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作者| ZeR0
编辑|莫颖
5月25日，东西报道，与前两年一样，今年的微软Build开发者大会再次以虚拟方式举行，微软董事长兼首席执行官satyanarayana nadella发表了开幕致辞。
这次大会的主角是人工智能(AI)，低代码和无代码开发。微软还为AI开发者创建了一个看起来像Mac Mini的新硬件项目Volterra。
这款迷你桌面由高通骁龙计算平台支持，内置神经网络处理器(NPU)，方便开发者构建和执行本地AI加速任务。
微软进一步降低了AI开发和软件开发的门槛，不仅宣布了新的OpenAI服务，允许开发者使用GPT-3自然语言模型的功能，还专注于自动转换编程语言、自动补充代码和检查错误的能力，甚至在其Power Apps平台中添加了AI快速设计功能，可以自动将手绘草图、图像、文档、设计文件或演示文稿转换为工作软件。
此外，为了不断优化远程办公，微软在其视频会议软件Microsoft Teams中引入了实时分享的新功能，方便参与者在远程办公过程中直接实时展示3D创作的编辑、创作和更改过程。
在合作方面，Meta选择微软Azure作为战略云提供商，将利用Azure的超级计算能力加速AI研发，并将合作扩展PyTorch在Azure上的应用。微软也将继续为PyTorch提供企业级支持。
微软还与PyTorch和AMD合作，为在Azure上运行PyTorch的客户优化性能和开发人员体验。
一、微软首款“桌面”:内置高通骁龙和NPU
微软正在开发Visual Studio 2022的原生Arm版本和mini Arm PC。
虽然像Surface Pro X这样的Arm设备已经可以通过x64模拟运行Visual Studio，但是有些功能不支持，性能有限。所以很多开发者都期待听到更多的Arm原生支持。
微软正在创建一个全面的Arm原生开发工具链，包括Visual Studio 2022、VC++、。NET和。NET框架。微软正在努力支持开放JDK、Python、LLVM、Node和Git作为Arm64的原生开源项目。
微软再次与高通合作，创建了一个由Arm驱动的开发者设备项目Volterra。
这种迷你“桌面”在外观上类似于Mac Mini，并具有可堆叠的设计。开发人员可以将多个Project Volterra PC堆叠在桌面上或服务器机架中。
它内置了高通骁龙处理器、神经处理单元(NPU)和用于Windows的高通神经网络处理SDK套件，可以帮助开发人员构建执行本地AI的应用程序，以加速工作负载。
Windows开发人员可以在所有他们喜欢的生产力工具旁边构建、测试和调试Arm原生应用，包括Visual Studio、Windows Terminal、WSL、VSCode、Microsoft Office和Teams。
这是微软构建智能混合计算世界愿景的一部分。微软希望在未来，客户端和云之间的移动计算工作负载能够像今天的手机在Wi-Fi和蜂窝网络之间移动一样动态和无缝。为此，微软一直在开发支持新兴硬件平台和技术的平台，包括MIPS、x86、Alpha、Itanium和x64等CPU。
微软还没有透露完整的规格。目前只知道Project Volterra是用回收的海洋塑料做的，有三个USB口，后面有一个DisplayPort和一个以太网口，侧面有两个USB-C口。微软未来会分享更多内容。
“我们希望你建立一个云原生人工智能应用程序。”Windows和设备负责人Panos Panay表示，“使用原生Arm64 Visual Studio，。NET支持和Volterra项目将于今年晚些时候推出，我们将发布新的工具来帮助您迈出这一旅程的第一步。”
有意思的是，两年前苹果宣布自家电脑芯片将从Intel x86处理器过渡到自主研发的Arm处理器时，还发布了开发者过渡套件(Developer Transition Kit，DTK)，其Mac mini搭载了苹果基于Arm指令集架构研发的A12Z芯片。
去年，微软在Build大会上宣布与高通合作，为开发人员创建基于Arm的开发套件，为Windows构建原生Arm64应用。现在，双方的合作更进一步。我们也期待看到更多Arm驱动的Windows设备和应用。
Visual Studio 2022的原生Arm预览版将于“未来几周”发布，预计将于今年晚些时候全面发布，同时支持ARM64.net。
第二，让几十亿人开发软件！从即时应用创建到自动代码翻译
基于大模型，微软公布了首个由顶级AI研发机构OpenAI打造的AI大模型GPT-3支持的产品功能——无需编码即可构建应用。
