久久久91-久久久91精品国产一区二区-久久久91精品国产一区二区三区-久久久999国产精品-久久久999久久久精品

在倫敦舉行的 AI 技術演講中，微軟首席執(zhí)行官 Satya Nadella 探討了人工智能如何變革計算界面，并為智能代理設定了目標。他在演講中明確表示，微軟的目標是通過技術賦能英國的每一位個人和組織，幫助他們實現(xiàn)更高成就。這不僅包括提升小企業(yè)的生產(chǎn)力，還涵蓋提高跨國公司的競爭力，以及增強公共部門的效率。為實現(xiàn)這一目標，微軟正在構建三個關鍵平臺。其中不僅有作為 AI 用戶界面的 Copilot，還有一個完整的 AI 技術棧，以及支持新設備的 Copilot 設備。這些措施展示了微軟在推動人工智能普及和應用方面的承諾，旨在為社會帶來切實的提升和變革。Satya Nadella 在倫敦演講的核心觀點包括：

·  技術能力的指數(shù)級增長：薩提亞·納德拉強調(diào)了“人工智能時代”的到來，提出了“AI 擴展定律”，即技術能力每六個月翻倍，這得益于計算能力的提升和更優(yōu)的數(shù)據(jù)及算法使用技術。

·  計算界面的根本性變化：隨著自然語言處理和多模態(tài)輸入輸出能力的發(fā)展，計算界面將經(jīng)歷一場革命。推理引擎的進化將使其能夠處理數(shù)據(jù)并擁有更豐富的上下文和記憶。

·  技術平臺的協(xié)同作用：微軟致力于通過三個平臺——Copilot 作為 AI 用戶界面、完整的 AI 技術棧，以及支持新設備的 Copilot 設備——來幫助個人和組織實現(xiàn)更多成就。這些平臺將通過智能代理連接起來，使用戶能夠創(chuàng)建自己的智能代理和應用程序。

·  邊緣設備的重要性：納德拉預見到邊緣設備在 AI 時代的重要性，認為它們的發(fā)展將成為關鍵。他提到了將 CPU、GPU 和 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元）結合在一起的 Copilot 設備，這將開啟一個新時代，允許在邊緣設備上進行更復雜的應用開發(fā)。同時，他強調(diào)了可信的 AI、隱私和安全的重要性，認為技術信任是技術擴散的核心。

以下是本期內(nèi)容的完整翻譯，我們作了不改變原意的刪減。

技術能力每六個月就會翻倍成長

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

早上好。很高興再次回到倫敦，回到英國，特別是在這一新技術平臺即將面世之際。今早，我意識到微軟已經(jīng)在英國扎根四十年，而我個人在過去三十多年里也多次來到這里。回想起 1990 年代初我在英國的首次演講，那時我演示的是 Excel。這段科技之旅讓我目睹了 PC 客戶端服務器的興起、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，以及云計算與移動技術的革命。

如今，我們正處于人工智能時代技術轉型的初期。理解這股核心驅動力是我們大有裨益。我在 1992 年加入微軟時的技術見解主要源于摩爾定律，該定律奠定了我們對未來技術發(fā)展的理解基礎。而今天，我們面臨一股新的潮流，即“AI 擴展定律”。這一經(jīng)驗法則顯示，技術能力每六個月就會翻倍成長，這主要得益于計算能力的提升以及更優(yōu)的數(shù)據(jù)和算法使用技術。

我們可以看到計算界面的根本性變化。自然語言處理以及多模態(tài)輸入和輸出的能力將徹底革新每一種計算界面。此外，我們還見證了推理引擎的進化，它不僅能處理數(shù)據(jù)，還有更豐富的上下文和記憶。

我們的目標是通過技術幫助英國的每個人和每個組織實現(xiàn)更多成就。這包括提升小企業(yè)的生產(chǎn)力，提高跨國公司的競爭力，以及增強公共部門的效率。我們現(xiàn)在正致力于建立三個平臺：Copilot 作為 AI 用戶界面、完整的 AI 技術棧，以及支持新設備的 Copilot 設備。

