微软近日宣布开放Infer.NET源代码,是微软内部开发的一个机器学习引擎,用于为Azure、Office 365和Xbox视频游戏平台提供支持。
微软已经根据MIT许可(允许免费商业使用)在GitHub上的工具提供Infer.NET代码。这是微软在位于英国剑桥的研究实验室开发Infer.NET软件第一个迭代之后的近15年来,首次开源Infer.NET。
Yordan Zaykov是Infer.NET背后的团队工程负责人,他在一篇博文中详细介绍了该引擎的演变。他写道,一开始Infer.NET软件是作为一种研究工具的,被用于创建了数百篇从流行病学到森林保护等领域的学术论文。多年来,Infer.NET发展成为Zaykov编写的可扩展引擎,到现在已经可以帮助处理微软不同服务中的PB级数据。
Infer.NET引擎与许多其他开源机器学习工具不同,它旨在促进“基于模型”的方法来构建人工智能软件,从而逆转正常的开发工作流程。
使用传统的机器学习工具时,工程师通常会利用现有的一个AI算法,根据项目的要求对其进行改进。相反,Infer.NET以这些要求为出发点,让工程师能够将项目特定信息表达为模型,并使用该模型生成针对手头任务优化的、新的自定义AI算法。
这种方法使Infer.NET非常适合依赖于大量特定领域知识的项目。此外,使用该工具创建AI算法,这是直接由它们所基于的模型决定的,为其内部工作提供了急需的可见性。
微软的Zaykov在帖子中解释说:“如果你自己已经设计了模型以及遵循这个模型的学习算法,那么你就可以理解为什么系统以特定方式运行或做出某些预测。随着机器学习应用逐渐进入我们的生活,理解和解释他们的行为变得越来越重要。”
他补充说,使用Infer.NET创建的模型可以处理各种不同的数据类型,包括需要实时处理的信息,以及不完整或有缺陷的记录。
微软计划将该引擎作为自己为广泛使用的.NET开发平台创建的ML.NET框架的一部分,后者也可以在开源许可下使用。微软还提供另一个名为Microsoft Bot Framework的开源人工智能工具,旨在构建虚拟助理。
好文章,需要你的鼓励
AI颠覆预计将在2026年持续,推动企业适应不断演进的技术并扩大规模。国际奥委会、Moderna和Sportradar的领导者在纽约路透社峰会上分享了他们的AI策略。讨论焦点包括自建AI与购买第三方资源的选择,AI在内部流程优化和外部产品开发中的应用,以及小型模型在日常应用中的潜力。专家建议,企业应将AI建设融入企业文化,以创新而非成本节约为驱动力。
字节跳动等机构联合发布GAR技术,让AI能同时理解图像的全局和局部信息,实现对多个区域间复杂关系的准确分析。该技术通过RoI对齐特征重放方法,在保持全局视野的同时提取精确细节,在多项测试中表现出色,甚至在某些指标上超越了体积更大的模型,为AI视觉理解能力带来重要突破。
Spotify在新西兰测试推出AI提示播放列表功能,用户可通过文字描述需求让AI根据指令和听歌历史生成个性化播放列表。该功能允许用户设置定期刷新,相当于创建可控制算法的每周发现播放列表。这是Spotify赋予用户更多控制权努力的一部分,此前其AI DJ功能也增加了语音提示选项,反映了各平台让用户更好控制算法推荐的趋势。
Inclusion AI团队推出首个开源万亿参数思维模型Ring-1T,通过IcePop、C3PO++和ASystem三项核心技术突破,解决了超大规模强化学习训练的稳定性和效率难题。该模型在AIME-2025获得93.4分,IMO-2025达到银牌水平,CodeForces获得2088分,展现出卓越的数学推理和编程能力,为AI推理能力发展树立了新的里程碑。