微软近日表示,已经收购了位于旧金山的小型初创公司Lobe Artificial Intelligence,以继续帮助人们更轻松地创建深度学习模型。
Lobe打造的平台让用户可以使用一个简单的拖拽界面构建、训练和部署自定义的深度学习模型,几乎不需要编码专业知识。
深度学习是机器学习的一个子集,涉及受人类大脑结构和功能启发的算法,用于创建人工神经网络。它本质上是一种允许计算机做人类自然的技术:通过实例进行学习。
深度学习具有广泛的应用。例如,它可以教无人驾驶汽车识别停车标志,或区分行人和灯柱。深度学习对于手机、平板电脑、电视和免提扬声器等消费设备中的语音控制也至关重要,让这些系统能够了解人们说了什么。
深度学习已经取得了很大进展,但微软执行副总裁兼首席技术官Kevin Scott在博客文章中说,开发和构建深度学习系统的过程仍然复杂而缓慢。因此他说,很少有人能够真正发挥深度学习的潜力。
Lobe的平台有助于改变这种状况。根据Scott的说法,所有用户必须做的是指定他们想要创建的深度学习模型,选择适当的训练示例,软件将完成其余的工作。训练完成后,可以将模型直接导出到开发人员的应用中。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,微软这么做是因为,有越来越多的人意识到,数据科学家和开发人员根本没有足够的数据来构建企业在下一轮数字化转型中所需的所有人工智能。
“因此,竞争的对象是商业用户,而微软对Lobe的收购正是为了解决这个问题。让企业用户能够构建自己的AI应用,这是人工智能在企业中的真正普及。”
Mueller补充说,像微软这样可以让企业用户构建他们自己以AI为驱动的应用的企业,也将克服另一个关键问题:人工智能的信任问题。显然,如果你自己构建了一个AI应用并对其进行了测试,那么你相信它可以胜任,”Mueller说。
虽然Lobe已经被微软收购,但仍将继续作为独立服务运营,该团队(如图所示,包括VR先锋和微软研究院跨学科科学家Jaron Lanier)在博客文章中这样说。
“作为微软的一部分,Lobe将能够利用世界级的人工智能研究、全球基础设施以及数十年构建开发人员工具的经验。我们一起致力于让深度学习变得简单、易懂,每个人都可以使用。”
Lobe只是吸引微软关注的最新一家人工智能公司。最近几个月,微软对于人工智能初创公司表现出浓厚的兴趣。例如,微软在5月份收购了自然语言处理公司Semantic Machines。然后在7月,收购了专门从事机器学习和强化学习的Bonsai AI公司。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布数据共享模型上下文协议服务器,使开发者和AI智能体能够通过自然语言访问真实世界统计数据。该服务整合了政府调查、行政数据和联合国等全球机构的公共数据集。新服务旨在解决AI系统训练中常见的数据噪声和幻觉问题,为AI提供可验证的结构化信息。谷歌还与ONE Campaign合作推出数据智能体工具,该开源服务器兼容任何大语言模型。
这项由谷歌DeepMind研究团队完成的开创性研究首次系统阐述了AI智能体经济的概念框架。研究提出"沙盒经济"模型,从起源性质和边界渗透性两个维度分析AI智能体经济形态,预测未来将出现自然涌现且高度透水的AI经济网络。研究详细探讨了科学加速、机器人协调、个人助手等应用场景,提出基于拍卖机制的公平资源分配方案和使命经济概念,并深入分析了技术基础设施需求、社区货币应用以及相关风险防范措施。
微软宣布从周三开始将Anthropic的AI模型集成到其Copilot助手中,此前该助手主要依赖OpenAI技术。企业用户可在OpenAI的深度推理模型和Anthropic的Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4之间选择,用于复杂研究和构建定制AI工具等任务。此举标志着微软与OpenAI这对曾经独家合作伙伴关系的进一步松动。
中国人民大学研究团队提出LoFT方法,通过参数高效微调基础模型解决长尾半监督学习中的数据不平衡问题。该方法利用预训练模型的良好校准特性改进伪标签质量,并扩展出LoFT-OW版本处理开放世界场景。实验显示,仅使用传统方法1%的数据量就能取得更优性能,为AI公平性和实用性提供了新的解决方案。