Copilot 將把這些智能代理連接起來，就像 PC 或電話成為用戶接口一樣，而 Copilot 是 AI 的用戶界面。更重要的是，它能通過 Copilot Studio 讓用戶創(chuàng)建自己的智能代理和應用程序。通過這種方式，任何人都可以輕松創(chuàng)建和使用 AI 代理。

這些工具已經(jīng)在多個領域，尤其是銷售、市場營銷和客戶服務中取得了顯著的影響。不僅提升了效率，還降低了成本。這種變革正在英國的各個行業(yè)發(fā)生，我們正在見證這些創(chuàng)新工具為用戶帶來的積極變化和反響。

賈里德·斯帕塔羅（Jared Spataro）

感謝 Satya。很多人對麥肯錫公司都很熟悉，這是一家全球領先的管理咨詢公司。對于麥肯錫來說，客戶體驗是其首要任務，他們始終致力于優(yōu)化和改善與客戶的每一個接觸點。因此，當他們同意與我們合作，利用 Copilot Studio 開發(fā)一個自動化代理簡化客戶體驗時，我們感到非常高興。讓我們一同來了解一下這一過程。

一切都始于一封潛在客戶發(fā)來的電子郵件，正如你在屏幕上看到的。在過去，他們需要安排人員接收這些郵件，并逐一解析，以確定下一步行動：郵件需要轉交給誰？公司內(nèi)部有什么專業(yè)知識？這正是自動化代理介入的地方。現(xiàn)在，郵件一到，代理就立即開始工作。你可以看到，代理在解析郵件，處理人類語言的模糊之處，比如識別會議主題，檢查會議記錄，并將其映射到行業(yè)標準術語。最后，它會在公司內(nèi)部鎖定合適的人選推進下一步。掌握這些信息后，代理會撰寫一封總結郵件，并發(fā)送給相關人員。這正是你在屏幕上看到的內(nèi)容。

面對大量郵件的涌入，代理能夠處理、總結并將信息發(fā)送給公司中合適的合作伙伴以采取行動。現(xiàn)在，我們需要停下來反思所見所聞。發(fā)生這一切的速度之快，可能讓你錯過了核心要點。這個代理系統(tǒng)只需一套通用指令，就可以處理所有人類交流中的復雜性，并判斷出客戶所需的正確接觸點。更令人興奮的是，我們將追溯回去，看看建立這樣一個代理是多么簡單。

為此，我們進入了 Copilot Studio。在這里，你可以看到，我們與麥肯錫合作開發(fā)了這個代理， 而不是依賴復雜編程，而是用自然語言，就如同向同事解釋任務一樣。你還可以看到建立這個自動化代理的關鍵在于設置一個所謂的觸發(fā)因素。在這個例子中，觸發(fā)因素是監(jiān)控一個電子郵件地址，郵件送達即觸發(fā)反應。實際上，你也可以將其設置為監(jiān)控更廣泛的系統(tǒng)事件，始終準備響應。此外，你還可以像對待普通同事一樣，添加知識，如 Word 文檔、SharePoint 站點和會議數(shù)據(jù)庫。

當然，還可以添加其他知識來源，包括 SAP 或 ServiceNow 等業(yè)務平臺，甚至是數(shù)據(jù)庫。最后，為了讓代理完成任務，你需要為它提供一系列的操作。在這個流程中，我們看到這些操作包括提取相關信息和總結人類撰寫的內(nèi)容。所有這些結合起來，使代理系統(tǒng)強大無比，能夠輕松處理人類交流中的不確定性。現(xiàn)在，我們收到了一封新的客戶會議郵件。令人振奮的是，這一流程具備可擴展的潛力。它是如何實現(xiàn)可擴展性的呢？我們進入活動面板，查看它正在處理的大量會議列表。放大頂部區(qū)域，可以看到它完成了超過 1,300 次會議，目前還有 33 個正在進行中。如果需要了解更多細節(jié)，進入分析選項卡即可。這意味著代理系統(tǒng)一直代表公司在高效運作，這讓我們深感振奮。

