ZD至顶网软件频道消息:几乎每一天都有人在Twitter上表示她或他还没有被微软迁移到新的Outlook.com上。
似乎这是一个好消息:如果你是这些人之一,你的等待可能很快就会结束了。
(一种快速识别您是仍在使用旧版Outlook还是使用新版Outlook的方法:新版本的Outlook版本在收件箱顶部显示的是“Outlook Mail”,而不是“Outlook.com”。)
我于1月24日向微软询问关于Outlook.com漫长而复杂迁移的最新进展情况。一位发言人告诉我:
“Outlook.com迁移已经接近完成。微软迁移了超过99.9%的活跃客户,并处于迁移剩余客户的最后阶段。”
我知道有人会心存怀疑,如果考虑到种种历史,这种疑虑是可以理解的。
自2015年5月以来,微软一直在努力将其4亿多活跃Outlook.com用户迁移到新的Outlook.com邮件客户端。由于某些功能(如共享日历)的原因,这一过程被证明比微软原本预期的更复杂。
2016年4月,微软自曝将在夏季末/2016年8月将绝大部分Outlook.com用户迁移到新的服务中。这个日期来了又走了。在那段时间里,一些用户表示他们看到错误消息,表示新的完成日期是“2017年上半年”。微软的官员们否认这种说法,但也没有提供一个确切(甚至是大概)的新日期。
微软的官员们在2016年8月表示,已经有将近90%的活跃Outlook.com用户已被迁移至新的Outlook.com。
我再次请求微软提供进展情况的原因——除了尚未被迁移的用户的刺激之外——是该公司计划对Outlook推出的Focused Inbox功能更新,这一举动极为低调。Focused Inbox是Clutter的替代品,旨在帮助用户对他们的电子邮件进行自动排序。
1月23日在Petri.com的一篇文章指出,微软已经推迟了一些版本Outlook的Focused Inbox的时间表。
以下是1月20日更新的“Focused Inbox”推出时间表:
小字部分包含了承诺为那些使用新的Outlook.com提供Focused Inbox的内容:
“我们已经面向数千万(新的Outlook.com)用户推出了这个功能(Focused Inbox)。我们将继续推出这一功能,在2017年4月前提供给所有的用户。所有支持的Outlook.com帐户将能够从2017年2月开始在针对Windows 10的Mail应用程序中看到Focused Inbox功能。
这让我感到好奇,2017年4月是否是微软为所有Outlook.com用户迁移到新的Outlook.com设置的、新的截止日期。我特别提出了这个问题,但微软官员拒绝发表评论。
旧的Outlook.com服务运行在旧的基础结构上。新的Outlook.com使用“与Office 365的其余部分相同的组成部分”。微软官员们表示,结果就会是新功能可以更快速、更轻松地被引入所有各种Outlook应用程序、网络上的Outlook(OWA)和Outlook.com,而不用为多个平台多次建设。
在我们讨论Outlook的主题时,Petri.com最近还指出,微软在2017年1月静悄悄地向OWA添加了一个简单的“Undo Send”功能。下面来自微软发言人的声明表示,最近,Undo Send也已经被添加到Outlook.com:
“微软最近为Outlook.com和Outlook on the Web发布了Undo Send 功能。这个功能类似于Windows版Outlook 2016的一个功能,那个功能在Windows版Outlook 2016已经存在了很长时间了。”
好文章,需要你的鼓励
英特尔第三季度财报超华尔街预期,净收入达41亿美元。公司通过裁员等成本削减措施及软银、英伟达和美国政府的大额投资实现复苏。第三季度资产负债表增加200亿美元,营收增长至137亿美元。尽管财务表现强劲,但代工业务的未来发展策略仍不明朗,该业务一直表现不佳且面临政府投资条件限制。
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调,在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果,且表现更稳定,为AI训练开辟了全新路径。
微软发布新版Copilot人工智能助手,支持最多32人同时参与聊天会话的Groups功能,并新增连接器可访问OneDrive、Outlook、Gmail等多项服务。助手记忆功能得到增强,可保存用户信息供未来使用。界面新增名为Mico的AI角色,并提供"真实对话"模式生成更机智回应。医疗研究功能也得到改进,可基于哈佛健康等可靠来源提供答案。同时推出内置于Edge浏览器的Copilot Actions功能,可自动执行退订邮件、预订餐厅等任务。
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片,解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制,能适应从卫星到地面的多种拍摄场景,在各类测试中表现优异。研究团队还贡献了三个大规模新数据集,并计划开源全部技术资源,为搜救、建筑检测、自动驾驶等领域提供强有力的技术支撑。