中新经纬5月21日电 5月21日早间，白银延续凌厉涨势。 5月21日，沪银期货主力合约大幅高开，截至发稿涨6.56%报8448元/千克，年内已累涨超40%。国际市场上，伦敦白银现货日内涨1.05%，报32.155美元/盎司，续创11年来新高，年内累涨逾30%；COMEX白银日内涨0.78%，报32.68美元/盎司。 伦敦白银现货近期走势 来源：Wind 上市公司方面，截至发稿，湖南白银涨超4%，盛达资源涨超3%，兴业银锡跟涨。 白银有何用途？为何大涨？ 根据上海期货交易所网站的资料，白银主要用途分为货币功能和工业应用。白银的多功能性使得它在大多数行业中的应用不可替代，特别是需要高可靠性、更高精度和安全性的高技术行业。白银在电子行业中得到广泛应用，尤其在导体、开关、触点和保险丝上。白银还可用于厚膜浆料，网孔状和结晶状的白银可以作为化学反应的催化剂。硝酸银用于镀银，可制作银镜。碘化银用于人工降雨。此外，银离子和含银化合物可以杀死或者抑制细菌、病毒、藻类和真菌，反应类似汞和铅。因为白银具有对抗疾病的效果，所以又被称为亲生物金属。 正信期货分析称，当前贵金属市场的主要驱动力来源于亚洲市场，中国外汇储备持续减少美债、增加黄金配置，叠加中国地产政策史无前例地宽松，有望刺激宏观经济周期性复苏，具有一半工业需求的白银获得双重利多驱动，短期加速补涨，修复偏高的金/银比值。 国信期货研究咨询部的研究观点认为，白银自身连续3年供需紧平衡为其打下较强的价格向上弹性。从白银基本面来看，近些年最大的变化实则为其在光伏领域增加的需求用量，而AI相关的电子制造过程也大量依赖白银作为关键原料。在供给产出相对受限的背景下，白银基本面基于其向上弹性。根据国际白银协会今年1月发布的报告预计，2024年全球白银需求有望达到12亿盎司，将是有史以来第二高的水平，原因是工业需求预计将达到创纪录的高位以及珠宝和银器的需求将出现好转。供需紧俏叠加低库存现状，将给予白银更多向上的弹性。同时，白银自身的工业属性给予其更好的价格弹性。(中新经纬APP) (文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

5月21日，三大指数开盘均下跌，沪指跌0.20%，深证成指跌0.30%，创业板指跌0.22%。板块方面，有色金属、复合铜箔等板块涨幅居前，玻璃基板、飞行汽车、建材等板块跌幅居前。 来源：证券时报网

作者｜田思奇 有没有可能，让计算机理解我们，而不是我们去理解计算机？ 在信息不断增加的世界里，计算机能否根据这些信息帮助我们更有效地推理、计划并采取行动？ 当地时间5月21日（周二）上午举行的微软Build年度开发者大会上，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 提出了上述两个问题。他说这是微软几十年来的两个梦想，而当下的人工智能浪潮为这两个梦想提供了答案。 大会前一日，微软首先发布了史上最强大的AI PC产品，其中包括多个令人惊艳的新功能。在媒体采访中，纳德拉毫不掩饰对苹果的“敌意”。他骄傲地宣布，诞生于上个世纪的微软PC与苹果Mac的大战，正重新回到聚光灯下：“我们现在想让真正的竞争重新回到 Windows 与 Mac 之间。” 和此前媒体透露的信息不同，微软并没有发布自研大模型与OpenAI抗衡。相反，上周OpenAI刚刚发布的GPT-4o模型得到了纳德拉的高度肯定。同时，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）也在OpenAI近期陷入一片争议声中的前提下，亲自来到西雅图为Build大会站台，巩固了微软与OpenAI的联系。 但从网友表态来看，让主流市场接受拥有了GPT-4o加持的Copilot，恐怕还需要一段时间。许多人看不到购买新电脑或者抛弃Mac的理由，还有人认为“电脑充分理解自己”是十分恐怖的事情。 不过微软的确在首次发布Copilot一年后的Build大会上，又一次真切地铺开了AI PC时代的画卷。另外，也正像纳德拉所说，PC不PC的也不是那么重要：“我相信 Copilot 未来会无处不在。” 1.让电脑预测你的意图 微软在5月20日发布的Copilot+PC，令人印象最深刻的当属Recall功能。 之前用户可能在电脑里存了无数张图片和笔记，然而却忘了放在哪个文件夹里。通过Recall功能，Windows 将不断捕获屏幕上的内容，并通过设备中的生成式AI模型处理并搜索所有内容。比如你可以搜索“带有鱼的那张PPT”——哪怕PPT中并没有“鱼”这个字，Recall也可以准确识别图像信息并找到它。 “它能记住我忘记的事情，”微软 Surface 电脑营销主管马特·巴洛 (Matt Barlow) 强烈推荐道。 然而，把用户在屏幕上的所有举动截图这件事，很容易引起大家的恐慌。微软方面目前保证，这些截图不会离开所在的电脑，不会发送到微软的服务器或用于训练未来的AI系统。而且用户可以限制 Recall 截取某些应用或网站的截图，或者完全关闭该功能。 其他新功能还包括44种语言的实时翻译——也包括视频通话和App试用期间；与AI共同创作图像的CoCreator功能等。 在一段5月20日公布过的演示中，有人在玩沙盒游戏“我的世界”时，Copilot已经明显可以看到屏幕上的游戏内容，并为玩家提供相应的游戏建议。 在Build大会上，纳德拉还给出一个全新的演示视频：一名男子把一只鞋子举到电脑前，询问Copilot这双鞋是否适合露营或徒步旅行。 Copilot用语音回应称不太好。然后该男子便让Copilot把适合露营的鞋子加到购物车里，Copilot也瞬间完成这项更加主动的“行为”。随后男子突然开始说西班牙语，Copilot也切换为西班牙语回应。 技术层面上，Copilot+ PC 拥有 40 多个设备内置 AI 模型，包括 8 个用于生成式 AI 的小语言模型。但要访问大型语言模型，就仍然需要连接到互联网。 6月18日起，全新的Windows PC将在微软的合作伙伴宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想和三星生产的电脑以及微软的 Surface 新系列上推出，其中Copilot+Surface Pro售价 999 美元起，国内售价8688元起。 微软 Windows 部门高管尤素夫·梅迪 (Yusuf Mehdi) 表示，新款笔记本电脑将比搭载 M3 处理器的 MacBook Air“快 58%”，电池续航时间长达“一整天”。 纳德拉在大会前夕表示：“我们为 PC 创造了真正的快乐和惊奇的感觉。我们的追求一直是打造能够理解我们的计算机，而不是我们必须理解计算机，我觉得我们接近真正的突破了……我们正在进入一个新时代，计算机不仅能理解我们，还能预测我们想要什么和我们的意图。” 2.奥尔特曼闪现站台 上周OpenAI刚刚发布的GPT-4o模型，也即将加入Copilot。此前The Information报道称，微软将在此次大会上发布独立自研的5000亿参数大模型MAI-1，让外界以为OpenAI对于微软的重要性有所下降。然而此事并未成真。 纳德拉仍然表示，OpenAI是微软“最重要的战略合作伙伴”，并且OpenAI 上周演示的内容“非常神奇”。而这场大会的开场视频中也出现了OpenAI的视频生成应用Sora最著名的演示——一名戴墨镜的女子走在东京的街道上。 在纳德拉出场2个小时后，萨姆·奥尔特曼出现在Build大会的舞台上，不过与他同台的是微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）。 短短9分钟的对话里，奥尔特曼没有介绍什么GPT-4o在Windows PC上的应用。他仅仅提到了自己认为最重要的事——虽然听起来是老生常谈——是“模型会变得更智能”。奥尔特曼强调，这句话可能比想象中深刻许多。“模型变得更智能了，更有用了。但潜在的能力，这种惊人的新兴特性……这种情况还会继续发生。” 同时新的模式对奥尔特曼来说很重要：“语音模式对我来说是一个真正的惊喜，我非常喜欢新的语音模式。”值得一提的是，在Build大会前24小时里，演员斯嘉丽·约翰逊刚刚公开指责OpenAI未经同意就在Sky语音功能模仿她的声音提供服务。OpenAI回应称将暂停Sky语音功能。 至于对在座开发者的建议，奥尔特曼提到了两点。第一，他重申了自己一直以来的观点，即当下是创业和打造新产品最好的时候。并且从手机或互联网的诞生开始，最大的机会都出现在平台转变的时候。 第二，奥尔特曼提到在智能手机革命刚开始时，人们还会标榜自己是一家“移动公司，做了个App”，但后来没有人再这样强调了。他认为人工智能的概念也是如此——AI本身不能成就一个伟大的产品或公司，不会自动打破商业规则。人们必须想清楚如何通过AI建立持久的价值，这是如同淘金热一般的狂热风潮中容易被忽视的一点。 3.网友暂时不买账 早在年初的CES展上，“2024年会是AI PC元年”就成为最响亮的口号。目前今年已经接近过半，微软也推出了Windows Copilot整整一年，但广大用户对AI PC的感知仍然没有那么明显。 美国亚利桑那州立大学人工智能教授兼研究员苏巴拉奥·坎巴姆帕蒂（Subbarao Kambhampati）表示，虽然新型AI PC内部的芯片专门用于处理复杂的人工智能任务，例如生成图像和汇总文档，但消费者可能仍无法察觉它带来的好处。 对于正在使用Mac的消费者来说，最新的Copilot+PC也不足以吸引他们换机。在《华尔街日报》的评论区，网友纷纷表示：“一旦用过Mac就再也回不去了（Once you go Mac, you never go back）”“微软产品的问题就是运行不了MacOS系统”。 对AI伦理考虑得更多的《纽约时报》读者，则产生了更多恐慌情绪。 来自纳什维尔的网友理查德（Richard）获得了评论区最多的赞：“计算机不仅能理解我们，还能预测我们想要什么和我们的意图……我可不希望我的计算机这样做。我想继续使用我自己的大脑，因为它现在仍然可以有效运作。我有一台已经用了 2 年的 MacBook Pro，配备 M1 芯片，它足够智能、足够快。” 加州长滩的约翰·麦考伊（John McCoy）表示：PC设备对于学习和处理信息至关重要。但是，不断引入无法关闭的操作系统和应用程序‘功能’已经成为严重的干扰，并且消耗了大量的空间和处理时间，我们都以某种方式为此付出了代价。我想要一个可以配置的操作系统和应用程序来满足我的需求，包括自行决定消除它们（以及底层代码）的选项。简而言之，我想控制我自己的电脑。我不希望微软或苹果决定我的工作方式。” 纽约州的格雷格（Greg）说：“我使用自己组装的电脑，我最不想做的就是将人工智能融入到我的流程中。我不需要更多的简便性，我更关心准确性。已经有大量的应用程序和程序可用于精简和简化，而不依赖于劣质的、容易出错的人工智能和数据隐私的暴露。这只是追逐最新科技流行口号的销售噱头。” 也有人给出肯定的观点。Creative Strategies 的分析师本·巴贾林 (Ben Bajarin) 表示：“人们只需要相信，设备本身的体验足以证明推出全新类别的 Copilot + 机器的合理性。” 微软乐观地相信，明年就将售出 5000 万台 Copilot+ PC 笔记本电脑。研究机构Gartner数据显示，去年全球PC出货量下降约 15%至 2.42 亿台，这意味着微软预计新款电脑将占到全球PC销量的五分之一以上。 密切跟踪市场的 IDC 分析师黄林（Linn Huang）表示，这些售价超过 1000 美元的新电脑初始销量将会很小。但他预测，到本世纪末——假设人工智能工具被证明是有用的——它们将“无处不在”。 Susquehanna International Group 分析师穆迪·霍塞伊尼（ Mehdi Hosseini ）在研究报告中写道，一些高端智能手机已经集成了AI芯片，但销量却出现下滑，因为这些功能“仍然不够复杂，无法带来更快的升级周期” 。他认为至少还需要一年的时间，AI PC的重大突破才会引起消费者的注意。 接下来，被纳德拉视为眼中钉的苹果将在6月中旬召开的全球开发者大会（WWDC）上公布其最新的人工智能战略。 最近一两年里，苹果持续被诟病在人工智能方面过于落后。但此次大会上，苹果可能将真正迎来AI层面的新突破。有报道称，苹果可能会在其 iOS 和 Mac 平台上引入生成式 AI，推出新版的Siri，同时苹果也有可能宣布与OpenAI或谷歌Gemini模型的合作。 微软vs苹果的战局，或者说这场大战是否真的能在2024年成立，还要留待WWDC上见分晓。 4.更完善的生态 无论是上周举行的谷歌I/O，还是刚刚开幕的微软Build，以及下个月初的WWDC，它们共同的名称都是“开发者大会”。科技巨头们通常利用这些场合阐述新一代产品的基础和架构，目标是吸引开发人员在自己的地盘，而不是竞争对手的地盘上打造新的软件项目。 此次大会上，纳德拉与微软高管也介绍了诸多为开发者提供的新功能，包括 Microsoft Fabric 中的实时智能、进一步自定义 GitHub Copilot 体验的能力、Azure AI Studio 中 GPT-4o 的可用性等等。 Microsoft Fabric 中的实时智能使公司能够“对大量、时间敏感且高度精细的数据采取行动，从而做出更快、更明智的业务决策”。同时微软还发布了新的Microsoft Workload Development Kit，使开发人员能够在Microsoft Fabric中扩展应用程序。 此外，微软宣布了一组 GitHub Copilot 插件，允许开发人员使用 Azure、Docker、Sentry 等服务定制他们的 GitHub Copilot 体验。例如，Azure 的 GitHub Copilot 允许开发人员探索和管理他们的 Azure 资源、解决问题以及查找日志和代码，所有这些都可以在 GitHub Copilot Chat 中进行。据纳德拉介绍，GitHub Copilot 擅长“让你一整天都保持流畅”，而开发者们长期以来一直都梦想着“保持流畅”。 同时微软与“AI程序员”Devin 背后的公司 Cognition 合作，Devin 现在将由 Azure 提供支持；PyTorch 和 Web 神经网络也将在 Windows 上本地运行，为开发人员提供了更多可用的工具。 另一方面，微软宣布Copilot 引入 Team Copilot新功能，它是 Microsoft 365 的 Copilot 的扩展。可以从 Microsoft 365 中的团队协作应用（例如 Teams、Loop、Planner 等）访问 Team Copilot。 例如，它可以通过管理议程、跟踪时间和做笔记来促进会议；在聊天中显示信息、跟踪项目并解决的问题；或者担任项目经理，并在有需要时通知团队成员。微软透露，这款工具将于今年晚些时候向企业客户提供，致力于提高团队的合作效率。 硬件层面，微软介绍了与英伟达和AMD的新合作，同时也发布了自研芯片Maia和Cobalt的新进展。 微软还宣布与教育辅导机构可汗学院达成合作，将向美国所有教师免费提供AI学习辅助工具“Khanmigo for Teachers”。 CCS Insight 首席执行官杰夫·布拉伯里（Geoff Blaber）对CNN表示：“随着时间的推移，人工智能将成为一种无处不在的功能，微软及其合作伙伴已经取得了良好的开端。”“但他们需要努力确保人工智能不仅仅是一个具有越来越多功能但毫无意义的描述符。” 参考资料： 《Can Artificial Intelligence Make the PC Cool Again?》，《The New York Times》 《Microsoft thinks it found a way to make PCs relevant again》，CNN （封面图及其他图片均来自微软）

