ZDNet至顶网软件频道消息: 9月15日,微软亚太研发集团上海创新分享日暨微软亚太科技有限公司成立庆典在上海举行。这是继2014年初由世纪互联运营的Windows Azure 公有云服务及Office 365正式在中国投入商业运营后,微软在中国云领域创新、跨域发展的又一重要举措。
上海市经济和信息化委员会副主任马静、上海市闵行区区长赵祝平、上海紫竹国家高新区董事长兼总经理沈雯、微软公司全球执行副总裁Scott Guthrie、微软公司全球资深副总裁索马塞加、微软亚太研发集团首席运营官兼微软亚太科技有限公司董事总经理申元庆,世纪互联集团微软云事业部总裁柯文达、上海微创软件有限公司总裁张河涛、百视通新媒体股份有限公司首席技术官黄思钧、用友软件股份有限公司首席信息官马杰涛等合作伙伴代表,以及来自金融、电信、制造、能源、交通等多个行业的企业代表出席了新公司的成立庆典,并共同就“移动为先、云为先”时代信息化发展趋势以及为中国产业创新带来的新机遇等主题进行了探讨。此外,与会者还观摩了微软亚太研发集团、合作伙伴、微软开放技术有限公司,以及微软创投加速器初创企业在云计算、大数据、智慧城市、物联网、人工智能等领域的最新技术、服务和解决方案。
“在‘移动为先、云为先’的今天,各种商业需求和使用场景不断推动我们加速创新的步伐。“微软公司全球执行副总裁Scott Guthrie表示,“新公司的成立体现了微软在中国建立世界一流研发创新中心和业务中心的信念,相信其必将成为微软全球创新的又一重要源泉”。
上海市经济和信息化委员会副主任马静对微软亚太科技有限公司的成立表示祝贺,并对微软公司与上海产业和经济发展的互动双赢充满期待。他说:“上海正处于‘创新驱动、转型发展’的关键时期,并正在加快推动新一轮智慧城市和公共信用平台建设,以创新支撑和引领结构优化升级,作为全国云计算、大数据、智慧城市创新的先行者,很高兴看到微软把相关的研发重心带到这里,并与本地生态系统深度合作。微软在上海开创了多个第一,体现了微软与本地经济和产业共荣发展的决心。我们期待微软亚太科技有限公司将进一步推进双方在云产业发展、智慧城市规划、自贸区建设等方面的合作,促进信息化基础设施升级、推动深度城市化发展,开创共赢的新局面。”
微软全球资深副总裁索马塞加表示:“中国的技术创新正在不断融入于全球经济发展当中,而云计算作为驱动创新与转型发展的重要力量,将在中国的战略发展中发挥重要作用。微软致力于推动本地云创新和生态系统蓬勃发展,携手创造实现更大成功。我对未来充满信心。”
“微软亚太科技有限公司的成立,标志着微软‘扎根中国、服务中国、源智中国、共赢中国’的决心。“微软亚太研发集团首席运营官兼微软亚太科技有限公司董事总经理申元庆表示,“作为中国经济中心,以及中国改革开放的最前沿,上海一直是微软在华发展战略的关键城市之一。在新一轮信息化和智慧城市建设中,微软将不遗余力地加大技术分享与创新合作力度,与上海以及中国各城市一起,共同打造中国云,实现中国梦。“
微软亚太科技有限公司,作为微软的全资子公司,将以微软云计算与企业部门的中国团队为核心,专注于微软云操作系统的全球研发,涵盖MicrosoftAzure、Windows Server、SQL Server支付平台和开发工具等。同时,新公司还将为进一步促进微软与本地产业合作,服务本地市场,促进人才培养,为全球及中国的云创新提供强大助力。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。