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RSS订阅原创 MicroCinema与CCEdit：让文生视频兼具创造性与可控性
编者按：随着视频生成技术的飞速进步，我们见证了人工智能技术在视频清晰度、长视频连贯性以及对物理变化理解和镜头转换处理能力方面的显著提升。不过，这些高质量的生成结果是否完全符合我们的需求呢？显然，并非总是如此。由于生成模型的不可预测性，其生成结果常常与用户预期偏离。在微软亚洲研究院的研究员们看来，创造性与可控性兼备的视频生成模型才是人工智能技术落地应用的关键。
2024-04-11 17:00:00
657
原创 高性能计算与深度学习结合；提升云人工智能基础设施可靠性；基于心理测量学的通用型人工智能评估；模仿人脑思维模式的视觉语言规划框架
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期内容速览01. ConvStencil：突破高性能计算与人工智能的“软硬”边界（PPoPP 2024 最佳论文）02. Anubis：通过主动验证提升云人工智能基础设施的可靠性03. 基于心理测量学的通用型人工智能评估方法04. VLP：类似于人类左右脑思维模式视觉语言规划框架。
2024-04-11 10:00:00
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原创 AI助力M-OFDFT实现兼具精度与效率的电子结构方法
编者按：为了使电子结构方法突破当前广泛应用的密度泛函理论（KSDFT）所能求解的分子体系规模，微软研究院科学智能中心的研究员们基于人工智能技术和无轨道密度泛函理论（OFDFT）开发了一种新的电子结构计算框架 M-OFDFT。这一框架不仅保持了与 KSDFT 相当的计算精度，而且在计算效率上实现了显著提升，并展现了优异的外推性能，为分子科学研究中诸多计算方法的基础——电子结构方法开辟了新的思路。
2024-04-10 17:00:00
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原创 AAAI上新 | 从生成检索、跨语言迁移，到负责任的视觉合成
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。2月20日至2月27日，国际顶级人工智能学术会议之一的 AAAI 大会在加拿大举办。本期“科研上新”将为大家带来多篇微软亚洲研究院入选 AAAI 2024 的精选论文解读，涉及领域涵盖全景图像生成、生成式检索、跨语言迁移、可靠视觉合成，以及文本扩散。本期内容速览。
2024-04-10 10:00:00
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原创 ViSNet：用于分子性质预测和动力学模拟的通用分子结构建模网络
编者按：尽管几何深度学习已经彻底颠覆了分子建模领域，但最先进的算法在实际应用中仍然面临着几何信息利用不足和高昂计算成本的阻碍。为此，微软研究院科学智能中心（Microsoft Research AI4Science）的研究员们提出了通用分子结构建模网络 ViSNet。在多个分子动力学基准测试中，ViSNet 均表现优异。分子几何建模在理解生物活性机制、化学性质预测、药物设计和蛋白质工程方面发挥着关键作用。
2024-04-09 10:00:00
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原创 守护人类健康：人工智能赋能医疗领域创新应用
编者按：每年的4月7日是世界卫生日，又称世界健康日，旨在引起世界各国人民对卫生、健康工作的关注，提高人们对卫生领域的素质和认识，强调健康对于劳动创造和幸福生活的重要性。那么，如果医疗技术能够更加智能，我们是否能够更早地发现健康隐患，更精准地进行疾病治疗？在世界卫生日到来之际，让我们一起通过微软亚洲研究院（上海）的几个合作研究项目，看看人工智能如何助力我们打造一个更加健康的未来。常言道，“如果说人生是一场漫长的马拉松，那么健康将是决定跑道长度的关键因素。”健康是幸福生活和社会发展的基石。
2024-04-08 17:57:09
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原创 提示词专场：从调整提示改善与LLMs的沟通，到利用LLMs优化提示效果
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。提示词的好坏决定了大语言模型产出内容质量的高低，而针对提示词设计和优化的研究能够提高人类与大语言模型之间的沟通体验。让我们通过今天“提示词专场”介绍的这些最新科研成果，与你一同探索更加智能化的人机交互的未来。本期内容速览01. 连接大语言模型与进化算法，打造高效的提示词优化器。
2024-04-08 17:46:59
674
原创 大模型时代的计算机系统革新：更大规模、更分布式、更智能化
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。“大模型的不断涌现和下一代人工智能需求的迅速增长，促使我们加速对传统计算机系统的革新。同时，构建于大规模高性能计算机系统之上的现代人工智能技术也为未来计算机系统的研究带来了无限的机遇。
2024-01-19 16:53:33
437
原创 人工智能≠机器“人”：激活基础模型在产业中的巨大应用潜力和商业价值