财联社5月22日讯（编辑 史正丞）总是给市场灌输“（英伟达芯片）买得越多、省得越多”的黄仁勋正在面对一个挑战：客户们现在知道买最新一代的芯片能“省更多”后，开始停止下单当前仍在售的最强算力产品了。 根据周二的最新消息，全球最大云计算平台亚马逊云服务（AWS）已经暂停采购英伟达在售的最强大算力芯片（Grace Hopper超级芯片），以等待今年晚些时候上市的最新型号。 亚马逊是怎么想的？ 亚马逊云服务的想法并不难理解：再过几个月英伟达的新一代数据中心GPU就要上市了，性能翻倍、能耗还大幅下降。 在今年3月的GTC大会上，英伟达刚刚发布新一代Blackwell架构GPU。而股民们更加熟悉的H100则是Hopper架构GPU，在那个时间点才刚开始向客户发货1年左右。 （由2个B200芯片和Grace CPU组合而来的GB200 Grace Blackwell超级芯片，来源：英伟达GTC） 用黄仁勋自己的话来说，如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型，需要8000张Hopper GPU，消耗15兆瓦的电力，连续跑上90天。但如果使用GB200 Blackwell GPU，只需要2000张，同样跑90天只消耗四分之一的电力。除了训练大模型外，生成Token的成本也会随之显著降低。 （新款芯片能效大幅提升，来源：英伟达GTC） 更大的差异在系统性能层面。黄仁勋介绍称，在1.8万亿参数的GPT-MoE推理性能层面，Blackwell集群的性能可以达到Hopper集群的30倍之多。 亚马逊云服务对媒体表示，公司已经“完全转移”了之前对Grace Hopper超级芯片的订单，替换为接下来要上市的Grace Blackwell。AWS强调，考虑到这两代芯片间隔的时间很短，这一举措是“合理”的。 英伟达方面拒绝对这一报道发表评论，称需要在周三发布财报前遵守静默期的规定。 会有影响么？ 对于周三盘后的英伟达财报，目前市场的预期是营收继续增长至245.9亿美元。作为对比，英伟达在上一财年同期实现营收71.92亿美元，而上一个财季的营收为221亿美元。 真正能影响股价的，依然是英伟达对这种翻倍增长势头能延续到何时的展望。而现在又加入了一个新鲜的不确定性——随着越来越多的客户开始等待Blackwell芯片上市，今年是否会出现一段时间的营收增速停顿？ 在今年的剩余时间里，Blackwell芯片的产能将不断爬坡，目前市场的主流预期是英伟达将在今年四季度开始交付新一代服务器。花旗集团分析师对此指出，随着去年以来等待英伟达交付产品的时间缩短后，AI芯片的需求可能会出现“潜在的空档期”。 或许也有巧合因素，英伟达的股价前高正是在Blackwell芯片发布后创造的，之后经过持续三个月的震荡，直到最近才刚刚摸回前高附近。 （英伟达日线图，来源：TradingView） 当然，从另一个角度来思考，现在的英伟达也远远没到需要考虑“芯片滞销”的地步。摩根士丹利的分析师们表示，即便英伟达上一代芯片的供应变得更加充足，但现在仍能看到新的云、企业和主权国家客户正在买入市场上所有可及的Hopper芯片。

受电动车同行激烈竞争的拖累，特斯拉股价在周一跌约1.4%，但在特斯拉高管介绍了特斯拉Semi卡车的最新进展后，周二公司股价飙升超6.6%。 周二隔夜，特斯拉在美股七姐妹中表现最佳，午盘之初曾涨4.1%，最终收涨6.66%至每股186.60美元。 分析指出，这一涨幅部分归功于特斯拉的一些正面发展，如Semi卡车的介绍和新工厂的计划。此外，中国电动车同行的利好新闻，如小鹏公布了超预期的第一季度财报，也推动特斯拉股价上涨。 Semi卡车取得新突破，预计于2026年交付 据悉，特斯拉的一位高管在拉斯维加斯的一个清洁能源运输博览会上介绍了Semi卡车，他声称，得益于特斯拉最快的充电技术，Semi卡车能在24小时内行驶1000英里。同时，特斯拉确认，预计到2026年将开始向客户交付Semi卡车。为此，他们计划在内华达州建立一个新工厂，该工厂的目标年产能为5万辆。 特斯拉高管Dan Priestley还分享了一些卡车的细节。他提到，性能方面，长程版Tesla Semi在满载状态下（即车上装满货物，总重量达到2.3万磅）可以行驶最多500英里的距离。标准版Tesla Semi在不装货的情况下（车重为2万磅）可以行驶300英里的距离。 而且，特斯拉已经与百事公司的FritoLay部门用35辆Semi卡车进行了实际测试。在测试中，这些卡车完成了250英里和520英里的长距离运行，载重最高可达法律允许的8.2万磅。同时，得益于快速充电技术，这些卡车在24小时内能行驶超过1000英里。 目前为止，这些测试车队已经累计行驶了350万英里。特斯拉还利用这些Semi卡车在极端天气和山区条件下，从内华达州向其在弗里蒙特的主工厂运送电池。 中国同行的利好新闻助力特斯拉股价上涨 由于行业竞争加剧，电动车售价持续下滑，企业利润空间被压缩，车企的“坏消息”会直接影响到公司股价。 例如，此前，理想汽车公布了不及预期的财报。理想汽车的第二季度收入预期仅增长了6%，远低于华尔街的预期。这表明，竞争加剧导致了电动汽车在中国市场的价格下降。因此，理想汽车的美国存托凭证在周一下跌了13%。特斯拉也受到了中国同行的影响，在理想汽车公布财报的次日，特斯拉股价下跌了1.4%。 降价是华尔街需要面临的问题，CFRA的分析师Aaron Ho将理想股票评级从持有下调至卖出，并写道：“我们对理想汽车的基本面持中性态度，主要是因为电动汽车市场竞争激烈，这限制了平均售价的上涨，同时研发和营销费用居高不下。” 然而，中国的电动车同行带来的不止有坏消息。造车新势力中，小鹏汽车美股盘前公布了第一季度的财报，损失比华尔街预期的要少，毛利率有所上升，营收好于市场预期，业绩指引乐观，整体表现出乎意料地好。因此，小鹏的股价在早盘交易中大涨近22%，最终收盘收涨5.9%。有分析指出，受此影响，周二隔夜特斯拉股价也大幅上涨。 今年迄今为止，理想汽车和小鹏汽车的股价分别下跌了约44%和40%，特斯拉的股价下跌了约25%。

