至顶网软件频道消息: Build大会 Azure Data总经理JG "John" Chirapurath在Build 2018大会上接受《Register》采访时表示,运行在Linux上内嵌了R和Python的SQL Server是微软有史以来最成功的服务器产品。
他表示:“就下载情况而言,这是我们发布过的最成功的服务器产品。”他表示:“我们通常的下载量有数十万。现在我们看到有700多万次的下载。”
该公司一年前推出的Cosmos DB一直表现良好。
Cosmos DB是一个分布式的多模型数据库。它支持多种API——SQL(DocumentDB)、JavaScript、Gremlin、MongoDB和Azure Table存储——查询数据。它可以扩展到多个区域,这对于应对区域数据法规来说非常方便。
Chirapurath表示,其增长主要来自为云创建应用程序的客户。
他表示:“他们选择它是因为Cosmos DB全球分布的特性。”他表示:“复制的概念几乎不存在。作为数据库架构师或开发人员,你可以根据用户的位置来分发数据。你也可以自动决定高峰和低谷,并且可以弹性扩展你的需求,而无论何种请求,延迟都只是毫秒级别。”
Chirapurath表示,成千上万大大小小的客户都在使用这项技术,他认为这种技术比竞争对手更具优势。
Chirapurath表示:“如果是AWS的话,你将不得不购买多种服务才能够获得Cosmos DB的多模式。”
微软提供数据库产品已经很长时间了,但是直到最近随着Azure的兴起以及人们的兴趣转向人工智能,数据和数据库才成了关注的核心焦点。
对数据的关注源于对人工智能的兴趣——数据是人工智能的燃料。正如Chirapurath所说,微软在说服企业使用其数据产品和人工智能服务方面取得成功的一个原因是该公司愿意尊重他所说的数据的严肃性。
他表示:“如果内部数据具备严肃性,这很好。”他表示:“你可以将它留在那。你也可以按照自己的节奏将它迁移到云端。”
换句话说,微软Azure对企业的吸引力部分是因为它支持混合云模式。
微软并不总是如此灵活。在2001年,它提出了.NET My Service。它也被称为Hailstorm,它应该是一个用户信息和身份的中心平台,与今天的Facebook登录不同。
但由于隐私和锁定问题,客户不愿意接受这种集中化。面对反弹,微软放弃了这一计划。
在Hailstorm和运行Xbox Live中,帮助该公司了解如何运行云服务,微软学会了不要越界。
现在,当微软呼吁数据和人工智能的使用要遵从道德,并将Azure作为这种服务的平台提供时,它赢得了一些可信度,这是广告无法实现的效果。
Chirapurath表示:“我们的人工智能之旅并不是从昨天才开始的。它始于25年之前我们开始探索的那一刻。”Chirapurath表示:“Xbox Live教会了我们云计算应该是什么样子。”
而开放源代码则教会了微软如何与他人分享并“愉快地一起玩耍”。
好文章,需要你的鼓励
谷歌地图将集成Gemini人工智能技术,旨在将其升级为一个"全知型副驾驶"助手。这一整合将大幅提升地图服务的智能化水平,为用户提供更加个性化和全面的导航体验。通过AI技术的加持,谷歌地图有望在路线规划、地点推荐和实时信息服务等方面实现重大突破。
Feedzai团队首次系统评估了AI模型理解散点图的能力,创建了包含18,000张图表的大规模数据集。测试十个先进AI模型发现,在简单计数任务中部分模型准确率超90%,但精确定位任务表现不佳,准确率多在50%以下。研究还发现图表设计对AI性能有轻微影响,为AI辅助数据分析提供了重要参考。
微软研究人员发布新的仿真环境来测试AI智能体,研究显示当前智能体模型容易受到操纵。该名为"Magentic Marketplace"的合成平台让客户智能体与商家智能体进行交互实验。测试包括GPT-4o、GPT-5和Gemini-2.5-Flash等模型,发现智能体在面临过多选择时效率下降,且在协作方面表现不佳。研究揭示了AI智能体在无监督环境下的性能问题。
KAIST研究团队开发出MG-Select系统,首次让视觉语言机器人具备"货比三家"的决策能力。该系统通过生成多个行动候选方案并利用内部评估机制选择最优解,无需额外外部验证系统。在真实世界测试中,机器人精确操作成功率提升28%-35%,某些任务改进达168%,为机器人在医疗、制造等高精度应用领域的发展奠定重要基础。