles Lamanna在采訪中表示,它可以消除一些重復、瑣碎的工作,例如數據輸入等,也許都是沒有人真正想做的事情。

GPT-4o上新,多款基礎模型可用

除了Copilot華麗的演示之外,在開篇提到的三個平臺中,最核心的是構建最完整的端到端堆?!狢opilot stack。

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其中,最底層是基礎設施,然后是基礎模型層。

基礎設施

為了AI工作負載,微軟特意構建了全新的數據中心。

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因此,微軟可以用每一兆瓦的功率,來降低AI的成本和功耗。

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截止2024年5月,Azure超算能力已經實現了30倍的增長!


可以說,他們提供了世界上最先進的AI加速器,開發者可以擁有最完整的AI加速器選擇。

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從GPT-4到GPT-4o,不僅模型的速度提高了6倍,成本更是便宜了12倍。


而這背后,是微軟與英偉達、AMD的深度合作,以及自研芯片的大力推進。

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英偉達關鍵平臺產品,都會引入微軟的云中。

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而說到和AMD的合作,微軟是第一個提供最新ND MI300X v5虛擬機的云服務供應商。

無論對于AMD,還是對于微軟,這都是一個意義重大的里程碑。

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自研Azure Maia 100,只要你用過微軟的服務,或多或少都會接觸到。

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而最新Azure Cobalt也開始進行公開預覽了,目前已經為Microsoft Teams等服務提供了數十億次對話的支持。

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基礎模型

在基礎模型方面,微軟與OpenAI展開了深度合作,而現在GPT-4o可以在Azure上進行訓練。

一張圖,展示了GPT-4o依舊是最強的模型。

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而在如此強大的模型的加持下,Copilot甚至已經「進化」到指導我們怎么玩游戲了!

舉個例子,你想弄清如何在《我的世界》中制作一把劍,卻毫無頭緒。


Copilot會從頭教你:為了造一把劍,你需要先收集材料。按E鍵,就能打開自己的材料庫了。


Copilot發現,我們缺少制作劍刃的材料,為此,需要收集木材、石頭、鐵、金或者鉆石。


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忽然出現的小人,讓玩家嚇了一跳。


Copilot提示道:這是一場僵尸賽跑,我們需要盡快擺脫它們。要么快速建一座方塊塔,或者快速找到一個避難場所,還可以挖到山的另一側。

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此外,微軟首次介紹了十分強大的Agent能力。


想露營但找不到合適的鞋怎么辦?給它看一眼你的鞋,就能讓它給你提意見了。

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Agent分析道,這款非常適合夏季遠足、讓雙腳保持涼爽,然而卻不是這次的最佳選擇。

既然如此,我們就讓Agent直接挑一款最合適的。


Agent發現,這次最合適的產品是TrekReady Hawking,它為腳踝提供了支撐,還能在寒冷的山區為腳部提供保暖。然后,它還幫我們把這雙鞋添加到購物車中。

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當然,除了OpenAI的模型之外,微軟Azure平臺還將提供多款可用的模型。

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并且,微軟依舊擁抱開源社區,與Hugging Face合作。

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最強小語言模型:Phi-3

除了引入外部模型之外,微軟一直以來都在押注小模型,并引領了一場SLM革命。


從去年6月Phi-1面世,到Phi-1.5、Phi-2,再到如今Phi-3,微軟小模型已經完成四次迭代升級。

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今天,Phi-3家族正式官宣新成員:

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

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其實,Phi-3-small,Phi-3-medium對于每個人來說,或許并不陌生了。


上個月,微軟首次亮相Phi-3-mini,經過3.3萬億token訓練僅有38億參數,而且還可以部署在手機上,性能與Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美。

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論文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.14219


另外,技術報告中,還首次展示了經過4.8T token訓練的7B模型Phi-3-small,以及14B模型Phi-3-medium。

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具體來說,Phi-3-small提供了8k和128k上下文,實力與Llama-3-8B-In、Gemma 7B,以及Mistral 7B相當。


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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而現在,這些模型已經在Hugging Face上發布,開發者們可以下載權重并使用。

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多模態Phi-3

真正引人關注的是,Phi-3在今天正式推出了多模態模型Phi-3-vision,有42億參數,128k上下文。


它可以完成一般的視覺推理任務,比如現場演示中,詢問圖表中的信息。


甚至,人們還可以使用Phi-3-vision進行OCR、表格理解、一般圖像理解等。

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值得一提的是,這款輕量模型僅用了一天半的時間,在512塊H100上完成了訓練。


它使用了500B視覺和文本token,其中「教科書數據集」一直以來是Phi系列模型的訓練核心。


這次,Phi-3-vision的訓練的圖像數據來自,精選高質量圖文搭配的內容,還有新創建的「教科書」式的綜合數據。


其中包括,圖表、表格、示意圖、幻燈片等教授的數學、編碼、常識推理等。


盡管參數量級非常小,在多模態基準測試中,Phi-3-vision的性能超越了Claude 3 haiku、LlaVa和Gemini 1.0 Pro。


甚至,各項性能非常接近GPT-4V。

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一些開發者已經上手體驗了,并稱令人印象極為深刻。

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還有一些開發者們也決定嘗試一番。

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以上Phi-3模型,不僅可以在云端運行,甚至可以在本地運行。

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SOTA小模型Phi-Silica

此外,納德拉還在今天發布了Phi系列的SOTA模型——Phi-Silica。


微軟稱,這是一款專為Copilot+ PC設計的33億參數模型,每秒可以處理650 token的,功率消耗約為1.5瓦。

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這就意味著,Phi-Silica不會占用大量算力,并可以釋放PC的CPU和GPU來處理其他計算。


另外,它的token生成會重用NPU的KV緩存,并在CPU上運行,大約每秒可輸出27個token。


微軟表示,「Phi-Silica的不同之處在于,它是Windows首個本地部署的語言模型」。

它針對Copilot+PC NPU進行了優化,可在本地設備上實現超快的推理響應速度。

這是Windows將先進的AI技術直接帶給第三方開發者的一個里程碑時,為他們開發出色的Windows原生體驗和第三方體驗鋪平了道路。


Phi-3模型最新的應用,便是微軟還和可汗學院聯合打造教育模型。


在模型的幫助下,學生們不僅得到了個性化的AI指導,老師們也感受到了自己的價值。

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更重要的是,在Phi-3的加持下,能夠免費提供給教育工作者的Khanmigo,必將極大地改變美國的教育界。

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Windows

Copilot+ PC將重新定義任何一個人在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,詢問即可通過被卡住的關卡。


通過將Copilot集成到XBox中,可以大幅提升游戲體驗。

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此外,微軟還與Quest聯手,將Copilot帶進VR世界,并為Quest帶來可擴展到3D空間的Windows應用程序。

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本文轉自 新智元 ,作者:新智元


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/5AeSmaNZvGKea7QZjOJvxg??

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