與此同時，雖然代理系統(tǒng)非常出色，但有時仍需要人類的幫助。因此，我們深入一個案例，從第二步開始，看看遇到的一些問題。當你查看時，會發(fā)現(xiàn)代理完成了前面的步驟，但在尋找合適的合作伙伴上遇到了難題。如果進一步查看，可以發(fā)現(xiàn)原因，比如它找到的合適合作伙伴已經(jīng)離職。此時，指令要求匯報給人類管理者，以尋找其他合適的人選。為了進一步查看，我們轉到 Copilot，觀察與人類管理者的互動界面。在右下角，你會看到在 Copilot 中出現(xiàn)了一條通知。然后，管理者獲得所需的信息，來確定誰是合適的郵件接收人。

回到總部的代理系統(tǒng)，你會看到它獲取這些信息并完成需要執(zhí)行的內(nèi)容。對此我們感到振奮，因為麥肯錫的試驗證明這項技術能將交付周期縮短 90%，并降低 30%的行政管理成本。查看這份列表，我們可以設想這是一種編排機制，幫助個人、團隊和部門簡化并自動化流程。這些代理的創(chuàng)建非常簡單，任何人都可以做到。你將在 Copilot Studio 中設計和配置這些，而 Copilot 則與它們互動。我們對此技術感到興奮，期待與您分享其應用。

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

希望這些信息能讓您理解 Copilot 如何發(fā)展成為一個優(yōu)化工作、工作流程和創(chuàng)造工作的集成平臺。Copilot Studio 和代理在這個過程中實際上扮演了協(xié)調(diào)者的角色，通過與 Copilot 接口，幫助各個代理在個人、組織或業(yè)務流程的背景下協(xié)同工作。這就是這些元素協(xié)同運作的方式。

現(xiàn)在，我想介紹下一個平臺，即 Copilot 與代理棧或 AI 平臺。我們的最終目標是讓每位軟件開發(fā)人員利用我們在 Copilot、Copilot Studio 和代理中構建的各層技術棧，開發(fā)自己的 AI 系統(tǒng)。要實現(xiàn)這一切，需要最廣泛的基礎設施。當談到 Azure 時，我們將其視為全球計算平臺，目前已在 60 多個地區(qū)擴展。在英國，我們有 UK West 和 UK South。

去年，我們宣布將通過超過 25 億美元的投資來進一步擴展這項設施，這讓我們倍感振奮。這是一個持續(xù)發(fā)展的過程。我們將為英國帶來最佳的基礎設施，包括傳統(tǒng)計算和 AI 計算，讓您能夠利用這一基礎。我們正在進行大量工作以確保基礎設施能夠對 AI 負載進行優(yōu)化，包括與 NVIDIA 合作開發(fā)的硅片。我最近還看到了即將上線的 GB200 及其浸沒式液體冷卻技術。事實上，我們也通過 Maia 的硅片設計工作借鑒了部分浸沒式液體冷卻技術，目前這項技術甚至可以在不同的硅片上使用。我們還與 AMD 合作，在硅片層面建立了出色的伙伴關系。

接下來，我們致力于打造最佳的優(yōu)化方案，無論是用于訓練還是推理，以便您能夠構建自己的 Copilot。在核心基礎設施方面正在進行大量工作。對于任何開發(fā) AI 應用程序的開發(fā)人員來說，數(shù)據(jù)是另一個非常關鍵的因素，因為無論是用于訓練還是推理，執(zhí)行諸如檢索增強生成之類的操作，您都需要完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。為了實現(xiàn)這一目標，您需要能夠將所有數(shù)據(jù)遷移到云端，并與 AI 結合。這實際上是一種引力效應，無論 AI 計算在何處，數(shù)據(jù)都會隨之遷移。因此，我們正在確保您可以將 Oracle 資產(chǎn)、Snowflake 資產(chǎn)等數(shù)據(jù)資源遷移到云端。基于此，我們建立了一流的云原生數(shù)據(jù)基礎設施，適用于從 OLTP 開始的各類數(shù)據(jù)庫，包括 Cosmos DB，SQL 和 Postgres。