微软企业商业应用和平台副总裁查尔斯·拉曼纳(Charles Wilson)认为，通过使用人工智能驱动的开发，从低代码到无代码，数十亿人将能够开发软件。
为此，拉曼纳团队将GPT-3与微软的低代码应用开发平台Microsoft Power Apps集成在一起，用于一个名为Power App Ideas的功能，该功能允许人们使用开源编程语言Power Fx中的对话语言创建应用。Power Fx是基于Microsoft Excel构建的。
借助GPT-3支持的新功能，微软Power Apps用户可以用会话语言描述编程目标，并自动将其转换为Power Fx代码。
没有多少编码经验的人，或者有深厚编程功底的专业开发人员，都可以使用这种新的AI功能来提高构建应用程序的效率。
此外，微软在Build大会上宣布了一项名为Power Apps Express Design的新功能:通过利用Azure cognitive service的AI模型，用户只需点击几下鼠标，就可以将纸质表单、PowerPoint、PDF、手绘草图、传统应用的UI截屏、Figma专业设计资产等图像和设计文件直接转换为软件应用。
▲上传草图到Express Design，就可以快速生成可用的app。
微软还宣布了其具有自动编程功能的GitHub Copilot和OpenAI Codex的更新:
GitCopilot在技术预览和一般可用性更新中的使用数据。Copilot项目将代码翻译成自然语言描述，可以为开发新手或从事不熟悉代码库的人提供有效的帮助。
OpenAI Codex源自GPT-3，可以将自然语言翻译成十几种编程语言的代码。
比如在图形渲染引擎Babylon.js工作的创作者，在文本框中输入“创建一个太阳系模型”，AI驱动的软件会把这个命令转换成太阳系模型的代码。
微软GitHub与OpenAI合作，将Codex集成到GitHub Copilot中，这是Visual Studio代码等软件开发程序的可下载扩展。
GitCopilot使用Codex从开发者现有的代码中提取上下文，可以向开发者建议接下来可以输入的代码和函数行。开发人员也可以用自然语言描述他们想要实现的目标，Copilot将利用其知识库和当前上下文来提供方法或解决方案。
这些演示和相关代码将提供给微软在GitHub上构建的参与者。与会者还可以在3个月内无限制地访问OpenAI的Codex模型。
此外，微软的代码开发和托管平台Power Pages现在可以预览，通过它，低代码制作者和专业开发人员可以高效地设计、配置和发布桌面和移动网站。Power Pages经过了重新设计，已经拥有了全新的用户体验和许多新功能。
微软进一步整合了Azure Bot Framework Composer专业代码功能的复杂性和Power Virtual Agents低代码平台的简洁性，方便专业和普通开发者协作构建智能机器人。
根据微软对近1000名商业决策者、用户和潜在用户关于低代码影响的调查，近90%的用户认为低代码对他们的生产力有积极影响，83%的用户认为低代码使他们能够做通常需要开发团队才能做的事情，超过80%的用户认为低代码/无代码平台提供了提高他们开发知识和技术能力的机会。
三。OpenAI服务现在可以预览，允许访问GPT-3和法典
微软Azure人工智能推出了两项认知服务更新。
一个是Azure OpenAI服务，现在可以预览了。获得批准的用户可以使用Azure的企业功能访问OpenAI的不同模型，包括GPT-3基本系列(Ada、巴贝奇、居里和达芬奇)、Codex系列和嵌入式模型。
OpenAI服务可以帮助客户构建高级应用，用于编写辅助、代码生成和理解非结构化数据。通过微调和内置的负责任的AI等功能，客户还可以根据具体需求定制模型，以检测和减少负面应用。
另一个更新是面向语言服务的Azure认知服务。该服务可以提供文档和对话的摘要，并帮助开发人员快速浮现文档和联络中心呼叫中的关键信息，如呼叫的原因和解决方案。
其他功能包括自定义命名实体标识，用于帮助开发者识别某个领域的特定术语；和自定义文本分类，帮助开发人员用特定于域的标签对文本(如发票)进行组织和分类。
▲新西兰最大的农村供应合作社Farmlands使用Azure OpenAI服务高效总结了35万次客户交互。
微软Azure机器学习责任AI dashboard功能现已进入预览阶段。
AI仪表板集成了许多功能，如数据浏览器、公平性、模型可解释性、错误分析、反事实和因果推理分析等。，并帮助开发人员调试他们的模型，从而加快模型部署。
此外，Azure Machine Learning提供了一个负责任的AI记分卡来总结模型性能和见解，并帮助技术和非技术受众了解应用负责任的AI的影响。
第四，远程会议，还可以实时演示3D创作