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。
2024-01-19 16:50:57
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原创 科研上新 | 第6期：优化LLM数学推理；深度学习建模基因表达调控；基于深度学习的近实时海洋碳汇估算
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期内容速览01. CoT-Influx：突破少样本学习极限，提升LLM数学推理能力02. CREaTor：通过自注意力机制建模细胞特异的基因表达调控03. CMO-NRT：近实时监测全球海洋碳汇。
2024-01-05 15:00:00
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原创 NeurIPS上新 | 从扩散模型、脑电表征，到AI for Science，微软亚洲研究院精选论文
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期“科研上新”将为大家带来多篇微软亚洲研究院在 NeurIPS 2023 上的精选论文解读，涉及领域涵盖文本属性图、语音编辑、分子建模、脑电信号处理、文档索引、扩散模型泛化、文本渲染等。本期内容速览01. 文本图上综合性研究：基准测试与深度思考02. AUDIT：遵循人类自然语言指令的音频编辑模型。
2024-01-05 09:00:00
1045
原创 科研上新 | 第4期：语言-音乐对比预训练；查找表实现的神经网络推理；大模型时代重新定义搜索框架
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.14587.pdf搜索引擎是十分重要的信息获取工具。当代搜索引擎包含一系列不同的模块，包括查询（query）理解、检索、多级排序和问答等。但这些模块往往是独立优化和部署的，缺少端到端的训练来优化整体的搜索体验。对此，微软亚洲研究院的研究员们提出了一种称为“大型搜索模型”（Large Search Model）的新搜索概念框架，将不同的搜索模块统一成一个用于搜索的大型语言模型。
2024-01-04 15:00:00
921
原创 科研上新 | 第3期：大模型推进科研边界；大模型的道德价值对齐；优化动态稀疏深度学习模型；十亿规模向量搜索的高效更新
者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期内容速览01. LLM for Science：使用大语言模型辅助和加速科学研究02. 大模型道德价值观对齐问题的剖析与展望03. PIT：通过排列不变性优化动态稀疏深度学习模型04. SPFRESH：十亿规模向量搜索的增量原地更。
2024-01-04 10:56:48
930
原创 当AI遇见大脑：电脑与人脑协同“进化”
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。“人脑是世界上最复杂的物体之一，虽然我们对于大脑的研究已经持续了上千年，但人脑仍然有许多未解之谜。我们希望通过跨领域研究，用人工智能技术来帮助神经科学家更好地理解大脑。
2024-01-04 10:53:17
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原创 人工智能基础创新的第二增长曲线
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。
2023-12-01 15:38:19
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原创 让AI拥有人类的价值观，和让AI拥有人类智能同样重要
通过与社会科学领域专家们的深入交流，针对上述任务我们提出了一些初步的设想和方向，并发表了相关的论文。例如，对于人类价值观的定义，除了广泛使用的 HHH 准则（Helpful, Honest and Harmless，有益、诚实、无害）和主流的特定领域风险指标，如毒性（Toxicity）和偏见（bias）之外，还应引入来自社会科学和伦理学领域的基本价值理论，以从更加普适和多元的角度实现对齐。我们在最近的一篇论文中对价值的定义与对齐的目标进行了详细的梳理与探讨[1]。
2023-11-13 10:23:20
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原创 创新智能环境带来无线通信与感知的新视角
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都有积极影响的创新成果。一直以来，微软亚洲研究院致力于创造具有突破性的技术。在人工智能时代，微软亚洲研究院将为计算新范式奠定基础，并为人工智能和人类发展创造更美好的未来。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。
2023-10-20 15:22:29
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原创 媒体基础：打开多模态大模型的新思路