邊緣設備的發(fā)展將成為關鍵

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

實際上，考慮到 AI 與數(shù)據(jù)的結合，每一個 AI 應用程序都需要存儲狀態(tài)。AI 的 API 是無狀態(tài)的，但一旦涉及到實際應用和真實工作負載時，就會變得相當有狀態(tài)。例如，ChatGPT 就是像 Cosmos DB 或 Azure Search 這樣的服務的最大用戶之一。這表明，當你構建像 Copilot 或 ChatGPT 這樣的應用時，需要一個穩(wěn)健的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。我們正著手構建應用服務。

如果你擁有基礎設施和數(shù)據(jù)，自然就需要應用服務。我記得以前提到過 。NET 的相關工作中做了很多貢獻。事實上，現(xiàn)在我們進入了一個新的應用服務時代。我們?yōu)樵圃鷳贸绦驑嫿ǜ鞣N服務，無論是容器應用還是應用服務，AKS 和函數(shù)依然是必要的。回顧 ChatGPT 的架構，實際使用的每個 GPU 都有基于 AKS 的常規(guī)計算比。這樣就涉及到應用服務，以及新興的 AI 應用服務。事實上，AI 應用服務在開始時就提供了最廣泛的模型選擇。

我們對于與 OpenAI 的合作創(chuàng)新感到非常興奮，包括從 GPT-o1 到 GPT-4o 以及所有頂尖的前沿模型，還包括開源模型如 Llama 和 Mistral，甚至閉源的提供商如 Cohere，都提供了豐富的模型選擇。一旦擁有最廣泛的模型，AI 應用服務接下來提供的就是監(jiān)督微調(diào) （SFT），以便在這些模型基礎上進行微調(diào)并集成到應用中。我們有所有工具來支持這些功能，例如 Azure Search 幫助你在數(shù)據(jù)或應用中將大型語言模型 （LLM） 與數(shù)據(jù)結合。不僅如此，還提供確保應用安全的服務。對于應用服務領域的每一次創(chuàng)新，我們都感到興奮。你擁有應用服務、AI 應用服務和最強大的工具鏈。

事實上，我感到最自豪的是自 1975 年以來，Microsoft 對為軟件開發(fā)者構建工具的投入。這是我們的核心所在。利用 VS Code 和 GitHub 以及 GitHub Copilot，軟件開發(fā)者能夠借此工具鏈達到新的高度。我最近看到的最酷的事情之一就是 O1 映射到 GitHub Copilot，你可以使用 AI 實現(xiàn)接下來的優(yōu)化。幻燈片上展示了我們用 O1 優(yōu)化的 GitHub Copilot 自編碼器。試想一下其遞歸性，我們正在用 AI 構建 AI 工具，以打造更佳的 AI。這是一個全新生產(chǎn)力提升的領域。

GitHub 計劃在接下來的 GitHub Universe 活動中展現(xiàn)我們的成就，我對此充滿期待。我非常期待看到我們在 GitHub Copilot 工作空間中的努力結晶。事實上，僅在英國就有 370 萬 GitHub 開發(fā)者。這一快速增長使英國位列全球第五，增長率達到了 22%。看到這些發(fā)展令人振奮，我認為這會成為一個真正的轉折點。門檻降低后，我總開玩笑說，現(xiàn)在每個周末我都能重新寫代碼。因為 GitHub Copilot，我們?nèi)魏稳硕寄芸焖倏寺〈a庫，并在有限時間內(nèi)完成項目。這真是令人興奮。

今天早上，我有機會見到了許多合作伙伴，包括英國心臟基金會，他們在機器學習和 AI 的應用上表現(xiàn)卓越。Azure 語音服務甚至被用來模擬緊急呼叫，讓人在關鍵時刻更為安心，這是一個重要的應用例子。匯豐銀行也在積極應用 AI 工具，提升客戶經(jīng)理整個過程中對信用審批的處理效率。他們有效創(chuàng)建了一個 AI 代理，整合到了他們的移動應用，并為客戶經(jīng)理提供支持。我還見到了 Mondra 的開發(fā)團隊，他們正在為英國及其他地區(qū)構建一個完整的食品安全和供應鏈數(shù)字孿生，借此改善其可持續(xù)性。這一產(chǎn)品在現(xiàn)實世界中必將產(chǎn)生積極影響。

