- Microsoft Discovery AI transformiert F&E mit intelligenten Agenten und offenen Plattformen.
- Azure AI Foundry, NLWeb und GitHub Copilot entwickeln sich weiter und integrieren neue Modelle und Protokolle.
- Sicherheit, Speicher und Offenheit sind der Schlüssel zur neuen Strategie von Microsoft.
Microsoft Discovery AI ist zum Epizentrum der transformación digital für wissenschaftliche Einrichtungen, Unternehmen und Entwickler, die ihre Forschungs- und Entwicklungsprojekte vorantreiben möchten. Während seiner jüngsten globalen Konferenzen und Veranstaltungen hat das Unternehmen eine Vision präsentiert, die geht über einfache virtuelle Assistenten hinaus, Wetten auf offene Netzwerke von intelligente Agenten, die zusammenarbeiten, lernen und komplexe Aufgaben ausführen können sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen.
Die Weiterentwicklung dieser Technologien bietet eine Chance für die Entwicklung neuer Produkte beschleunigen, die Entscheidungsfindung erleichtern oder die Zeitspanne wissenschaftlicher Entdeckungen verkürzen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung offener, interoperabler und sicherer Plattformen, die Unternehmen jeder Größe und Forschungslabors den Zugang zu den neuesten Innovationen im Bereich der agentenbasierten künstlichen Intelligenz ermöglichen.
Offenes Ökosystem: von Azure AI Foundry bis NLWeb
Eine der Säulen dieser Entwicklung ist Azure AI Foundry, eine Umgebung, in der Entwickler Erstellen, Trainieren und Bereitstellen intelligenter Agenten auf einheitliche Weise. Neue Integrationen von Sprachmodellen fallen auf, wie zum Beispiel Grok 3 y Grok 3 mini (entwickelt von xAI, Elon Musks Unternehmen), zusätzlich zur Kompatibilität mit Modellen von Drittanbietern wie Mistral und Lamaund eine verstärkte Zusammenarbeit mit Gesicht umarmen wodurch der Zugriff auf mehr als 11.000 Modelle direkt in der Microsoft-Cloud erweitert wird. Sie können zwar auch erkunden, wie Verwandeln Sie Ihren PC in einen lokalen KI-Hub.
Die Plattform führt Tools ein wie Modell-Bestenliste Modelle anhand ihrer Leistung zu vergleichen und Modell Router um für jeden Bedarf oder jede Abfrage automatisch das am besten geeignete Modell auszuwählen. Diese Flexibilität macht Azure AI Foundry zu einem Infrastruktur, die mehr als 1.900 Modelle unterstützen kann, wodurch die Vielfalt und Tiefe der Anwendungen in Forschung und Entwicklung, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen und in anderen Schlüsselsektoren verbessert wird.
Ergänzend zu diesem Ansatz hat Microsoft NLWeb, ein neuer Standard, der jede Website in einen für KI-Agenten zugänglichen Gesprächsraum verwandeln soll. Sein Ziel besteht darin, die Interaktion zwischen Benutzern, Agenten und Webinhalten zu erleichtern und dabei eine ähnliche Rolle zu spielen wie HTML im Zeitalter des visuellen Webs. Mit NLWebkönnen Forscher mithilfe individuell angepasster intelligenter Assistenten Datenbanken durchsuchen oder in Echtzeit spezielle Informationen extrahieren.
Windows AI Foundry und lokale Agenten
Neben Cloud-Diensten Windows AI Foundry Es stellt eine Lösung dar, um Modelle künstlicher Intelligenz direkt auf lokalen Geräten zu integrieren und auszuführen. Entwickler und Wissenschaftler können davon profitieren APIs bereit für Vision- und Sprachaufgaben, arbeiten Sie mit Open-Source-Modellen und optimieren und implementieren Sie Modelle sowohl vor Ort als auch in Cloud-Umgebungen.
Parallel dazu erfolgte die offizielle Veröffentlichung des Windows-Subsystem für Linux (WSL) als Open-Source-Projekt, das die Zusammenarbeit mit der Community und die Erstellung neuer Funktionen innerhalb des Microsoft-Entwicklungsökosystems fördert.
Offene Protokolle und Zusammenarbeit zwischen Agenten
Die von Microsoft vorgeschlagene Architektur basiert auf Interoperabilität. Er Model Context Protocol (MCP), vom Unternehmen selbst als „USB-C der KI“ bezeichnet, ermöglicht es intelligenten Assistenten und Agenten von verschiedenen Plattformen aus, miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten. Es integriert Protokollierungsmechanismen und MCP-Server und stellt sicher, dass Interaktionen zwischen Systemen kontexterhaltend und sicher sind.
Dieser offene Ansatz erstreckt sich auf Plattformen wie GitHub, Dynamics 365, Copilot Studio und Windows 11. Dank MCP und der neuen Generation von Agentendiensten können verschiedene Anwendungen Informationen austauschen, Aufgaben delegieren und eine kontextualisierte Erfahrung aufrechterhalten, die sowohl auf einzelne Benutzer als auch auf große Organisationen zugeschnitten ist.
Praktische Anwendungen von Discovery AI in Wissenschaft, Gesundheit und Bildung
Microsoft Discovery AI wurde als Schlüsselplattform für Beschleunigung der F&E-Prozesse in Krankenhäusern, Universitäten und Forschungszentren. Bei jüngsten Veranstaltungen hat das Unternehmen Beispiele wie die beschleunigte Entwicklung neuer Medikamente, die schnelle Identifizierung nachhaltiger Materialien (wie PFAS-freie Kühlmittel für Rechenzentren) und die Optimierung klinischer Abläufe durch Multi-Agent-Orchestratoren vorgestellt.
Im Bildungsbereich sind Institutionen wie die Weltbank haben personalisierte künstliche Intelligenz genutzt, um das Lernen an Schulen in verschiedenen Ländern zu verbessern, Anpassung der Tools an die Bedürfnisse neurodiverser Schüler und die Erstellung umfangreicher Bildungsressourcen zu erleichtern.
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