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。25年来，微软亚洲研究院探索并实践了一种独特且有效的企业研究院的新模式，并以此为基础产出了诸多对微软公司和全球社会都有积极影响的创新成果。一直以来，微软亚洲研究院致力于创造具有突破性的技术。在人工智能时代，微软亚洲研究院将为计算新范式奠定基础，并为人工智能和人类发展创造更美好的未来。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。
2023-10-13 11:09:10
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原创 科研上新 | 第2期：可驱动3D肖像生成；阅读文本密集图像的大模型；文本控制音色；基于大模型的推荐智能体
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期内容速览01. AniPortraitGAN：可驱动的真实感3D肖像生成02. KOSMOS-2.5：阅读文本密集图像的多模态大型语言模型03. PromptTTS 2：利用文本描述创造语音合成的音色和风格04. InteRecAgent：基于大型语言模型的交互式推荐智能体。
2023-10-13 11:04:31
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原创 DeepSpeed4Science：利用先进的AI系统优化技术实现科学发现
我们非常自豪和兴奋地宣布 DeepSpeed4Science 计划以及几个研发亮点和成果。从今天开始，我们将在 deepspeed4science.ai 上介绍我们的新计划，包括关于我们的外部合作者的信息，以及当前和未来的 DeepSpeed4Science 技术发布。我们的一个高层次目标是推广广泛解决大规模科学发现的主要系统痛点的 AI 系统技术。我们希望全球的科学家们能够从 DeepSpeed4Science 通过开源软件解锁的新功能中受益。我们期待更好地了解阻碍您的科学发现的 AI 系统设计挑战。
2023-09-27 16:41:17
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原创 如何在微软Edge浏览器上一键观看高清视频？
编者按：视频是当下最流行的媒体形式之一。但由于视频压缩、网络不稳定等原因，我们常常可以看到互联网上的很多视频其画面质量并不理想，尤其是在浏览器端，这极大地影响了观看体验。不过，近期微软 Edge 浏览器推出了一项新功能，一键就可以让浏览器中的视频变为高清版。这项神奇功能背后的技术秘诀是什么？今天，让我们一起来了解一下微软 Edge 视频超分辨率功能的“秘密武器”——来自微软亚洲研究院的智能视频增强工具集 DaVinci 2.0。近期，微软 Edge 浏览器推出了一项新功能——视频超分辨率（VSR）。
2023-09-15 17:02:15
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原创 微软研究院团队获得首届AI药物研发算法大赛总冠军
因此，本次比赛的初赛阶段，参赛者需要使用深度学习、分子对接等方法进行建模，预测小分子抑制主蛋白酶活性的概率，复赛则重点关注小分子在 Caco 细胞上抑制新冠病毒复制的概率。近日，由清华大学药学院、百度飞桨、百度智能云和临港实验室联袂主办的首届 AI 药物研发算法大赛公布了比赛结果，来自微软研究院科学智能中心的团队，利用研发的量子精度动力学模拟系统 AI2BMD 和通用分子三维结构网络 ViSNet 在初赛、复赛、决赛中均位列第一，并获得大赛的总冠军，展现了 AI 在促进药物研发方面的应用潜力。
2023-09-08 11:47:33
1707
原创 机器学习开源工具BatteryML，一站式分析与预测电池性能
编者按：天下苦锂电池寿命久矣，时闻“开车出，推车回”，又闻“充电两小时，待机两分钟”，亦闻“气温骤降，请注意电池保暖”……随着以锂离子电池为动力源的产品，如手机、电脑、新能源汽车等，逐步成为人们生活的必需品，关于电池寿命的碎碎念也越来越多。电池性能预测也成为了产业人工智能研究的重要课题之一。为了更好地分析电池性能，预测电池使用寿命，微软亚洲研究院开发并开源了一站式机器学习工具 BatteryML，希望可以集结更多的专业力量，共同推动电池领域的研究。
2023-09-07 12:23:12
613
原创 科研上新 | 第1期：强可控视频生成；定制化样本检索器；用脑电重建视觉感知；大模型鲁棒性评测
欢迎阅读我们的新栏目——“科研上新”！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期内容速览01. 强可控视频生成模型 DragNUWA02. LLM Retriever：通过定制化样本检索器来提高大语言模型的上下文学习效果03. 解码大脑信号重建视觉感知图像04. PromptBench：首个大语言模型提示鲁棒性的评测基准。
2023-08-28 16:24:39
1284
原创 ICML 2023 | 拓展机器学习的边界
（2）前向过程，语言模型基于合成的问题生成一个推理链，确保推理链的精确性。在单个 CMU 中，神经元间以复杂的形式稠密连接在一起从而建模通用的回路模式，例如，绿色的线连接了两个神经元，可以用来表示线性变换，而红线可以表示更高级的涉及三个神经元的变换，如神经元间的注意力机制（右）为了从合成的示例集中选择最有效的示例，研究员们提出了一种基于 in-cluster complexity 的选择方案：通过对示例进行聚类并选择每个聚类中最复杂的示例（推理链最长的示例）来最大程度地增加所选示例的多样性和信息量。