“存在感是终极杀手级应用。”纳德拉说。
微软一直在为其微软团队视频会议软件构建更丰富的实时协作体验。最新加入的是Live Share。
对于具有实时共享功能的应用程序，Team允许参与者共同创建、编辑、注释、放大和缩小，并以各种形式相互交互以共享内容。
例如，Hexagon的开发人员已经创建了一个应用程序原型。在团队中使用实时共享功能后，参与者可以在开会时放大、注释和编辑3D模型。
微软还在Team中提供了白板集成，包括类似于Live Share的共同创作和共同编辑体验。
共享工具建立在微软的Fluid框架之上。只需几行代码，开发人员就可以创建实时共享和交互式服务和应用程序。微软已经将Fluid作为其循环组件集成到团队和Outlook中。
第五，与Meta合作，加速AI和PyTorch的应用
微软还宣布了与社交平台巨头Meta、芯片巨头AMD以及知名开源平台Hugging Face的重要合作关系。
选择Meta Azure作为战略云提供商，帮助加速开发者的AI研究和实验。作为协议的一部分，Meta将扩大Azure超级计算能力的使用，以加速其Meta人工智能集团的人工智能研发。
Meta将利用由5400个GPU组成的专用Azure集群，并使用Azure中最新的虚拟机(VM)系列(NDm A100 v4系列，使用NVIDIA A100 Tensor Core 80 GB GPU)来处理其部分大规模AI研究工作负载。
此外，Meta和微软还将合作拓展PyTorch在Azure上的应用，加速开发者从实验到生产的进程。
未来几个月，微软将成立新的PyTorch开发加速器，推动基于PyTorch的解决方案在Azure上的快速实现。微软还将继续为PyTorch提供企业级支持，使客户和合作伙伴能够在云和边缘生产中部署PyTorch模型。
因为Azure将是第一个部署AMD旗舰M200 GPU进行大规模AI训练的公共云，所以微软正在与PyTorch和AMD合作，为在Azure上运行PyTorch的客户优化性能和开发人员体验，并确保开发人员的PyTorch项目在AMD硬件上以最佳方式运行。
面向数据科学家和机器学习从业者的开源平台拥抱脸(Hugging Face)也将加深与微软的合作，并扩大其Azure集成。
新的拥抱脸端点服务由Azure机器学习支持，可以在Azure market中使用。它将帮助开发人员和数据科学家更快速、更轻松地部署数千个定制或预训练的转换模型。
此外，拥抱脸和微软将在Azure中引入私有模型Hub和专家加速程序，并使拥抱脸的API直接在Azure机器学习中消费。
不及物动词其他AI更新:增强大规模管理部署，简化各种开发体验。
Azure机器学习的其他更新包括:
(1)Azure机器学习管理端点(machine learning management endpoint)现已普遍可用，可以帮助开发者和数据科学家更轻松地部署大规模机器学习模型，进行实时和批量推理。
(AutoML的预览版包括对自然语言处理和图像任务的支持、模型训练代码的生成以及产品集成和机器学习操作(MLOps)的增强。
(Python SDK v2的预览版简化了开发者的体验。命令行界面v2允许用户在不学习特定编程语言的情况下参与机器学习的生命周期。
对于更具体的行业应用，Azure Form Recognizer在预览版中增加了新功能。用户可以解锁新的文档处理场景，例如通过使用保险卡和疫苗卡的预建模型来简化患者注册和疫苗验证。此外，段落和标题的布局功能使文本提取更加准确。
▲两名NHS外科医生正在使用Azure AI寻找手术中风险更大的患者。
微软智能数据平台现已全面上市。它是一个新的集成平台，统一了数据库、分析和治理，使企业能够将更多的时间投入到创造价值上，而不是集成和管理分散的数据资产。
微软的智能数据平台使企业能够在快速发展的环境中轻松调整，为其应用程序添加智能层，发布预测洞察力，并在任何地方管理其数据。它解决了客户的主要痛点，如市场分散，同时使客户能够更有效地捕捉和利用数据，以提高市场份额。
结论:AI和低代码开发正在成为微软的杀手锏。
微软Build大会明确传达了微软对AI开发、低代码不强调代码产品和协作开发的承诺。
AI作为一种越来越被认可的生产力工具，不仅用于挖掘各行各业的数据价值，提高生产效率，还用于驱动软件开发流程的创新升级。
从微软提供的一系列工具中，我们可以看到AI驱动的模型和工具，可以帮助开发者清理数据，补充编程代码，转换编程语言，检查代码错误，调试错误，甚至直接将草图手稿转换为即时可用的app。
这些工具和平台不仅进一步降低了AI和软件开发的门槛，也让开发者和工程师跳出一些繁琐的步骤，少掉几根头发，专注于更有价值的创新工作。