新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】微软昨夜刚上演了一波AI PC革命，今天又全是Copilot。而最让人意外的，竟是奥特曼本人登台预告了下一代模型将会带来新的模态和整体智能。 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。 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。 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！ 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。」 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。 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。 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。 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。 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 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。 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。 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。 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」。 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。 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。 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。 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。 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。 因此，微软可以用每一兆瓦的功率，来降低AI的成本和功耗。 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。 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。 英伟达关键平台产品，都会引入微软的云中。 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。 自研Azure Maia 100，只要你用过微软的服务，或多或少都会接触到。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 并且，微软依旧拥抱开源社区，与Hugging Face合作。 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。 今天，Phi-3家族正式官宣新成员： Phi-3-vision、Phi-3-small，Phi-3-medium。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 一些开发者已经上手体验了，并称令人印象极为深刻。 还有一些开发者们也决定尝试一番。 以上Phi-3模型，不仅可以在云端运行，甚至可以在本地运行。 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。 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。 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。 Windows Copilot+ PC将重新定义任何一个人在PC所做的一切。 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。 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。

编译 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西5月22日消息，昨晚，95后华裔天才Alexander Wang宣布，其创办的美国AI数据标注创企Scale AI获得10亿美元F轮融资，估值翻倍至138亿美元（折合约999亿人民币）。 本轮融资由现有投资者Accel领投，几乎所有现有投资者都参与了这轮投资，包括Y Combinator、Nat Friedman、英伟达等，思科投资、英特尔资本、AMD风投、亚马逊、Meta等新投资者也参与其中。 新融资为IPO铺平了道路。该公司的一位投资者表示，这轮融资可能是Scale AI作为一家私营公司的最后一轮融资，“下一件合乎逻辑的事情是公开上市，（本轮融资中）有投资者可以在这方面提供帮助。 这笔交易凸显了数据对超级AI系统竞赛的重要性，以及投资者愿意为此支付的溢价。 “AI数据代工厂”Scale AI成立于2016年，总部位于旧金山，起初专注于标注自动驾驶系统用图，通过为OpenAI的ChatGPT等训练工具提供数据标注服务而迅速发展，是当前全球估值最高的AI数据标注独角兽。 Scale联合创始人兼首席执行官Alexander Wang是一位美籍华裔天才，出生于1997年，从小新墨西哥州长大，父母都是物理学家，十几岁就在编程竞赛中初露锋芒，读高中时接到科技公司的工作邀约。根据领英网资料，他在麻省理工学院期间的GPA成绩为5.0。 19岁那年，刚在麻省理工学院读了一年本科的Alexander Wang选择辍学，与22岁的Lucy Guo共同创办Scale AI。5年后的2021年，Scale AI的估值已经飙升到73亿美元。 ▲Alexander Wang Alexander Wang回忆说，过去8年，Scale AI几乎推动了AI领域的每一个重大突破：其自动驾驶数据引擎推动了L4自动驾驶技术的突破；其公共部门数据引擎为美国国防部的许多主要AI项目提供了动力；Scale AI与OpenAI合作，在GPT-2上进行了人类反馈强化学习（RLHF）的第一次实验，并将这些技术扩展到InstructGPT及其他领域…… 如今，Scale AI为几乎所有领先的AI模型提供数据支持，为OpenAI、Meta、微软等组织提供服务。 外媒报道称，现年27岁的Alexander Wang已经是美国华盛顿和硅谷的知名人物，一直在与美国政府和顶级AI公司密切互动。今年早些时候，Scale AI被美国国防部授予了一份合同，测试和评估各种AI模型。 据一位知情人士透露，Scale AI去年营收约为7亿美元。 AI模型过去18个月里有了巨大的进步，但进一步的提升依赖于更大、更复杂的数据集。 Alexander Wang认为，AI数据的未来取决于三个原则：丰富的数据、前沿的数据、测量与评估。 “我们必须建立数据代工厂，迎来AI就绪的数据丰富时代，而不是让自己屈服于数据稀缺。”他在社交平台上写道，“有了今天的资金，我们正在进入这一旅程的下一个阶段——加速丰富的前沿数据，为AGI铺平道路。” 一位选择不参与Scale AI最新一轮融资的风险投资家透露道，担心该公司的收入过于集中在一小部分AI业务上，这些业务在打造最佳模型的激烈竞争中正在烧钱。 “我们是一家基础设施提供商，”Alexander Wang说，“上面的模型开发生态系统如何发展，显然会影响我们的业务，就像它影响英伟达、数据中心提供商和云供应商一样。” Scale AI的新融资是一系列AI大型交易中最新一笔。OpenAI和Anthropic在过去12个月里从微软、亚马逊、谷歌那里筹集了数十亿美元，马斯克也正在为自己的AI创企xAI融资多达60亿美元。不同的是，Scale AI专注于数据标注，并没有构建自己的生成式AI模型。

摘要：第二届国际AI峰会召开，这次会议的目的是为AI的安全使用制定指导原则，以防止AI技术给人类带来潜在危害。OpenAI、谷歌等16家公司表示，如果不能控制风险，将停止开发任何AI模型。同时，在核心安全团队解散风波后，OpenAI也在会上公开介绍了实施安全措施的最新情况，证明自己并非将产品凌驾于安全之上，网友纷纷对此表示感谢。 如何安全地发展人工智能？ 5月21日周二，为期两天的“AI首尔峰会”以在线视频的方式开幕。本次会议主题主要围绕如何安全地发展AI。世界各地的领导人、科技公司的高管以及国际组织的代表，在会上共同讨论了AI的风险和潜在的好处。 在韩国总统尹锡悦和英国首相苏纳克的共同主持下，16家世界领先的AI公司，包括Meta、OpenAI、谷歌、亚马逊、微软等均做出了自愿承诺，保证在开发最前沿的AI技术时注重安全，确保AI系统不会失控并危害人类。如果发现某些极端风险无法控制，他们甚至会选择停止相关AI模型的开发。 同时，AI公司们还提出需要制定一些规则和政策框架，来评估和控制AI可能带来的风险。不仅是公司，一些国家的集团（比如G7、欧盟等）也表示支持这个想法，他们同意要把AI的安全和创新放在重要位置。 与会者还强调，虽然公司可以自愿承诺要安全使用AI，但也需要有政府出台相关的法律来确保这些承诺能落到实处。被称为“人工智能教父”的计算机科学家Yoshua Bengio称，自愿承诺必须伴随法律监管。目前，全球各地的政府都在努力制定AI相关的法规，例如，联合国已经通过了关于AI系统安全使用的第一项决议，而欧盟的AI法案预计今年晚些时候将生效。 对此，网友们纷纷点赞称：“这真是个好消息！很高兴看到欧盟为协调人工智能法规而采取的进步措施。这确实有助于为人工智能道德和安全制定高标准。期待看到该法案的积极影响显现！” 虽然AI技术的迅速发展虽然可以造福人类，但同时来带了一些问题，如大批量失业、误导人们、传播错误信息等。牛津大学在X上发帖表示：“全球的AI界正在努力推动AI技术的能力越来越强大，但安全和伦理问题往往是事后才考虑的。科学家们在向世界领导人发出呼吁，要求对AI带来的风险采取行动。他们警告说，自从AI安全峰会以来，在处理这些风险方面的进展还不够。” 在核心安全团队解散风波后，OpenAI披露公司安全措施最新情况，消除网友对公司安全问题的担忧 例如，在此前OpenAI解散了AI风险团队事件中，该团队负责人Jan Leike离职后吐真言，指责OpenAI在过去几年里将华而不实的产品凌驾于安全之上，并呼吁OpenAl必须成为一家以安全为先的通用人工智能公司。Jan的发言引起了网友的广泛担忧，网友担心OpenAI是否能确保AI技术安全可靠地发展。 5月21日，在核心安全团队解散风波后，OpenAI在“AI首尔峰会”上公开分享了公司正在实施的10大安全措施： 模型测试与评估：在发布新的AI模型前，OpenAI会进行严格的安全测试，包括内部和外部的评估。如果发现风险超过了他们可接受的“中等”水平，他们会先进行改进，直到风险降低到可以接受的程度。他们还会请外部的专家来帮助评估风险。 持续的安全与对齐研究：随着时间的推移，他们的模型在安全性上有了显著改进，这包括减少错误信息的产生和在不利条件下减少有害内容的输出。公司还在投资实用的安全系统和研究，来进一步提高模型的安全性。 监控滥用行为：随着越来越强大的语言模型的部署，公司使用了各种工具来监控安全风险和滥用行为。他们与合作伙伴（如微软）共同揭露了技术被滥用的情况，以帮助其他人更好地防范类似风险。 系统性的安全措施：公司在模型的每个生命周期阶段实施安全措施，从训练前到部署。他们在数据安全、模型行为控制和监控基础设施方面进行投资。 保护儿童：保护儿童是他们工作的重点。公司在其产品中内置了强大的安全措施，以减少对儿童的潜在危害。 选举完整性：公司与政府和其他利益相关者合作，以防止AI生成内容的滥用，确保内容透明度，并改善公众获取准确投票信息的途径。 影响评估和政策分析投资：公司的影响评估工作对研究、行业规范和政策具有广泛的影响。他们也出版了关于如何管理与语言模型相关的风险的先驱性研究。 安全与访问控制措施：公司重视保护客户、知识产权和数据安全。他们控制对AI模型的访问，并投资于网络安全，如内外部渗透测试和悬赏寻找漏洞的计划。 与政府合作：公司与全球各地的政府合作，共同制定有效且可适应的AI安全政策。 安全决策和董事会监督：公司有一个称为“准备框架”的系统，这个框架AI安全决策提供了指导。公司还有一个跨功能的安全顾问小组，这个小组由来自公司不同部门的成员组成。他们的任务是审查AI模型的性能报告，评估这些模型是否安全，以及在模型正式发布前提出改进建议。尽管有安全顾问小组提供建议和信息，但最终决定权在公司的高层领导手中。在这整个过程中，公司的董事会也会进行监督。 最后，OpenAI还计划在未来继续改进这些做法。 对此，网友在X上纷纷对OpenAI表示感谢： “很好，感谢更新！安全第一，人工智能第二。” “继续致力于安全。非常感谢！”

