美国签证体系，尤其在科技人才领域，长期被诟病为成本高、周期长、透明度低。前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，尝试用AI改造签证服务，把3–6个月的材料准备缩至10个工作日左右；部分案例不到1个月即可入职。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
据业内人士透露，微软已向英特尔下达其下一代人工智能芯片Maia 2的晶圆代工订单，计划采用英特尔的18A或18A-P制程。该芯片或将用于微软Azure数据中心等人工智能基础设施。
1.58bit量化，内存仅需1/10，但表现不输FP16？ 微软最新推出的蒸馏框架BitNet Distillation（简称BitDistill），实现了几乎无性能损失的模型量化。
哪些团队在真正积极拥抱 AI，而哪些团队还在偷偷“躲避”。
来扒一扒OpenAI算力支出的天价账单——据Epoch AI统计的数据显示，去年OpenAI在计算资源上支出了70亿美元。由于公司当时还没有大量的算力，所以这笔天价账单基本都是以向微软租用云算力的形式支付出去的，并不包括对数据中心的前期投入。
AI Agent已逐渐从科幻走进现实！不仅能够执行编写代码、调用工具、进行多轮对话等复杂任务，甚至还可以进行端到端的软件开发，已经在金融、游戏、软件开发等诸多领域落地应用。
Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径，提出了一个不同的问题：如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢？他们提出了一种新的范式，其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机（Markovian Thinker)。
为了争夺有限的GPU，OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元，但算力需求依旧是无底洞。恰恰，微软发布了全球首台GB300超算，专供OpenAI让万亿LLM数天训完。
近日，微软和多家公司、高校、研究机构组成的联合团队在生物科学领域发现了一个重大的“零日漏洞”。他们利用开源的人工智能蛋白质设计工具，基于 72 种已知危险蛋白，模拟生成了 7 万多种原始有害蛋白质的变体，并将它们放入 4 种现有的生物安全筛查系统中。
