据多家媒体今日报道,Microsoft Corporation 已开发出一系列可与 OpenAI 和 Anthropic PBC 的算法相媲美的大语言模型。
据 Bloomberg 报道的消息源称,这个大语言模型系列被称为 MAI。这可能是"Microsoft artificial intelligence"的首字母缩写。它也可能是对该公司去年推出的内部开发的 AI 芯片 Maia 100 的致敬。微软可能正在使用这款处理器来支持新的 MAI 模型。
该公司最近对这个大语言模型系列进行了性能测试。在评估过程中,微软工程师检验了 MAI 是否能为公司的 Copilot 系列 AI 助手提供支持。测试数据显示,这个大语言模型系列的性能可以与 OpenAI 和 Anthropic 的模型相媲美。
微软评估 MAI 是否可以集成到 Copilot 中,这表明该大语言模型系列更倾向于通用处理而非推理。Copilot 支持的许多任务可以用通用模型来完成。据 Bloomberg 报道,微软目前正在开发第二个针对推理任务优化的大语言模型系列。
报道没有具体说明微软正在训练的模型数量或其参数数量等细节。这些模型是否提供多模态功能也尚不清楚。
MAI 可以帮助公司减少对 OpenAI 的依赖,目前 Copilot 使用的大语言模型就来自 OpenAI。微软已向这家 ChatGPT 开发商投资超过 130 亿美元,直到最近还是其独家云服务提供商。今年 1 月,两家公司修改了合作条款,允许 OpenAI 将工作负载转移到竞争对手的平台上。
如果微软让 Copilot 超越 OpenAI 的模型,它可能不仅会添加一个而是多个竞争对手的大语言模型支持。据报道,该公司已经测试了是否可以使用来自 Anthropic、Meta Platforms Inc.、DeepSeek 和 xAI Corp. 的算法来支持 Copilot。
微软发言人对 Bloomberg 表示:"正如我们之前所说,我们正在使用模型组合,这包括继续与 OpenAI 的深度合作,以及来自 Microsoft AI 和开源模型。"
MAI 并非该公司首次进入大语言模型市场。它还开发了 Phi,这是一系列针对能效优化的开源语言模型。该模型系列目前已迭代到第四代。
最新的两个 Phi 算法——Phi-4-mini 和 Phi-4-multimodal 于今年 2 月发布。前者拥有 38 亿参数,适用于解决数学问题等推理任务。而 Phi-4-multimodal 则是 Phi-4-mini 的升级版本,可以处理多模态输入。微软表示,后者在某些任务上的表现几乎可以媲美拥有更多参数的 GPT-4。
为了构建 Phi-4 模型,微软开发了依赖合成数据的新型大语言模型训练方法。这些方法可能对 MAI 和该公司据报道正在开发的推理优化大语言模型系列有所帮助。
好文章,需要你的鼓励
惠普企业(HPE)发布搭载英伟达Blackwell架构GPU的新服务器,抢占AI技术需求激增市场。IDC预测,搭载GPU的服务器年增长率将达46.7%,占总市场价值近50%。2025年服务器市场预计增长39.9%至2839亿美元。英伟达向微软等大型云服务商大量供应Blackwell GPU,每周部署约7.2万块,可能影响HPE服务器交付时间。HPE在全球服务器市场占13%份额。受美国出口限制影响,国际客户可能面临额外限制。新服务器将于2025年9月2日开始全球发货。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
安全专业协会ISACA面向全球近20万名认证安全专业人员推出AI安全管理高级认证(AAISM)。研究显示61%的安全专业人员担心生成式AI被威胁行为者利用。该认证涵盖AI治理与项目管理、风险管理、技术与控制三个领域,帮助网络安全专业人员掌握AI安全实施、政策制定和风险管控。申请者需持有CISM或CISSP认证。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。