另一家讓我關注許久的初創(chuàng)公司是 Wayve。Wayve 探索了一種 AI 優(yōu)先的方法，致力于從根本上重新構建 ADAS 系統(tǒng)，以更好地實現(xiàn) AI 驅動的自動駕駛理念。

薩提亞·納德拉（Satya Nadella）

接下來，我想討論最后一個平臺，即 Copilot 設備。Copilot 設備與 PC 搭配，是我們在半年前推出的，我們對其代表的意義感到十分振奮。這開啟了一個全新的時代，允許在邊緣設備上使用 CPU、GPU 和 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元）。

仔細思考一下，盡管摩爾定律在云端一直表現(xiàn)優(yōu)異，但我認為展望未來，AI 時代不僅由云端發(fā)展決定，邊緣設備的發(fā)展也將成為關鍵。我們甚至可能在某些模型架構上取得基礎性突破，實現(xiàn)這種混合應用方式。因此，不應再將其視為傳統(tǒng)的客戶機和服務器模型，因為這已不再適用。我們必須將其視作一個連續(xù)分布的架構，而這正是我們的設計理念。我們并不將 Copilot PC 視為獨立存在的設備。當然，它可以用來保護隱私，但更重要的是，它能與云端進行全面的整合。這就是這些設備即將帶來的變革。

對于你們這些游戲玩家而言，令人激動的是，當充分利用 GPU 時，還可以利用 NPU 進行所有向量化操作，這種應用開發(fā)類型將逐步實現(xiàn)。這將成為一個新平臺，正如人們?yōu)?PC 和 GPU 構建創(chuàng)新應用一樣，現(xiàn)在你會看到人們開始為一個由 NPU、GPU 和 CPU 組成的世界構建。這將是一個非常有趣的世界。所以我想通過談論這三個平臺可能具備的基礎特性來結束，我認為這些特性至關重要，即可信的 AI、可信的隱私和可信的安全。因為技術信任將是我之前提到的所有擴散的核心。如果人們不信任它，就無法使用它，這對任何人都沒有好處。

因此，我們所做的非常明確。首先，我們制定了一套核心原則，無論是關于安全、隱私還是 AI 安全。比我們承諾更重要的是，我們實際構建了什么能力來實現(xiàn)這些承諾。事實上，即便是今天，當你考慮安全性時，在部署新的 AI 模型時，首先要做的就是測試它抵御對抗性攻擊的能力。這不僅涉及發(fā)現(xiàn)漏洞，還包括一些如提示注入攻擊對模型產(chǎn)生的影響。能夠模擬對抗攻擊是一個重要的考慮因素。

此外，我們在隱私方面結合機密計算的工作，必須與最新、最優(yōu)的模型結合進行。同樣，我們知道大語言模型（LLM）會出現(xiàn)幻覺，因此，在討論 AI 安全時，使用 AI 來評估任何輸出的基礎性是非常重要的。這些是我們在平臺中集成的具體能力，使軟件開發(fā)人員可以信任它們，并確保這些 AI 平臺開發(fā)的軟件產(chǎn)品的用戶對其充滿信任。我認為這是我們的核心所在。所有這些都回到我最初所說的，技術最終必須對現(xiàn)實世界產(chǎn)生影響，包括對個人和組織，無論在英國還是其他地方，只有這樣我們才能推動經(jīng)濟增長和盈余，真正改善整個經(jīng)濟體的表現(xiàn)。我對未來幾年在這里看到的一些創(chuàng)新及你們和合作伙伴通過這些創(chuàng)新將實現(xiàn)的成就感到無比振奮。非常感謝大家。謝謝。

來源：毫河風報