编辑部 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
今天，微软的生产力革命有了最新进展——
它正在将AI塞进所有可能找到的角落和缝隙。
除了在大会前一天就已剧透Copilot+PC，Build大会上微软还有超多释出成果：
- Copilot持续升级：自定义Copilot、Team Copilot以及Copilot扩展等。总的来说，所有开发者都可以定制和扩展Copilot，而团队协同工作也更加方便。
- 将小模型进行到底，Phi-3能轻松在PC端、手机端运行，还有首个多模态模型Phi-3-vision。
还有这些细节更新，比如Microsoft Fabric的实时智能功能，能对实时、高精度的业务数据进行分析管理，帮助企业决策；Edge浏览器增加AI实时视频翻译功能；AI PC原生支持PyTorch……
开幕式上，纳德拉一上场就道明了今天这场大会的意义。
微软三十多年来有两个梦想，一个是计算机是否可以理解我们，而不是我们必须理解计算机？第二个是在这个信息不断增加的世界里，计算机能否帮助我们根据所有这些信息进行推理、规划和更有效地采取行动？
而这一波AI浪潮，就是微软梦想的答案。
Build大会展现的各种各样的生产力场景，也正是微软实现梦想的舞台。
开幕式尾声，奥特曼还站台亮相，回应和剧透了新模型的一切。
市场上微软股价也是一片向好，一度飙升到了431.84美元。该说不说，这两天微软都涨麻了。
咱先从Copilot持续升级说起。
GitHub Copilot扩展：自然语言交互方方面面
面向开发者和团队，微软推出GitHub Copilot扩展，可通过第三方服务功能用自然语言交互自定义GitHub Copilot体验。
可以立即部署到Azure，用语言交互即可获取管理Azure资源，比如向Azure询问Web应用程序的部署位置，一键排除故障查找相关代码：
任何开发者都可以为GitHub Copilot创建扩展，包括堆栈中的各种工具以及自己内部的工具。
打开Copilot WorkSpace，可以查看整个代码库，并提出修改建议。Copilot会自动根据定制进行修改：
微软还推出了Copilot connectors，方便开发者用第三方业务数据、应用和工作流程定制Copilot。
Team Copilot：团队中的关键成员
除此之外，微软Copilot继续升级，推出Team Copilot，从此Copilot不仅是个人助手，更是可以变成团队中的一员。
可以把它拉到团队群里面，充当会议主持人，Copilot可以实时记录下会议中的全部内容：
根据团队讨论进度，一键整理主题、做笔记，同时支持群内其他人对其记录的内容进行修改：
讨论中遇到问题也可以直接向Copilot提问：
当团队成员就某一讨论达成一致观点，Copilot会一键实时更新之前的笔记内容：
Agent可以自定义
与此同时，微软Copilot Studio推出全新自定义Agent功能。
开发者可以自定义Agent职位，也可以从现成的模板里挑选：
开发者可以将权限委派给不同的角色的Copilot，自动化业务流程。Copilot在遇到不了解且无法处理的问题时，甚至会自动向你展示问题并寻求帮助。
此外，Agent还具备根据用户反馈进行学习等能力。
纳德拉现场表示：
我认为这是未来一年中真正能够带来变革的关键因素之一。
将小模型进行到底
除此之外，微软还更新了自己的模型——Phi-3，继续将小模型（SLM）进行到底。
主要有这几个型号：
- Phi-3-mini，38亿参数，支持128k和4k两种上下文。
- Phi-3-small，拥有70亿参数，支持128k和8k两种上下文长度。
- Phi-3-medium，140亿参数，支持128k和4k两种上下文长度。
- Phi-3-vision，42亿参数，支持128k上下文。
- Phi-3-Silica，33亿参数。
其中Phi-3-mini在今年四月份就已经首次亮相过，当时在基准测试中，能力与LIama2相当，收获了不少关注。加上Phi-3-small和Phi-3-medium，他们可以通用Azure Machine learning的模型目录和集合进行访问。
作为最小的模型Phi-3-Silica。从6月份开始，Phi-3-Silica将嵌入到Copilot+PC中面世。它是整个Phi-3型号中最小的一块，只有33亿参数。
微软声称，第一个Token输出速度为每秒650个token，只需损耗1.5瓦功率，换言之不会占用其正常工作和内存。持续运行时，token生成重用了NPU的KV缓存，并将在 CPU 上运行，每秒生成27个token。
Phi-3-vision则是Phi-3家族中的多模态大模型，它可以直接在移动设备上使用。
在Phi-2 模型基础之后，Phi-3-vision能执行日常的视觉推理任务。
而且专门针对图表进行了优化，能够分析图表中的信息并回答用户提问。
在发布会现场，纳德拉展示了这样的一个DEMO：把一张图表丢给Phi-3-vision，内容是关于不同年龄段的人在工作中使用AI工具的情况。
结果Phi-3-vision准确提取了图中的各组数据，并对不同年龄层的结果进行了比较分析，给出了详尽的报告。
但跟其他大模型不同的是，Phi-3-vision目前只能读取，无法生成。
而在测评成绩方面，Small和Medium两个纯文本模型，整体表现都超过了近似规模的其他模型。
甚至不到40亿参数量的Mini，也超过了2倍于自己的Llama3-8B。
具体来看，先是Small在各种语言、推理和数学方面的一系列测试中击败了GPT-3.5-Turbo，不过代码能力小幅落后，知识储备上的差距就比较明显了。
Medium版本对标的则是Claude3-Sonnet和Gemini 1.0 Pro，擅长的任务也和Small类似——语言理解、推理和数学是强项，知识储备是短板。
同样，多模态的Vision在语言上也延续了单模版本的优势，在部分视觉任务是还超过了GPT-4v-Turbo。
特别是专门优化过的图表推理任务中，Phi-3-Vision在ChartQA数据集上取得了超过80分的成绩，遥遥领先于GPT-4v。
奥特曼9分钟惊喜亮相
纳德拉仍然表示OpenAI是微软最重要的战略合作伙伴。在发布会进行两小时后，正身处舆论风暴中心的奥特曼亮相了，为整个主题演讲完成闭幕。
不过这次倒是没有跟纳德拉同台，而是跟微软CTO Kevin Scott站到了一起。
在短短9分钟的讲话中，他谈到了OpenAI下一步计划、GPT-4o以及给开发者的建议。
他首先谈到GPT-4o的发布，这是“疯狂的一周”。他称从从来没见过一项技以如此有意义的方式被迅速地采用。
对于最新的寡姐语音风波，奥特曼虽然没有提及，但是特别cue了下他们的语音模式。
随着人工智能速度的提高和成本的下降，OpenAI 已经能够引入语音等新模态；
语音模式对我来说实际上是一个真正的惊喜。
最后，面对在场的开发者们，奥特曼提供了这样一个建议。
他表示，现在正是一个特殊时刻，要充分利用好他，不要等待构建你想要做的事情。这可能是自手机问世以来，甚至自互联网问世以来，我们所见过的最激动人心的时刻。不过，不要指望人工智能会为你做所有的工作；它本身是一种推动力，但它并不会自动打破商业规则。
奥特曼还预告，OpenAI最新最强大模型即将发布——
现在能剧透的似乎很无聊但也很关键，新模态、整体智能，史无前例地强大。
参考链接：
https://build.microsoft.com/en-US/sessions/b49feb31-afcd-4217-a538-d3ca1d171198?source=/schedule— 完 —
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