- Microsoft Discovery AI는 지능형 에이전트와 개방형 플랫폼을 통해 R&D를 혁신합니다.
- Azure AI Foundry, NLWeb, GitHub Copilot은 새로운 모델과 프로토콜을 통합하여 발전하고 있습니다.
- 보안, 메모리, 개방성은 Microsoft의 새로운 전략의 핵심입니다.
마이크로소프트 디스커버리 AI 의 중심지가 되었습니다. 디지털 변환 연구 개발 프로젝트를 강화하고자 하는 과학 기관, 회사 및 개발자를 위한 솔루션입니다. 최근 글로벌 컨퍼런스 및 이벤트에서 회사는 다음과 같은 비전을 제시했습니다. 단순한 가상 비서를 넘어선다, 개방형 네트워크에 베팅 복잡한 작업을 협업하고 학습하고 실행할 수 있는 지능형 에이전트 로컬 및 클라우드 환경 모두에서.
이러한 기술의 발전은 다음과 같은 기회를 나타냅니다. 새로운 제품 창출을 가속화하다과학적 발견의 시간 척도를 단축하거나 의사결정을 용이하게 합니다. 개방적이고 상호 운용 가능하며 안전한 플랫폼 개발에 중점을 둡니다. 모든 규모의 회사와 연구실이 에이전트 인공지능의 최신 혁신에 접근할 수 있도록 합니다..
개방형 생태계: Azure AI Foundry에서 NLWeb까지
이 진화의 기둥 중 하나는 Azure AI 파운드리개발자가 사용할 수 있는 환경 지능형 에이전트를 생성, 교육 및 배포 통일된 방식으로. 언어 모델의 새로운 통합은 다음과 같습니다. 그록 3 y 그록 3 미니 (엘론 머스크의 회사인 xAI에서 개발) 타사 모델과의 호환성 외에도 미스트랄과 라마, 그리고 강화된 협력 포옹하는 얼굴 이를 통해 Microsoft 클라우드에서 11.000개 이상의 모델에 대한 액세스를 직접 확장할 수 있습니다. 또한 어떻게 탐색할 수도 있습니다 PC를 로컬 AI 허브로 전환.
이 플랫폼은 다음과 같은 도구를 도입합니다. 모델 리더보드 성능을 기준으로 모델을 비교합니다. 모델 라우터 각각의 필요나 질문에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택합니다. 이러한 유연성 덕분에 Azure AI Foundry는 1.900개 이상의 모델을 지원할 수 있는 인프라R&D, 의료, 교육 및 기타 핵심 분야에서 응용 프로그램의 다양성과 심도를 향상시킵니다.
이러한 접근 방식을 보완하기 위해 Microsoft는 다음을 출시했습니다. NL웹, 모든 웹사이트를 AI 에이전트가 접근할 수 있는 대화형 공간으로 전환하도록 설계된 새로운 표준입니다. 그 목표는 사용자, 에이전트, 웹 콘텐츠 간의 상호작용을 원활하게 하는 것이며, 시각적 웹 시대에 HTML이 수행했던 역할과 유사한 역할을 합니다. 와 함께 NL웹연구자들은 맞춤형 지능형 보조 도구를 사용하여 데이터베이스를 탐색하거나 실시간으로 특수 정보를 추출할 수 있습니다.
Windows AI Foundry 및 로컬 에이전트
클라우드 서비스 외에도 윈도우 AI 파운드리 이는 로컬 디바이스에서 직접 인공지능 모델을 통합하고 실행할 수 있는 솔루션으로 등장했습니다. 개발자와 과학자는 다음을 활용할 수 있습니다. 비전 및 언어 작업을 위한 API 준비오픈 소스 모델을 사용하고, 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 모델을 조정하고 배포합니다.
동시에, 공식 출시 Linux 용 Windows 하위 시스템 (WSL) 오픈 소스 프로젝트로서 Microsoft 개발 생태계 내에서 커뮤니티와의 협업과 새로운 기능 생성을 장려합니다.
에이전트 간 개방형 프로토콜 및 협업
Microsoft에서 제안한 아키텍처는 상호 운용성을 기반으로 합니다. 그 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)회사 자체에서 "AI의 USB-C"라고 부르는 , 다양한 플랫폼의 지능형 보조원 및 에이전트가 서로 소통하고 협력하다. 로깅 메커니즘과 MCP 서버를 통합하여 시스템 간 상호작용이 컨텍스트를 보존하고 안전하게 이루어지도록 보장합니다.
이러한 개방적 접근 방식은 다음과 같은 플랫폼으로 확장됩니다. GitHub, Dynamics 365, Copilot Studio 및 Windows 11. MCP와 차세대 에이전트 서비스 덕분에 다양한 애플리케이션이 정보를 교환하고, 작업을 위임하고, 개별 사용자와 대규모 조직 모두에 맞는 상황에 맞는 경험을 유지할 수 있습니다.
과학, 건강 및 교육 분야에서 Discovery AI의 실용적 응용
Microsoft Discovery AI는 핵심 플랫폼으로 제시되었습니다. 병원, 대학 및 연구 센터의 R&D 프로세스를 가속화합니다.. 최근 행사에서 회사는 신약 개발 가속화, 지속 가능한 소재(예: 데이터 센터용 PFAS 없는 냉매)의 신속한 식별, 다중 에이전트 오케스트레이터를 통한 임상 운영 최적화 등의 사례를 보여주었습니다.
교육 분야에서는 다음과 같은 기관이 있습니다. 세계 은행 다양한 국가의 학교에서 학습을 개선하기 위해 개인화된 인공 지능을 활용했습니다. 신경 다양성이 있는 학생들의 요구에 맞춰 도구 조정 대규모 교육 자원의 창출을 촉진합니다.
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