今天凌晨，微软带来了一系列重磅产品，一口气发布了 50 多项更新。 接棒 OpenAI 和 Google 掀起的 AI 科技月，微软不仅要和苹果等厂商争夺 AI PC 的定义权，Copilot 加持的 Agent 也要给 AI 公司们带来亿点点震撼。 发布会要点速览： Team Copilot ，从个人助理变成团队助理 全新的 Agent 代理功能 Phi-3 家族迎来新成员 Azure AI Studio，包含 API 集成、完整的工具链及部署全家桶 Fabric 大升级，推出实时智能（real-time intelligence） 专为云端规模化应用性能优化的 Cobalt 芯片 Sam Altman 压轴登场，给了开发者两个建议，预告新模型 发布会上，微软 CEO Satya Nadella 谈到了关于现代计算的两个梦想。 「第一个是，计算机能否理解我们，而不是我们必须去理解计算机？第二个梦想是，在这个信息不断增长的世界中，如何处理关于人、地点和事物的信息，」 从 AI 基础设施的搭建，到模型产品的落地，微软在寻找答案的过程中，逐渐成长为一个全方位的 AI 解决方案提供商。 今夜过后，或许我们都得重新审视微软这个巨头。 Copilot 变身 Agent，开启一站式服务革命 昨天，Copilot 迎来了史诗级大更新，发布会上的 Nadella 更是为我们带来了「Copilot+PCs」的概念。 据 Nadella 介绍，Copilot+PCs 是指 Windows 笔记本电脑配置内置 AI 硬件并支持整个操作系统的 AI 功能，并被描述为「新一类 Windows PC」。 打开 PC 上的 Copilot，你会发现它开始具备「透视」屏幕能力，能真正理解屏幕上显示的内容，甚至给出相对应的建议。 比如，在你玩《我的世界》游戏时，它能化身游戏大师，不仅能用纯自然语言教你怎么打造一把剑，还可以通过「看到」你库存里的具体物资，给出精准的制作建议。 现在，微软还推出了 Team Copilot ，从个人助理摇身一变成为团队助理。 Team Copilot 预计将在今年晚些时候向企业用户推出预览版。用户可以在 Teams、Loop、Planner 等协作工具中调用 Copilot： 担任会议主持人，整理会议议程并记录会议要点 担任群组协作者，帮助每个人跟踪项目进展 担任项目经理，帮助确保每个项目顺利推进 并且，Microsoft Copilot Studio 推出全新的 Agent 代理功能，让开发者能够根据特定任务和功能，构建主动响应数据和事件的「智能 Copilot」。 简单来说，基于这类新功能的智能 Copilot 能够理解上下文、进行逻辑推理、自我学习和求助，并且能够独立地管理复杂的业务流程。 例如，一个智能 Copilot 能够独立地管理一个电子商务平台的整个订单处理流程，从预测产品需求、自动补货、个性化客户推荐、处理订单和物流，到收集客户反馈并优化未来的服务。 在今天开场的主题演讲中，Nadella 说道： 作为一家平台公司，我们的目标是构建从基础设施到数据、工具，再到应用程序可扩展性的最完整端到端堆栈，让您能够利用这项技术的力量来开发自己的应用程序。 微软表示将在 Copilot Studio 中添加 Copilot connectors，以简化开发者将其业务和协作数据连接到他们的 Copilots 的方式。 GPT-4o 成本暴降 12 倍，微软小模型碾压 GPT 3.5 微软是首家将 AMD 领先的 MI300X AI 加速器芯片用于客户 AI 训练和 AI 推理的云服务提供商。 不久前，OpenAI 推出了最新旗舰模型 GPT-4o，仿佛《her》走入现实，现在，该模型已在 Azure AI Studio 中以 API 形式提供。 ▲小彩蛋 目前 OPPO 正在将 Azure AI 语音转文本（speech-to-text）、快速转录（Fast Transcription）和 Azure AI 文本转语音（text-to-speech）技术在其新款智能手机上试点。 通过使用先进的 AI 加速器，如 Nvidia、AMD 和 Azure Maya，微软可以为各种 AI 应用提供高性能和低成本的解决方案。比如，经过训练后的 GPT-4o 生成的成本降低了 12 倍，响应速度反倒提高了 6 倍。 现在，Azure ND MI300X v5 虚拟机系列也正式推出，针对高需求 AI，以及诸如 Azure OpenAI Service 的高性能计算（HPC）工作负载进行了优化。 并且，微软还宣布推出 Cobalt 100 Arm-based 芯片，性能提升可达到 40%。 此前，微软在官网开源了小语言模型（SLM）——Phi-3-mini，用以小胜大的实力在开源社区中取得了极大的反响。 Nadella 今天宣布，由微软开发的 Phi-3 系列新型多模态模型 Phi-3 Vision 、Phi-3 Small 7B、以及 Phi-3 Medium 14B，现在可以在 Azure 上使用了。 据介绍，Phi-3 系列模型功能强大、性价比高，且针对个人设备进行了优化。 其中，Phi-3-vision 支持输入图像和文本，并能以文本形式回应。比如用户可以针对图表提问，或者对特定图像提出开放式问题。 而 Phi-3 Medium 14B 的综合性能与 Mixtral 8x22B 和 Llama 3 70B 互有胜负，但却能做到几乎碾压 Command R+ 104B 和 GPT 3.5。 倘若你是开发人员，你现在可以在 Azure AI Playground 上率先体验这些模型，并允许自定义构建这些模型。 值得一提的是，可汗学院正与微软达成合作，利用开发的 Phi-3 小型语言模型（SLMs）家族的新版本，探索改进数学辅导的方法。 让 Windows 成为最开放的人工智能平台 为了更好地帮助开发人员，微软还与此前被曝出造假的 Cognition AI 达成合作。 作为协议的一部分，首个「AI 工程师」Devin 将由 Azure 向客户提供服务，以支持代码迁移和现代化等复杂工作。 Microsoft Fabric 迎来升级，最新的实时智能（real-time intelligence）提供了端到端软件即服务解决方案，能够为用户提供实时的数据分析服务，帮助他们快速处理和响应海量且详细的数据。 举例来说，假如你是一家大型零售连锁店的 IT 经理，你需要实时监控各个店铺的销售数据、库存水平和顾客流量，以便快速做出决策，比如补货、促销活动或者调整员工排班。 那么在这种情况下，你可以使用 Microsoft Fabric 的实时智能功能来达到你想要的效果。 在今天微软的 Build 大会上，该公司提供了有关 Windows Copilot Runtime 的具体工作原理的更多详细信息。 Runtime 包括一个 API 库，开发人员可以利用这些 API 来开发自己的应用程序，并提供 AI 框架和工具链，使其在 Windows 上发布自己的设备上模型。 微软昨天展示了其 Recall AI 功能，让很多人眼前一亮，但微软表示，开发人员还可以通过向其应用程序添加上下文信息来改进 Windows 的新 Recall 功能，提供了出现更多定制功能的潜力。 Satya Nadella 表示，Windows Copilot Runtime 是 AI PC 的重要里程碑，就像当年的 Win32 一样。 Sam Altman 压轴登场，给了开发者两个建议 在发布会即将结束时，Sam Altman 突然登场，与微软 CTO Kevin Scott 探讨了关于 AI 和开发者的关系，也谈论了最近发布的 GPT-4o，并预告下一个大模型即将面世，微软为此也准备了一台规模更大的超级计算机。 Sam Altman 认为： 这可能是打造产品或创业最令人激动的时刻，因为我们正在经历自移动互联网以来最大的平台革命。 使用人工智能并不意味着能摆脱艰苦工作，开发者仍然需要付出巨大努力来创造出优秀的产品。 以下是 Sam Altman 和 Kevin Scott 现场对话的全文，APPSO 略作编辑： Kevin ：你是这个星球上最忙碌的人之一，这是疯狂的一周。过去一年半发生了巨大的变化，你觉得最让你感到惊讶的是什么？ Sam ： 开发者一直是过去一年半所发生的事情的核心部分，他们正在做的事情非常惊人。 采用速度、人才以及弄清楚如何利用这一切来构建产品的速度都非常快。当我们在 API 中推出 GPT-3 时，有些人觉得它很酷，但应用范围很窄。 然而，看看人们用 GPT-4 所做的事情，以及现在 GPT-4o 的应用情况，尽管它还很新，还没推出多久，但我从未见过一项技术在如此短的时间内以如此有意义的方式被如此迅速地采用。 所以，最重要的事情，听起来像是我能说的最无聊的一点，但我认为它实际上比听起来要深刻得多。模型会变得越来越智能。 如果你回看 GPT-3 到 3.5 再到 4 所发生的事情？它变得更智能了，你可以用它来做更多的事情。它变得更稳健了，也变得更安全了，不仅因为模型变得更智能了，而且因为我们在构建其周围的安全工具方面投入了更多的工作。 它变得更有用了，但最根本的能力，这种令人惊叹的涌现属性似乎使我们实际上在整体上提高了模型的通用能力。这种情况将继续发生。 因此，当我们考虑下一步以及开发者将用它构建的那些令人难以置信的东西时，我认为这是最重要的事情。还要记住，速度和成本对我们也非常重要。 Kevin ：你正处于一个充满开发者的房间，线上还有很多开发者在观看直播，你对他们的建议是什么，考虑到世界上正在发生的事情，你对他们有什么建议？ Sam ： 首先，现在可能是打造产品或创业最激动人心的时刻，我敢说自互联网时代以来，还没有见过如此令人兴奋的时刻。我们有很大的机会和能力去构建一些新的东西。构建新事物并真正改变格局的能力，都是在平台变革的时代到来的。 我们已经有一段时间没有经历过平台变革了，现在看起来我们正在经历这样的时期。所以，我最大的建议是，这是一段特别的时期，要好好利用它。现在不是推迟计划或等待下一个机会的时候，这是一个特殊的时刻，在未来几年里，会有很多事情发生，许多伟大的新事物会开始涌现。 关于平台变革的第二点是，当手机革命开始或在 2008、2009 年真正兴起时，你会看到人们说：「我们是一家移动公司（mobile compan），我们有移动应用。」但仅仅几年后，没有人再说他们是一家移动公司，因为这已经成为基础标准。 （AIGC) 是一项了不起的新技术。但它并不能让你摆脱构建伟大产品、伟大公司或伟大服务所需要的艰苦工作，你必须付出这样的努力。 AI 本身是一种新的推动力，但它不会自动打破商业规则。所以，你可以把它当作一个新工具来使用，但你需要开始思考如何在你所做的事情中构建持久的价值，很容易在淘金热的兴奋中忽视这一点。 以 Copilot 之名，再次发起冲锋 从 2023 年到 2024 年，无论你是否身处科技行业，或许都会感受到这一趋势：人工智能正在重塑我们的生活。 而每一次技术的突破，总是会带来生产力变革。PC 作为重要生产力工具，也在这一轮浪潮中也在面临巨大的改变，甚至是重新定义的可能——这就是如今不断被提及的 AI PC。 与普通 PC 不同的是，AI PC 往往需要三个方面的条件： 其中首要的就是硬件。 去年 9 月，英特尔酷睿 Ultra 处理器，构建出了 CPU+GPU+NPU 协同计算的异构加速体系，为我们展示出下一代 AI PC 的底层逻辑。 其次是本地 AI 大模型，有了强大性能的 PC 才能支撑起本地大模型的流畅运行，从而为用户提供各种 AI 服务。 最后是个人知识库，这不仅能有效保护数据与个人隐私，也为用户建立专属自己的个性化 AI 助手提供了支持，是让 AI PC 真正走向生产力的必要条件。 但对于 AI PC 的定义，微软早前就给出了它的三个条件: 必须配备 NPU、CPU 和 GPU 支持微软 Copilot 键盘上直接配有 Copilot 物理按键 三个条件中有两个围绕 Copilot 展开，而此次 Build 2024 中，微软更是有很大篇幅用在 Copilot 上，还推出了 Copilot+PC 的概念，足以见得微软对其重视。 这主要是因为微软对 Copilot 的定位并非简单的助手，而是「一种使用自然语言处理技术或大语言模型，帮助人们完成复杂或认知任务的应用程序或组件。」 这也体现出微软的更多野心——打造一种新的交互逻辑，甚至是新的 AI PC 形态。 早在去年这个时候，Copilot 就已经出现在了微软几乎所有重要产品中，让 Bing、Office、Edge 等焕发出新的活力，并通过丰富的插件集使其成为一个综合了多种辅助功能的「接口」。 「无论是想要打开喜爱的音乐，还是预定机票、解答难题，都可以通过自然语言在 Copilot 实现」，再加上 Copilot 物理按键，以及 AI 加持下对自然语言的理解能力，使 PC 正在转变为一个真正的 AI 硬件。 正如它的名字一样，Copilot 正在越来越接近它目标中「副驾驶」的角色。 此次大会上，微软则进一步为开发者提供了更好的开发环境，支持其构建属于自己的定制 GPT，带来了更大的灵活度和未来的可能性。正如浏览器可以看做互联网与人连接的「接口」，Copilot 也在成为 AI 与人连接的「接口」。 这一手棋，可谓是下在了重新定位 AI PC、掌握 AI 时代话语权的关键点上。 还记得多年前，苹果曾通过一系列广告塑造了一组关于「Win boy」与「Mac boy」的形象。 Mac 这边穿着舒适面料的 T 恤，而 PC 这边则只是随便找件便宜西装了事，通过形象的直观对比，衬托出微软大公司作风、陈腐过时的印象，两者形成了鲜明的对比。 而当时的微软也确实以实际产品为苹果提供了不少素材，面对苹果的攻势尽显疲态，不过如今这一情况似乎正在悄然发生着变化。 微软已经不再是那个穿着西装的「商务人士」，反而更像是一名「战士」，带领众厂商一同，以 AI PC 之名，吹响了与 Mac 的正面交锋的号角，正如周一 Nadella 在接受采访时表示的那样： 苹果在多个方面都表现得极为出色，我们现在正期待 Windows 与 Mac 能够重新展开真正意义上的对决。 一场好戏已经缓缓拉开帷幕…… 作者：超凡、王萌、崇宇

