微軟近日宣布對AI插件生態系統進行重大擴展，將採用和OpenAI ChatGPT相同的開放插件標準。
與此同時，微軟還推出了一系列新的Copilot工具，這些應用使用生成式AI來幫助用戶完成認知任務，例如編寫銷售宣傳、做筆記或者生成圖像。
在Microsoft Build 2023大會上宣布這些公告之後，微軟也對Microsoft Azure雲平台進行了一波以AI為中心的更新，旨在提高開發者的工作效率，幫助企業利用AI的力量達到自己的目的。
擴展的插件生態系統
兩年前，微軟在推出GitHub Copilot時引入了「AI支持的Copilot」這一概念，Copilot是一種幫助開發者編寫代碼的工具。從那時起，Copilot就成了微軟Bing、Microsoft 365、Dynamics 365、Viva等服務的額外助手。今天，微軟對這個生態系統進行擴展，將涵蓋Power BI、Power Pages、Microsoft Fabric和Windows，同時還推出了工具幫助開發者構建他們自己的Copilot，其中包括一些新的插件，讓Copilot能夠通過與第三方軟體和服務交互變得更有用。
在OpenAI推出ChatGPT插件，以及本月早些時候微軟推出Bing插件之後，AI插件最近才成為現實，這些插件讓ChatGPT和Bing Chat能夠幫助用戶執行各種任務，例如查找和預訂餐廳。
微軟在一篇博文中分享道：「從根本上說，插件就像是一座橋樑，可能是一個大型語言模型之間的橋樑，這種模型是根據網際網路公共數據以及企業可能出於利益關係而私下保留的所有數據進行訓練的。這種插件是讓Copilot在回答企業員工的問題時訪問這些文件的一座橋樑。」
現在，微軟所有Copilot產品都採用了和OpenAI為ChatGPT創建的相同的開放插件標準。微軟解釋說，這樣，任何與ChatGPT配合使用的插件也將與微軟的Copilot相互兼容。
這也意味著開發者可以使用單一平台為ChatGPT、Bing Chat、Dynamics 365 Copilot、Windows Copilot等服務開發他們自己的插件，這樣開發者就可以更輕鬆地構建各種體驗，使用戶能夠使用自然語言與他們的應用進行交互，微軟這樣表示。
提高AI生產力和安全性
毫無疑問，AI是今年Build大會的重要主題之一，擴展的Copilot和插件生態系統之後，是一系列與Azure相關的AI增強功能，旨在幫助雲客戶提高生產力和內容安全性。
例如，現在已經處於預覽狀態的Azure OpenAI服務更新，將使客戶更容易將自己的數據添加到使用GPT-4構建的模型中（GPT-4是Open AI打造的最先進的大型語言模型），其中包括一個新的預配置吞吐量SKU，具有專用的或者預留的容量和插件，可以更輕鬆地集成外部數據源。
與此同時，Azure AI Content Safety是一項新的服務，可以幫助企業創建更安全的在線環境和社區，提供旨在檢測跨多種語言、文本和圖像中仇恨言論和暴力、性或自我傷害內容的AI模型。微軟解釋說，任何令人反感的內容都將被標記上嚴重性分數，從而讓人工審核員查看哪些內容需要緊急關注。
Azure AI Content Safety將集成各種產品，包括Azure OpenAI Service以及Azure Machine Learning提示流。微軟表示，該產品將於6月1日上市。
其他更新還包括目前處於預覽狀態的Azure Cognitive Search，它帶來了矢量搜索功能，讓應用能夠按概念和關鍵字存儲、索引和搜索。微軟表示，除此之外開發者還可以構建應用以自然語言的方式生成個性化響應、提供產品推薦、檢測欺詐和識別數據模式。
Azure Cognitive Search for Language現在也處於預覽階段，將幫助開發者在其應用中以交互方式自定義語言技能，從而為那些希望使用大型語言模型的組織加快實現價值。
Document Translation in Language Studio已經上線，這是一項新功能，可以批量翻譯文檔，而目前處於預覽狀態的Power Automate Translator連接器則提供了簡單的工作流程自動化，可以翻譯來自多個雲、本地環境或者是本地存儲中的文本和文檔。
將生成式AI投入運營
AI方面，微軟宣布對機器學習操作平台Azure Machine Learning進行一系列更新，據稱這些更新旨在讓團隊更容易將負責任的生成式AI模型投入運營。
Azure Machine Learning include Prompt Flow的更新包括即將推出預覽版的Prompt Flow，為提示、評估和調整大型語言模型提供簡化的體驗，將使團隊能夠快速創建快速工作流，並將這些工作流連接到多個語言模型和數據源，使用工具來衡量其質量。
現在微軟對基礎模型的支持也可以預覽了，微軟提供了原生功能以利用Azure Machine Learning組件和管道從開源存儲庫中微調和部署基礎模型。預覽中的其他功能還包括，在Responsible AI儀錶板中支持文本和圖像數據，允許用戶在訓練和評估階段評估使用非結構化數據構建的大型模型，以及「模型監控」功能，提供了用於跟蹤生產中模型性能的工具以實現持續改進。
最後，微軟宣布了各種其他更新，以支持Azure Machine Learning的大規模協作、治理和快速開發，包括託管功能庫、Microsoft Purview連接器、託管網路隔離、支持DataRobot 9.0、Azure Machine Learning註冊表以及Azure Container for PyTorch。