2023-07-28 15:03:26
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原创 如何评测一个大语言模型？
在这一部分，文章总结了 LLMs 在不同任务中的成功和失败案例。LLMs 能够在哪些方面表现出色？1. LLMs 在生成文本方面展现出熟练度，能够产生流畅且准确的语言表达。2. LLMs 在语言理解方面表现出色，能够进行情感分析和文本分类等任务。3. LLMs 具备强大的语境理解能力，能够生成与输入一致的连贯回答。4. LLMs 在多个自然语言处理任务中表现出令人称赞的性能，包括机器翻译、文本生成和问答任务。LLMs 在什么情况下可能会失败？
2023-07-21 11:40:16
817
原创 MABIM：多智能体强化学习算法的“炼丹炉”
编者按：现实世界中，许多问题和任务都是由多个参与者交互进行的，所以要想使用人工智能技术解决真实世界的问题，就需要更好地模拟这种复杂的环境，而这正是多智能体强化学习（MARL）的强项。早在2020年，微软亚洲研究院基于多智能体强化学习，推出了面向多行业横截面上的多智能体资源调度平台 MARO。随着研究的深入，研究员们发现互动式的学习环境和测试平台对多智能体强化学习的发展至关重要。
2023-07-21 11:38:48
349
原创 微软亚洲研究院提出全新大模型基础架构RetNet，或将成为Transformer有力继承者！
作为全新的神经网络架构，RetNet 同时实现了良好的扩展结果、并行训练、低成本部署和高效推理。这些特性将使 RetNet 有可能成为继 Transformer 之后大语言模型基础网络架构的有力继承者。——韦福如，微软亚洲研究院全球研究合伙人以下内容经授权转载自公众号“量子位”，原文标题《Transformer后继有模！MSRA提出全新大模型基础架构：推理速度8倍提升，内存占用减少70%》。
2023-07-21 11:37:22
430
原创 ACL 2023 | 持续进化中的语言基础模型
尽管如今的 AI 模型已经具备了理解自然语言的能力，但科研人员并没有停止对模型的不断改善和理论探索。自然语言处理（NLP）领域的技术始终在快速变化和发展当中，酝酿着新的潮流和突破。NLP 领域的顶级学术会议国际计算语言学年会 (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称 ACL) 是关心 NLP 领域的研究者们观察动向的关键窗口。
2023-07-13 16:44:11
487
原创 微软亚洲研究院推出AI编译器界“工业重金属四部曲”
编者按：编译器在传统计算科学中一直是一个重要的研究课题。在人工智能技术快速发展和广泛应用的今天，人工智能模型需要部署在多样化的计算机硬件架构上。同时，训练和部署大型人工智能模型时又对硬件性能有着更高的要求，有时还需根据硬件定制化代码。这些都对人工智能时代的编译器提出了新的更高的要求。
2023-07-13 16:43:08
1739
原创 Distributional Graphormer：从分子结构预测到平衡分布预测
编者按：近年来，深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而，分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布，仅了解分子的微观结构还远远不够。在传统的统计力学中，分子动力学模拟或增强采样等是获得平衡分布中采样的常用方法，但这些方法昂贵又耗时。针对这个长期且艰巨的挑战，微软研究院发布了可用于预测分子结构平衡分布的深度学习框架 Distributional Graphormer (DiG)。DiG 可以快速生成真实多样的构象，进而为实现从单一结构预测到平衡分布预测的突破奠定基础。
2023-07-07 17:11:19
468
原创 Qlib全新升级：强化学习能否重塑金融决策模式？
编者按：2020年，微软亚洲研究院开源了金融 AI 通用技术平台 Qlib。Qlib 以金融 AI 研究者和金融行业 IT 从业者为用户，针对金融场景研发了一个适应人工智能算法的高性能基础设施和数据、模型管理平台。一经开源，Qlib 便掀起了一阵热潮，相关开源项目在 GitHub 上已收获了11.4k颗星。作为一个通用技术平台，Qlib 不仅大大降低了行业从业者使用 AI 算法的技术门槛，还为金融 AI 研究者提供了一个相对完整的研究框架，让他们可以基于专业知识探索更广泛的金融 AI 场景。
2023-07-07 17:09:39
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原创 ACL 2023｜大模型时代，自然语言领域还有什么学术增长点？
国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称 ACL）是自然语言处理（NLP）领域的顶级国际会议，ACL 2023 将于2023年7月9-14日在加拿大多伦多举行。随着人工智能技术的快速发展，确保相关技术能被人们信赖是一个需要攻坚的问题。微软亚洲研究院也在不断推进负责任的人工智能的探索发现与应用实践。今天我们为大家带来3篇微软亚洲研究院以负责任的人工智能为主题入选 ACL 2023 的论文。