财联社5月22日讯（编辑 史正丞）当地时间周二，美国科技公司微软召开年度Build开发者大会。在CEO纳德拉的带领下，微软各个产品团队再一次展现出惊人的执行力，在发布会上又拿出了接近50个新产品或功能更新。 整场发布会持续了接近两个小时，在这里挑选了一些投资者可能会感兴趣的新功能进行简要介绍。 编程小白也能开发软件？ 纳德拉在周二演示了“帮助小白编程”的GitHub Copilot Workspace，这是一款通过聊天实现完成程序编写的软件。这将使任何新手，即使对编程语言几乎没有了解，也能开发自己的软件。 纳德拉表示：“任何人都可以在瞬间将想法转变为代码，你能够控制这个过程中的每一个环节...这将使得编程更加快乐和有趣。” 微软计划在未来几个月里进一步打磨这个功能，使其更加可用。 AI员工走上台前 在微软的职场协作软件Teams等一系列应用中，AI将不再是一个工具栏上的按钮，而是打工人们可靠的新同事。 这项名为Team Copilot的新功能将使得Copilot成为每个工作团队的新成员。Copilot可以作为会议的主持人，管理议程并实时纪录会议纪要，以及追踪并安排团队成员会议后的行动。 Copilot还能成为项目经理，通过创建和分配任务、跟踪截止日期等方式推动团队协作。 在另一项产品更新中，微软也表示将在今年晚些时候推出一款“AI代理”工具——类似于“AI虚拟员工”，可以执行监控电子邮件、帮助新员工入职、输入数据等一系列琐碎的自动化任务。微软小心翼翼地强调，Copilot不会接管人们的工作，只会接手其中一些无聊的部分。 AI实时视频翻译功能 微软的Edge浏览器将在近期推出一款视频实时翻译功能。与目前常见的视频字幕翻译不同，这款产品已经能提供实时语音同传翻译。 Edge的AI实时翻译初始将支持彭博、路透等一系列主流视频网站和主流新闻网站，且只支持英语、印地语、德语、俄语、意大利语和西班牙语的双向互译。微软也表示，后续将会支持更多的网站和语言。 一款骁龙迷你电脑 在昨日发布一系列新笔记本电脑后，周二一款搭载高通骁龙X Elite芯片的迷你主机也面向开发者推出。除了高通的芯片外，这款形似Mac Mini的机器还有32GB LPDDR5x内存和512GB的SSD。 考虑到这款机器售价达到899.99美元，比起昨天的笔记本电脑（起售价999美元）并没有明显的价格优势。不过这款产品似乎也没准备卖给普通消费者，要获得它的唯一渠道是在高通官网上填写一个面向开发者的表格。 小模型也要多模态 在今年4月更新“小模型”Phi-3后，微软也在周二拿出了Phi-3-vision模型。顾名思义，这个模型可以阅读文本和查看图片，同时这个42亿参数量的模型足够紧凑，能够在移动设备上运行。目前Phi-3-vision已经发布在Azure的模型库中。 与DALL-E和Stable Diffusion不同，Phi-3-vision不会生成图像，主要用来理解图像中的内容并为用户进行分析。 与Meta深入合作 微软也在周二宣布将“Windows体积应用程序”（Windows Volumetric Apps）引入Meta的Quest头显设备，使开发人员能够将其应用程序扩展到3D空间。 微软表示，该扩展将允许用户不离开支持他们工作依赖的应用程序，同时增强空间理解的能力。 彩蛋：奥尔特曼现身 整场发布会的压轴环节交给了OpenAI CEO山姆·奥尔特曼，面对全场开发者，奥尔特曼猛灌了一锅“心灵鸡汤”。 在与微软CTO凯文·斯科特的对话中，奥尔特曼表示自上周发布GPT-4o以来经历了“疯狂的一周”，因为他“从未见过一种技术以如此有意义的方式被如此迅速地采用” 。 这名创业导师也强调，他最重要的建议是，现在是一个特殊的时期，所以要抓住机会去构建你想要做的事情，不要等待。奥尔特曼认为，就创业而言，眼下是2008年移动互联网爆发、甚至是整个互联网时期“最令人兴奋的时刻”。 但“ChatGPT之父”也补充称，不要指望AI能为你做所有的工作，人工智能是一种新的促进因素，但它并不会自动打破商业规则。

财联社5月22日讯（编辑 赵昊）当地时间周二（5月21日），微软、亚马逊、OpenAI等科技巨头在“人工智能（AI）首尔峰会”上就AI安全达成了一项具有里程碑意义的国际协议。 此次峰会由韩国与英国共同主办，是去年11月在英国召开的全球人工智能安全峰会的后续会议，以“安全、创新、包容”为主题。 这项国际协议将让来自全球多国的企业做出自愿承诺，确保他们是以安全的方式开发AI前沿模型。 制作AI模型的公司需要发布安全框架，列出衡量潜在风险的方式，例如检查不良行为者滥用技术的风险。 框架将包括针对科技公司的一些被视为无法容忍的“红线”，包括但不限于自动网络攻击和生物武器的威胁。 一旦发现了这种极端情况，如果不能保证降低风险，企业们就需要打开“紧急停止开关”（kill switch），叫停AI模型的开发进程。 英国首相苏纳克在一份声明中写道：“这还是首次，有如此多来自全球不同地区的领先AI公司都同意在人工智能安全方面做出同样的承诺。这些承诺将确保全球领先的AI公司，让他们的AI计划提供透明度和问责制。” 去年11月，在英国AI安全峰会上，与会方签署了一份《布莱奇利宣言》（Bletchley Declaration），称各方需要共同努力，设定共同的监管方法。 《布莱奇利宣言》写道，AI为全球带来了巨大的机遇，它有潜力改变或增强人类福祉、和平与繁荣。同时，AI还带来了重大风险，包括在日常生活领域，“所有问题都至关重要，我们确认解决它们的必要性和紧迫性。” 法国将于2025年初举办下一届AI安全峰会，企业们同意在这次会议前征询意见，并公布于众。 日内，欧盟理事会正式批准《人工智能法案》，这是全球首部AI领域的全面监管法规，违反法规的相关方将被追究责任。然而，英国方面还没有提出类似的AI法律。 与美国的主张类似，英国选择了一种名为“轻触式”的监管方式，通过行业自律和个案监管来应对新兴风险，旨在避免过度干预阻碍技术创新。 在明天的部长级会议期间，各国高级官员将以今日的讨论内容为基础，就进一步保障AI安全性、推进可持续发展等具体合作方案展开讨论。

IT之家 5 月 22 日消息，松下将于今天晚上 10 点发布新品，该公司有望在本次发布会中推出 Lumix S9 相机及两款全画幅镜头，曾多次曝光该相机的外媒 L-Rumors 今天透露了该机的更多官方海报，IT之家整理如下： 相关海报显示，该机支持快捷安装兔笼及辅助手柄，相机电池可随时弹出，同时还将配备翻转屏幕。 参考先前报道，该机在美国售价有望为 1499 美元（IT 之家备注：当前约 10838 元人民币），机身将拥有黑、蓝、绿、红共计 4 种机身饰皮，内置 LUT 按钮，据称还将提供新的机内 LUT 可选，并且未来官方还将在松下社区中推出“大量第三方 LUT”。 规格方面，该机有望搭载松下 S5 II 同款 2400 万像素传感器，使用 L 卡口可更换镜头，支持松下 S5 II 同级防抖特性，同时配备 S5 II 同款电池，支持机身防抖，但没有配备电子取景器。

