微软在9月25日于奥兰多举行的Ignite IT Pro大会上,将推出它所谓的“下一代Azure机器学习”。

其中包括Azure Machine Learning Workbench工具,微软称这是一个跨平台客户端,用于数据清洗和实验管理;以及Azure Machine Learning Experimentation服务和Azure Machine Learning Model Management服务。
Azure Machine Learning Workbench将对现有的微软Azure Machine Learning Studio工具进行补充,微软方面这样表示。Workbench支持在Python、PySpark和Scala中的建模,集成了Visual Studio Code和PyCharm。
在数据清洗方面,微软正在将微软Research PROSE(Program Synthesis Using Examples)研究团队做的一些工作进行商业化。微软方面证实说,Workbench中提供的数据清洗功能中,包含了一款代号为“Pendleton”的数据清洗工具。
微软私下测试Pendleton已经有一年多的时间了,这款工具面向那些为数据准备和数据清洗做设计的数据科学家。该工具可以做删除错误列,更改列中格式,处理丢失数据等。此外,还包含了一些分析工具,可以帮助数据科学家找出数据集中都包含什么。Pendleton可以读取来自SQL Server、Azure Blobs以及Data Lakes的数据,还可以读取来自本地PC文件的内容。
除了帮助清洗数据之外,微软还将提供一个将Visual Studio Cade与微软AI服务集成的扩展。有了这个Visual Studio Code for AI扩展,微软希望能够让开发者构建使用微软Cognitive Toolkit、Google TensorFlow、Theano、Keras、Chainer以及Caffe2的模型。
相信微软将继续致力于面向机器学习开发出一个完整的、类似Visual Studio的套件,也就是内部被称为的“Open Mind”。我相信未来这个新的ML Workbench将成为该套件的一部分,但目前,微软方面还没有正式的公布。
好文章,需要你的鼓励
在基于Chiplet的架构中,可观测性正成为系统设计的关键缺失环节。多位半导体行业专家指出,AI可从硅层遥测数据中挖掘价值,但前提是架构须提供一致的检测手段、近传感器数据压缩及可编程采集能力。专家们强调,多供应商Chiplet生态系统需要标准化、安全的遥测模式,以实现跨芯片、封装和互联域的故障定位,同时保护敏感运营数据。目前,AI在遥测分析阶段已展现出显著价值,但可观测性的扩展本质上仍是架构问题。
这项研究系统比较了四种AI图像分词策略在640000张星系图像上的表现,发现重建质量与物理属性预测能力之间存在根本性解耦,为天文基础模型的分词器选择提供了实验依据。
生命科学企业在全渠道战略和AI平台上投入巨大,但成效往往不尽如人意。问题根源不在于技术本身,而在于组织架构、数据治理和工作方式未能同步演进。许多转型项目止步于试点阶段,原因是各部门数据孤立、职责不清。要实现从传统CRM向智能互动的真正转型,企业需优先建立统一的数据基础和跨团队协作机制,并将AI能力嵌入日常工作流程,而非将其视为独立模块。
阿里Qwen团队研究如何将大模型的规模化训练思路迁移到机器人操作领域,通过统一多机器人表示与38100小时数据预训练,让机器人在陌生场景和陌生机型上也能完成复杂操作任务。