2023-07-07 17:07:48
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原创 CVPR 2023 | 掩码图像建模MIM的理解、局限与扩展
编者按：掩码图像建模（Masked Image Modeling, MIM）的提出，为计算机视觉模型训练引入无监督学习做出了重要贡献。得益于 MIM 的预训练算法，计算机视觉领域在近年来持续输出着优质的研究成果。然而整个业界对 MIM 机制的研究仍存在不足。秉持着不断扩展前沿技术边界的探索精神，微软亚洲研究院的研究员们在理解 MIM 作用机制，以及基于这些机制提升现有 MIM 算法的领域，取得了一系列的创新成果，并获得了 CVPR 2023 的认可。
2023-07-07 17:05:53
871
原创 CVPR 2023 | 计算机视觉顶会亮点前瞻
在知识和技术都迅速更新迭代的计算机领域中，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机视觉方向的“顶级流量”，引领着学科及相关领域的研究潮流。今天我们为大家带来5篇微软亚洲研究院被 CVPR 2023 收录的论文，主题涵盖手语识别与检索、多模态生成、图像编辑、视频理解任务等。4月，微软亚洲研究院举办了 CVPR 2023 论文分享会，点击链接直达精彩论文分享回顾。
2023-06-16 12:06:28
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原创 LLM Accelerator：使用参考文本无损加速大语言模型推理
大多数大语言模型的训练都是采取自回归的方式进行生成，虽然自回归模型生成的文本质量有所保证，但却导致了高昂的推理成本和长时间的延迟。具体来说，在每一步解码时，让模型先匹配已有的输出结果与参考文本，如果发现某个参考文本与已有的输出相符，那么模型很可能顺延已有的参考文本继续输出。基于以上观察，研究员们以参考文本与模型输出的重复性作为突破自回归瓶颈的着力点，希望可以提高并行加速器利用率，加速大语言模型推理，进而提出了一种利用输出与参考文本的重复性来实现一步输出多个词的方法 LLM Accelerator。
2023-06-06 11:37:05
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原创 LLM时代，探索式数据分析的升级之路有哪些新助攻？
Insight” 在中文中可以翻译为“洞察”。而在这数据分析中，“insight” 是指从多维数据中发现的 interesting data pattern（有趣的数据模式），它反映了数据在某种特定视角下的有趣特征。例如，在销售数据中，发现某个特定产品在某个地区的销售额比其他产品高出很多。在医疗数据中，发现某种疾病的新增患者数目随年份增加。在社交媒体数据中，发现某个话题的讨论量存在周期性规律。一个具体的洞察反应了人们对数据原始信号的某种特定规律的总结。
2023-06-02 14:40:47
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原创 隐藏在Microsoft Designer背后的新科技，让人人都是设计师
编者按：在视觉图像设计中，用户的需求与最终的设计成品往往是“想象很美好，现实很骨感”。这通常是因为用户在与设计师沟通时，双方理解不一致，导致最终设计结果不尽如人意。但是，如果能够“自给自足”，借助人工智能技术为每个人赋予设计能力，是否会更容易让自己脑海中的画面变为现实？智能化设计工具 Microsoft Designer 就是一个能辅助用户成为设计师的好帮手。
2023-05-31 15:40:35
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原创 Microsoft Build 两大主题：Copilots 和插件
微软宣布正在与 OpenAI 合作，通过采用 OpenAI 的 ChatGPT 和微软的 Copilot 产品（包括 Bing Chat，Dynamics 365 Copilot，Windows Copilot 和 Microsoft 365 Copilot）集成的插件开放标准来支持和发展 AI 插件生态系统。Microsoft Fabric 中的 Copilot[3]，即将提供预览版（有关 Fabric 的更多信息，请参阅“Build 2023：Meet Fabric，微软数据业务的 AI 化”[4])
2023-05-31 15:02:13
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原创 【.NET AI Books】问题分类和技能使用大全
我们的问题多种多样，除了问日常生活、通用知识外，还会遇到不同的时效性的问题和针对特定行业的问题。希望大家能有所收获！- 用于结合时效性技能和业务技能的函数封装，可以非常快速地定义不同的技能，如我需要查询一些入职相关的内容以及实时天气状况，我们都可以通过原生函数定义这些技能并赋予系统答案，再让生成式 AI 完成接下来的工作，这是我们定义原生技能函数的一个例子：。通过机器学习进行问题的分类是我们过往经常用的，除了分类外，还可以快速地提取不同的语义实体，基于问题进行更细致的划分，找到更符合的答案。
2023-05-30 20:28:15
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