作者 | 智东西编辑部 一夜之间，微软的AI全宇宙已经成型。 今日凌晨，在一年一度的2024微软Build大会上，微软CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）一口气宣布了50多项AI能力更新，覆盖GPT-4o上云、自研Cobalt芯片、团队版Copilot、SOTA小模型等多个方面。 作为一场AI圈“开发者盛宴”，本次微软Build大会的发布主要有以下核心亮点： 1、宣布GPT-4o在Azure AI上普遍可用，并引入Cohere、Databricks、Meta、Mistral等公司以及开源社区Hugging Face的多个大模型，一边手握OpenAI，一边狠抓第三方模型及开源模型。 2、6月马上推出Windows Copilot库，包含40多种型号的模型以及多种开箱即用的本地API。 3、推出42亿参数多模态SLM（小语言模型）Phi-3-vision，支持图像理解与交互；同时提供70亿参数的Phi-3小型模型和140亿参数Phi-3中型模型，支持跨操作系统及云边端运行。 Phi-3-vision开源地址： https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct 4、推出最新端侧小模型Phi-Silica，专为Copilot+PC中的NPU设计，在SLM中取得SOTA。 5、宣布将通过Windows DirectML提供对PyTorch、WebNN框架的原生支持，开发人员将拥有了一个Web原生的机器学习框架，使其能直接访问GPU和NPU。 6、引入Copilot连接器（Copilot connectors），支持连接业务数据、工作流以及第三方SaaS应用程序，助企业构建和定制Copilot。 7、推出团队版Copilot（Team Copilot），能扮演会议主持人、记录会议笔记、制作图表、管理工程等多种角色，并扩展出Agent（智能体）能力。 8、Azure AI Studio平台将推出自定义模型功能，同时数据分析平台Microsoft Fabric增加了全新的实时智能功能。 9、向客户开放其自研芯片定制CPU Azure Cobalt预览版，性能最高提升40%。 10、宣布其将成首批提供英伟达Blackwell GPU的平台，发布配备RTX GPU的Copilot+PC；与AMD扩展合作，Azure将成为首个提供加速器ND MI300X V5通用版的云平台。 纳德拉提到，过去一年最突出的（趋势）是开发者如何利用大模型的能力去改变世界。 目前，微软已经建造了三个平台：首先是Microsoft Copilot，成为用户的日常助理，帮助用户采取行动；第二个是Copilot堆栈，帮助开发者更快构建AI应用、解决方案；第三个是Copilot+PC，第一台AI PC。（微软向苹果开火！AI PC全家桶装上GPT-4o，AI实时聊天教你打游戏，高通赢麻了） 值得一提的是，在大会进行了超过2小时的最后时刻，OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）现身，他透露新模式和整体智能将是OpenAI下一个模型的关键，同时速度和成本也很重要。 一、自研Cobalt芯片公开预览，将发RTX GPU版Copilot+PC 纳德拉称，微软今天将发布50余项更新，按照Copilot堆栈的结构顺序来解读。 在AI基础设施方面，纳德拉谈道，为贯彻可持续发展，到2025年，微软所使用的能源将100%来自零碳能源。 去年11月，微软发布了首个云上AI超级计算机。现在，Azure的超算能力提升至30倍。 在与英伟达的合作上，双方覆盖了从云、AI平台到App应用的全栈流程。 微软将成为首批提供英伟达Blackwell GPU的平台，在未来几个月将发布配备RTX GPU的Copilot+PC，为游戏玩家、创作者和开发人员提供更高的性能，以应对本地AI工作负载，同时提供微软全新的Copilot+功能。 微软宣布与AMD扩展合作，Azure将成为首个提供加速器ND MI300X V5通用版的云平台，它将提供最佳的GPT-4性价比。 微软Azure Maia也持续更新，其首个集群已上线，正在为Copilot、Azure OpenAI等服务提供算力支持。 微软基于Arm的CPU Azure Cobalt进入公开预览阶段，性能最高提升40%。纳德拉称，Cobalt被用于Microsoft 365中的视频处理和权限管理，已经支持了Microsoft Teams等服务中的数十亿次对话，目前已服务了西门子、Snowflake等企业。 二、GPT-4o接入Azure，多模态小模型Phi-3-vision亮相 目前已经有超过5万个组织使用Azure AI。纳德拉称，这一切都始于其与OpenAI的战略合作。 微软宣布GPT-4o即日起在Azure AI上普遍可用。这意味着现在任何应用程序、网站都可以变成一个多模态、全双工的会话界面。 比如用户可以在网页中获取Agent的主动询问服务，当得知用户在为露营做准备时会为他提供建议，帮他挑选需要加入购物车的物品。 就在上周，OpenAI推出最新多模态模型的GPT-4o，昨天微软展示了Copilot如何在视频中利用GPT-4o，支持用户分享屏幕或会话以获取Copilot的帮助，无论是辅助游戏、编辑文档还是编程都能胜任。 比如用户在一个游戏中设法制作一把剑，Copilot可以识别用户的屏幕，与用户对话并帮他完成这项游戏任务，比如提醒他“需要一些材料”、“按键盘上的E打开装备库”、“去收集木头、石头等资源”等。 接下来，微软还带来了很多其他模型，包括Cohere、Databricks、Meta、Mistral、 Snowflake等公司的模型都可以在Azure AI获取。微软宣布接下来将从Core42、NTT DATA等平台中引入新的模型。 既要OpenAI，又要Open的AI，微软宣布加强与开源社区Hugging Face合作，将从其引入更多的模型接入Azure AI Studio。 微软不仅在发展大语言模型，还希望领导小语言模型革命。 微软现在正在扩充Phi-3系列小模型的版本，宣布推出具有语言和视觉功能的42亿参数多模态模型Phi-3-vision。它可以对图像进行推理，产生见解并回答图像相关的问题。 微软还将提供一个70亿参数的Phi-3小型模型和一个140亿参数Phi-3中型模型。通过Phi-3，用户可以构建跨Web、Android、iOS、Windows和Edge的应用程序，也可以在本地硬件和云端之间快捷转换。 从基准测试来看，最强开源模型大有易主之势。中杯Phi-3-Medium以14B的参数，性能逼近混合专家模型Mixtral 8x22B和70B参数的Llama 3。 超小杯多模态模型Phi-3 Vision表现也相当出色，以仅4.2B的参数，性能比肩Gemini 1.0 Pro V和Claude-3 Haiku。 今天，微软还宣布推出Phi-Silica这一SOTA SLM，它由专门为NPU和Copilot+PC设计的Phi-3系列构建，提供快如闪电的设备推理和首个Token响应能力。Windows是第一个拥有当下最先进的面向NPU定制的SLM平台。 三、推出Windows Copilot库，原生支持PyTorch等框架 为了使Windows能够成为构建AI应用程序的最佳平台，微软将于6月推出Windows Copilot库，其中包含多种开箱即用的本地API，以及40多种型号模型，涵盖了从低代码工具到复杂管道，再到完全多模态模型的多个部分。 以Recall体验为例，它依赖于与Windows深度集成的设备模型来捕获屏幕上的上下文，将数据转换为向量嵌入并建立索引，从而支持用户直接回到应用程序过去的位置并进行操作。Edge和Microsoft 365应用程序都已经支持这一功能，很快Recall就会在微软365图表中提取上下文。 Windows Copilot库还提供RAG（检索增强生成）能力，用户可以用它来处理本地数据，在自己的应用程序中使用该能力。 微软宣布即日起，将通过Windows DirectML提供对PyTorch、WebNN框架的原生支持，这意味着Web开发人员终于拥有了一个Web原生的机器学习框架，使其能直接访问GPU和NPU。 四、发布Copilot Runtime，AI时光倒流，随时回溯PC页面 此外，微软宣布让微软Teams成为开发人员与AI合作编程的最佳场所，在本周将发布完整的政策公告。 开发者将可以在微软Teams中使用并获取源代码，同时微软宣布推出 “现在见面（Meet Now）”功能，支持Teams团队成员之间在几秒钟内解决问题。此外用户将可以在Teams中使用自定义表情符号。 昨天微软宣布Copilot接入PC，但构建一个强大的AI平台需要的不仅是一个芯片或模型，而是从上到下重构整个系统。 新的Windows Copilot运行时是将Copilot堆栈扩展到Windows系统，Windows Copilot运行时是Windows 11的一个新组成部分。它包括Windows Copilot库、AI框架和工具链，同时它建立在强大的客户端芯片基础上。 Windows Copilot运行时在操作系统方面，用户可以借助Copilot Runtime回溯他们在电脑收件箱中看到的任何东西；照片和绘画方面的应用程序让用户可以使用实时图像生成和一些滤镜效果将想法变为现实。 五、GitHub Copilot可扩展，开发者自定义Copilot Copilot是生成式AI时代的第一款热门产品，目前GitHub Copilot已经有超过180万开发者，微软正在授权让开发者都能使用自己的母语访问编程语言和知识。 GitHub Copilot WorkSpace可以根据其对代码库的深刻理解创建规范，然后创建计划，用户就可以执行计划生成代码，这个过程中，从计划到代码，开发者都可以进行编辑，这是一种从根本上构建软件的新方法。微软将在未来几个月内广泛提供这一工具。 同时，微软通过Copilot连接了更广泛的开发人员工具和服务生态系统。 GitHub正在推出第一组由微软和第三方合作伙伴开发的GitHub Copilot扩展的私人预览版。这些新增功能允许开发人员和组织直接在GitHub Copilot Chat中使用Azure、Docker、Sentry等自定义GitHub Copilot体验。 GitHub工程副总裁Neha Batra演示了GitHub Copilot的能力。例如，开发者可以要求它用Java写一段质数测试，但是用西班牙语语音交互。

在研究可折叠或弯曲的显示屏类型的同时，苹果公司还在继续研发技术，使iPhone显示屏本身能够"治愈"不可避免的磨损。苹果公司研发可折叠 iPhone至少已有 9 年时间，它还研究过屏幕可以卷起来的iPhone。在每种情况下，问题都在于如何使这些屏幕正常工作，并且不会因折叠或滚动而损坏。 现在，一项新获得的专利提出了一种方法，既能最大限度地减少损坏，又能在损坏发生时采取措施。"具有柔性显示屏覆盖层的电子设备"建议将显示屏的刚性区域和柔性区域混合使用，然后利用苹果公司所谓的"自我修复"技术。 该专利中最有趣的部分正是自愈功能。遗憾的是，在长达 11000 多字的专利中，虽然有 147 处提到了自愈，但关于自愈能做什么的细节却很多，而关于如何实现自愈的细节却很少。 苹果公司的专利称："电子设备可以有一个铰链，允许设备围绕弯曲轴弯曲。显示屏可以跨越弯曲轴。为了便于围绕弯曲轴弯曲而不造成损坏，显示屏可以包括一个带有柔性部分的显示屏覆盖层"。 苹果公司提出，虽然显示屏可以延伸到整个设备，但它可能由三个元件组成。其中两个是常规的固定屏幕，而第三个则是将它们连接在一起的柔性部件。 专利细节显示铰链的位置 苹果公司提出，这种柔性层本身可能"包括一层弹性体"，这就是自我修复元件。弹性体具有伸缩性，但可以恢复到原来的形状--可以类比某些床垫中的记忆泡沫。通常情况下，这种恢复原状的能力是由热量激发的，例如人睡在床垫上产生的体温。 "自愈合可在自愈合材料层中发生，无需提示（例如，当自愈合涂层出现凹痕时，即使没有外部干预，涂层材料也可填补凹痕），"文档介绍说。"另外，也可以通过外部施加热、光、电流或其他类型的外部刺激来启动或加速自愈合"。 苹果公司建议，"显示屏覆盖层......包括形成加热层的透明导体，以启动愈合过程。加热层可用于根据用户输入、预定时间表或在电子设备充电时产生热量。" 该专利还试图涵盖所有可能的情况，例如，它谨慎地明确指出，这项技术可用于从"笔记本电脑等计算设备"到电话，甚至"腕式手表设备、吊坠设备、其他类型的可穿戴设备或微型设备等小型设备"。 报告还说，显示屏可以是由两个刚性元件和一个柔性元件组成，但也可以是单个显示屏。不过，在所有描述中，显示屏都是由多层组成的。 苹果公司表示："[它]的最外层可能由透明玻璃、透明塑料、蓝宝石或其他透明材料形成，作为薄膜晶体管电路和其他显示结构的保护层。显示屏外层有时可称为显示屏覆盖层"。 一种可能是由两个刚性部件和两个部件之间的一个柔性元件组成的显示屏 有些层将充当实际的显示屏，而其他层则用于保护屏幕，尤其是在屏幕被弯曲时。"[一个]设备可以围绕弯曲轴进行折叠（弯曲 180 度或其他适当的幅度），这样，在折叠状态下，从设备的外部就可以看到显示屏"。 苹果公司每年都会申请至少数百项专利，但即使获得了专利，也并不意味着产品会随之面世。专利所代表的是苹果公司至少正在研究的课题。 就这项专利而言，这项研究似乎并不只是偶然的兴趣。因为虽然这是一项新授予的专利，但它以前也曾被授予过。 这通常意味着，苹果公司在研究该课题时希望对专利进行修改。这种改动可能很小，很难被发现，就像这次一样，但这意味着苹果公司必须重新进行专利申请。 这项专利归属于七位发明者。他们包括 Hoon Sik Kim 和 Paul S. Drzaic，两人之前都获得过一项相关专利，涉及折叠 iPhone 如何在关闭状态下显示通知。

【CNMO科技消息】今年2月，小米推出了备受赞誉的旗舰机型——小米14 Ultra，其卓越的影像能力赢得了广大用户的喜爱。尽管这款新机发布时间尚短，但关于其继任者小米15 Ultra的传闻已经有了消息。近日，CNMO了解到，根据数码博主“智慧皮卡丘”的爆料，小米15 Ultra预计将延续居中大圆形相机模组的设计，但在细节上将进行微妙的调整，进一步提升了整机的辨识度。在影像规格上，小米15 Ultra将继续采用索尼传感器。而对于偏好豪威传感器的用户来说，小米15 Pro或许将是一个值得期待的选择。 小米14 Ultra 此外，博主还透露，小米15系列将于10月首发搭载全新的骁龙8 Gen4移动平台，并且全系采用玻璃机身设计。而小米15 Ultra预计将于年后发布。鉴于该博主此前爆料的准确性，以上信息具有很高的可信度。 尽管关于小米15 Ultra的具体配置信息尚未透露太多，但可以确定的是，新机的性能将十分强大。据悉，骁龙8 Gen4将采用高通自研的Nuvia Phoenix CPU架构，其中包含两枚高性能的Nuvia Phoenix L核和六枚能效出色的Nuvia Phoenix M核，这标志着骁龙移动平台的一次重要变革。 然而，值得注意的是，高通高级副总裁Chris Patrick曾暗示，由于骁龙8 Gen4采用了自主研发的CPU内核，该芯片的成本可能会有所上升。考虑到此前骁龙8 Gen3的采购成本已经达到了200美元，这一变化可能会给手机厂商带来更大的成本压力。因此，为了保持市场竞争力，手机制造商可能需要在出货量与利润之间做出权衡。

不惧价格战，小鹏一季度公司毛利率大幅上升到12.9%，净亏损同比收窄。 周二美股盘前，小鹏汽车公布截至2024年3月31日的一季度业绩。 财报显示，小鹏汽车第一季度营收65.5亿元人民币，好于市场预估的61.1亿元，同比增长62.3%，环比下降49.8%。 毛利率有所上升，季度毛利率为12.9%，同比上涨11.2个百分点，环比上涨6.7个百分点，超出预估的9.15％。 其中，汽车销售收入为55.4亿元，同比上涨57.8%，环比减少54.7%。汽车毛利率有所上升，季度毛利率为5.5%，环比上涨1.4个百分点。 销售收入按年增长乃主要由于2024年第一季度交付量的增加（尤其是X9车型），按季减少乃主要由于G6及2024款G9当期交付量减少，加上季节性影响，部分被X9的交付量所抵销。 亏损也有所好转，第一季度净亏损为13.7亿元，去年同期为亏损23.4亿元，同比大幅收窄41.5%，但环比扩大1.5%，调整后每股亏损0.75元。 交付量方面，第一季度汽车总交付量为21821辆，较2023年同期的18230辆增加19.7%。今年4月交付量为9393辆，截至2024年4月30日，年内累计总交付量为31214辆。 截至2024年3月31日，小鹏汽车的实体销售网络共有574间门店，覆盖178个城市。截至2024年3月31日，小鹏汽车自营充电站网络达至1,171座充电站，包括359座小鹏S4超快充站。 财报发布后，小鹏汽车美股盘前先跌后涨，一度涨超10%，随后涨幅收窄到6%。周二美股开盘后，小鹏盘中一度暴力拉涨，涨幅超过26%，但此后涨幅大幅回撤，最终收涨近6%。 预计Q2交付同比增加约25.0%—37.9% 财报显示，费用端，一季度销售成本为人民币57.0亿元，同比上升43.8%，环比下降53.4%，与收入增减情况一致。 第一季度研发开支为人民币13.5亿元，较2023年同期的人民币13.0亿元增加4.2%，并较2023年第四季度的人民币13.1亿元增加3.3%，主要与新车型研发项目的时间与进度相关。 第一季度销售、一般及行政开支为人民币13.9亿元（1.9亿美元），较2023年同期的13.9亿元上升0.1%，并较2023年第四季度的19.4亿元下降28.3%。按季减少乃主要由于向特许经营店支付的佣金减少以及营销、推广及广告开支减少。 现金流方面，同比有所增长，环比小幅下滑，小鹏汽车截至2024年3月31日，本公司拥有现金及现金等价物、受限制现金、短期投资及定期存款人民币414.0亿元，相较而言截至2023年3月31日为341.2亿元，而截至2023年12月31日为457.0亿元。 新品发布和合作方面，4月17日，小鹏汽车与大众汽车集团共同宣佈，双方签订电子电气架构技术战略合作框架协议。5月20日，小鹏汽车通过OTA更新向小鹏汽车用户发佈了XOS 5.1.0。XOS 5.1.0整合了AI驱动的智能座舱功能和XNGP ADAS技术，包括AI代驾和配备基于神经网络的规划和控制大模型的XPlanner。 业绩指引方面，公司预计第二季度营收75亿元—83亿元人民币，同比增长约48.1%—63.9%；汽车交付量将介乎2.9—3.2万辆，同比增加约25.0%—37.9%，市场预估38147辆。 小鹏汽车董事长及首席执行官何小鹏先生表示： 小鹏汽车在中国汽车行业率先实现了AI大模型的量产应用，我们有信心在全球范围内更高效地推出竞争力领先的车型，引领AI智驾汽车的大范围普及。通过与大众汽车集团的战略合作，小鹏汽车率先实现了自研智能化技术的输出赋能，我们行业领先的技术将获得更大的市场影响力和更好的财务回报。 小鹏汽车名誉副董事长及联席总裁顾宏地博士表示： 在市场竞争极其激烈的情况下，一季度公司毛利率大幅上升到12.9%。这标志著小鹏汽车实现了在智能电动车业务基础上，通过智能化技术输出提升盈利和国际化潜力的独特模式。

IT之家 5 月 21 日消息，今日蔚来创始人、董事长、CEO 李斌在社交媒体宣布，今天中国一汽和蔚来正式达成了充换电方面的全面战略合作。同时李斌还表示，5 月 22 日下午三点左右将会和秦力洪一起全程直播从德国法兰克福自驾去荷兰阿姆斯特丹，见证阿姆牛屋开业。 目前，已经加入蔚来换电联盟的车企已经达到 8 家，除蔚来外，其他 7 家分别是中国一汽、广汽集团、长安汽车、吉利控股、奇瑞汽车、江汽集团、路特斯。 据悉，加入换电联盟的车企将共同推动建立统一的电池标准体系，合作研发适配双方换电体系的换电乘用车及兼容性换电服务站点，推动搭载双方共同确定的统一标准化电池包的换电车型上市，以及可为双方车型均提供换电服务的站端解决方案落地。同时还将推动换电运营网络、运营商之间的互联互通，推动建立统一的换电运营管理体系，搭建更大规模、标准化、统一性的能源基础设施网络，实现规模化优势，并建立动力电池全生命周期管理体系，建立高效的电池资产管理平台和电池资产运营机制。 截至 5 月 17 日，蔚来已建成并投入运营的换电站共 2416 座；按照计划，今年将新增 1000 座。 IT之家注意到，小鹏汽车的董事长何小鹏近日公开表态称，一旦蔚来的换电站数量超过 5000 座，小鹏将会认真考虑加入换电行业的可能性。

经过了 OpenAI 和谷歌 AI 轰炸，微软也来事儿了。 就在今天凌晨，微软搞了场新品发布会，没别的，就一个重点 “ Copilot+PC ” 。 啥玩意儿呢？ 就是微软的 Windows PC ，可能要改名成 “ Copilot+PC ” 了。因为 AI ，要和 Windows 11 来一场深度的结合了。 这么说吧，它还真给世超来了点小震撼，因为微软这次，有点像是在革传统 PC 的命。 就比如大会上展示的Recall （ 召回 ）功能，你在电脑上看到、做过的任何事，它都能帮你记着。你可以理解成， Recall 成了你的第二大脑。 像是咱之前浏览过的一个网页，可能转个背就忘了，翻历史记录都得翻半天。 又或者看到一张梗图，当下没保存下来，之后咋找都找不到。 但 Recall 都给你存着档，包括之前在电脑上浏览过什么图像、文档还有网页，都给记了下来。 原理也简单，就是每隔几秒截一张屏幕截图，这些截图存在电脑本地，等你输入关键词搜索的时候， AI 就会把相关的截图翻出来给你。 甚至你还能直接点击屏幕截图，打开源文件。 发布会现场，工作人员就演示了好几个 Recall 的神仙记忆功能，像什么找之前聊天记录里的一条裙子，还有某个工作会议上提到的数据等等。 可能有差友要问，这功能方便归方便，那我上个网一点隐私都没有了？ 就连马斯克看到这个 Recall 功能之后，也速速赶来拱火，说 “ 绝对要关闭这个功能 ” 。 其实微软也想到了这一点，按照他们的说法，这些截图不会上传到云端，即使在本地也是加密看不到的。 你要是还不放心，还能设置哪些内容不让截图。 当然， Recall 也不是能一直无限回档，这功能要占到约25GB 的磁盘空间，而且只能保存三个月左右的截图数据。 除了 Recall ， GPT-4o 加持的Copilot ，其实在一定程度上还改变了 “ PC 的交互方式 ” 。 就拿玩《 我的世界 》这案例来说，把屏幕共享给 Copilot 后，它就是你的眼、是你的 AI 外挂。 因为 AI 不仅知道你在打游戏，还能分析游戏画面，在僵尸出现的时候，它还会让你赶紧跑，麻溜找个地方躲起来。 相当于咱以后在电脑屏幕上干的任何事， Copilot 都能直接参与进来。 这种深度融合程度，比现在 Windows 的那个 AI 搜索侧边栏，不知道要高到哪里去了。 当然了， Copilot+PC 的 AI 功能还远不止这些。 再比如，同事发邮件问你要 PPT ， Copilot 直接能根据邮件里的需求，找出他要的是哪份 PPT ，咱直接点击发送就可以。 还有对视频和音频的实时字幕翻译、图像的本地 AI 编辑等等，这些个功能都是电脑自带的。 聊了这么多，都还只是微软在软件功能和体验上为 AI 做的努力， AI PC 的 “ AI ” 有了，那最终把 “ AI ” 这道菜送到消费者面前的 PC 呢？ 其实每次聊到微软的 PC 的时候世超心情都很复杂。 众所周知，微软自家的 PC 产品一直以来能拿出来聊的就有且仅有 Surface 。但是这根独苗，真的算不上争气。抛开万年不换外观、产品形态鸡肋这些不谈， Surface 系列品控和售后的口碑，就足以让人望而却步。 上网随手一搜基本都是对 Surface 系列的吐槽。 说难听点儿，这么个 “ 电子垃圾 ” ，光靠 AI 能扶得起来吗？ 要我说应该是不太行，估计微软也这么想的，所以微软拉来了帮手——高通。 这次微软一口气发布了 “全新两代”的 Surface Laptop 笔记本，以及二合一形态的 Surface Pro。 是的，今天总共有四款产品：最新款的 Surface Pro 10，以及长得跟 Surface Pro 10 一模一样的 Surface Pro 11。 最新款的 Surface Laptop 6 ，以及长得跟 Surface Laptop 6 一模一样的 Surface Laptop 7。。。 奇数（7、11）的产品用的是高通 X 系列处理器，偶数（6、10）产品用的是英特尔最新的酷睿 Ultra 处理器。 四款产品的存储规格最高能来到 32G + 1T，Wi-Fi 7 也有安排上，Surface 系列的传统艺能触摸屏也得到了保留，定位偏 PC 平板二合一的 Surface Pro 甚至还用上了 4K OLED 屏幕。 英特尔处理器的版本我们一会儿再讲，先来看看微软这次是怎么吹高通和 ARM 的。 微软自己的说法是，有了 X Elite 和 X Plus 的加持， Surface Pro 11 和 Surface Laptop 7 的性能迎来了史诗级提升。为了证明这一点，微软还特地拉来了隔壁还没有上 AI 的苹果 MacBook Air，反复对比。 不光是性能上要碾压你 —— 多线程表现上，用上 X Elite 的 Surface 要比 MacBook Air M3 强 58%。 传统强项续航也要对比——最新的 Surface 号称比最新的 15 寸 Macbook Air 在电池续航上要好 20% ！ AI 的能力上，微软也反复提及了 X Elite 上的 Qualcomm Hexagon NPU ，以及它给 Surface 带来的 45 TOPS 运算能力。 所以从纸面看，微软这次带来的这两款硬件产品，可以称得上是 “AIPC” ，后续的实机演示也证明了这一点—— Surface Laptop 6 在 Photoshop 图片处理这一项基本是 Macbook Air 的两倍， Surface Pro 6 在 AI 绘画上的表现也让人眼前一亮。 但是我还是劝大家冷静哈——毕竟这次 Surface 的优点几乎都是高通带来的，可高通骁龙 X 并不是个微软独占的玩意。 你微软可以用，那我联想、惠普、戴尔、华硕、小米、荣耀当然都可以用。 大家只要再等上一阵，想买什么牌的骁龙 X 笔记本还不是随便，不至于非得跟微软的品控玩量子纠缠。 而至于英特尔版本的 Surface，就更是。。。 我这么说吧，虽然英特尔 Ultra 处理器也是英特尔的最新产品，也内置了 NPU，但是按照之前网上的爆料，英特尔目前使用的 NPU 算力不太够，达不到微软给 “Copilot+ PC” 设定的本地算力要求。。。 而且对比 ARM 处理器的电脑，英特尔这边儿的续航表现也要差一截，对于经常拿着笔记本出远门的小伙伴来说，肯定是不太友好的。 总之，这次发布会还是能看得出来微软对 AI PC 的野心，但对某些 “ 史上最强 ” “ 颠覆 PC ” 的说法，世超还是先保留意见吧。 毕竟，微软也是有 “ 前科 ” 在的。当年的 Hololens 就号称要改变个人计算形态，结果不也是没整出啥大动静。 现在世超反而更期待，经过微软这么一激，下个月的 WWDC ，苹果能不能给 MacBook 也整上一个 AI 啊？ 撰文：西西 & 施昂 编辑：江江 & 面线封面：焕妍 图片、资料来源： X 、微软、 Youtube

科技日报记者 张梦然 当以后的人们为人工智能（AI）撰写一部编年史时，这可能是一个里程碑。 图片来源：视觉中国 因为这是人类第一次由一个庞大的国际顶尖专家组，就先进AI的风险推进全球政策制定。 人们已清晰认识到：我们离不开AI，亦需要大力推动AI技术发展，但我们必须有能力防范其中的风险。 文章截图：《科学》网站 自6个月前在英国布莱奇利公园举行第一届AI安全峰会以来，世界各国领导人承诺以负责任的方式管理AI，但是AI专家认为这依然不够。随着第二届AI安全峰会（5月21日至22日）在韩国首尔举行，25位世界顶尖AI科学家呼吁，全世界应对AI风险采取更强有力的行动。 发表于《科学》杂志的一份专家共识文章中，专家组概述了全球应采取的紧急政策优先事项。文章作者之一、英国牛津大学工程科学系教授菲利普·托尔表示：“在上届AI峰会上，世界一致认为我们需要采取行动，而现在是时候将模糊的建议转变为具体的承诺了。” 安全性研究严重匮乏 这25位全球顶尖的AI及其治理专家来自美国、中国、欧盟、英国和其他AI技术强国，其中包括图灵奖获得者以及诺贝尔奖获得者。这也是首次由国际专家组就AI风险的全球政策制定达成一致。 文章指出，全球领导人需认真考虑，在未来十年内可能开发出超越人类能力的通用AI系统。他们表示，尽管世界各国政府一直在讨论先进AI，并尝试引入初步指导方针，但这与许多专家期望的快速、变革性进展仍有距离。 目前关于AI安全的研究严重缺乏，只有1%—3%的AI出版物涉及相关安全问题。此外，全球没有适当的机制或机构来防止滥用和鲁莽行为，包括如何使用能独立采取行动和自行实现目标的自治系统。 在快速发展中防范极端风险 文章建议，各国政府需建立可快速行动的AI监管机构，并为这些机构提供资金。美国AI安全研究所目前的年度预算为1000万美元，听起来并不少，但相比之下，美国食品和药物管理局（FDA）的预算达67亿美元。 AI领域需要更严格的风险评估并制定可执行的措施，而不是依赖一些不甚明确的模型评估。应要求AI研发企业优先考虑安全性，并证明其系统不会造成伤害，AI开发人员要承担起证明安全性的责任。 人们还要有一个与AI系统带来的风险水平相称的缓解办法，解决之道是制定一个“自动”政策，当AI达到某些能力里程碑时“自动触发”——如果AI发展迅速，这一严格的要求就会自动生效；如果进展缓慢，要求将相应放缓。 对于能力超凡的未来AI系统，政府必须作好带头监管的准备。这包括许可开发，限制其在关键社会角色中的自主权，停止部署部分能力，强制执行访问控制，以及要求对国家级黑客采取强有力的信息安全手段，直到人们准备好足够的保护措施。 谨记AI不是玩具 不列颠哥伦比亚大学AI教授、强化学习领域专家杰夫·克伦纳表示，太空飞行、核武器和互联网等技术在数年内就从科幻变成了现实，AI也不例外。“我们现在必须为那些看似科幻小说的风险做好准备”。 现在，AI已经在黑客攻击、社交操纵和战略规划等关键领域取得了快速进展，并可能很快带来前所未有的关于“控制”的挑战。AI系统可能会为了实现某个“不良目的”而骗取人类信任、获取资源并影响关键决策者。为了避免人为干预，它们还可以在全球服务器网络上复制自身算法。 在这种情况下，大规模网络犯罪、社会操纵和其他危害会因此迅速升级。而在公开冲突中，AI系统能自主部署各种武器，甚至包括生物武器。因此，当AI的进步不受控制，很可能最终导致大规模生命损失、生物圈破坏、人类边缘化甚至灭绝。 美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·卢塞尔表示：“此次是权威专家的共识文章，其呼吁政府严格监管，而不是自愿制定一些规范行业的行为。” “企业可能抱怨说满足这些法规太难，但所谓‘法规扼杀创新’的说法是荒谬的。”卢塞尔这样说，“是时候认真对待先进AI系统了，它们不是玩具。在我们了解如何确保它们的安全性之前，轻易增强它们的能力是完全鲁莽的行为。”