微软团队,包括 TypeScript 创始人 Anders Heljsberg 在内,推出 TypeChat,旨在解决自然语言界面开发过程中面临的复杂问题。
发布新库的文章中表示,目前的 LLM(大语言模型的英文缩写)默认使用会话式自然语言,即诸如英语一类的人类交流时使用的语言。而解析自然语言是一项极其困难的任务。
TypeChat 基于 TypeScript 类型。TypeChat 库可以为 LLM(大语言模型)人工智能(如 OpenAI 的 ChatGPT)构建提示,要求LLM以符合类型的方式返回数据。如果回复未能通过验证,TypeChat会尝试通过进一步的交互进行修复。最终TypeChat 会对交互进行总结,以便在采取任何行动前进行确认。数据将以 JSON 格式传输,文档指出,由于“许多语言模型都擅长生成 JSON”。
微软团队提供的示例包括用户输入的情感分析、咖啡馆或餐厅的订餐、日历安排、数学计算以及在 Spotify 上播放音乐。
据称好处是准确性更高、编程更容易上手,另外,由于类型限制了人工智能的响应,因此安全性也更高一些。
OpenAI 几周前曾推出“新的Chat Completions API 中函数调用功能”。函数调用功能使得开发人员能够“在调用模型时通过 JSON 模式描述函数”,还可以令 LLM 输出一些带参数的 JSON 去调用这些函数。TypeChat 的想法并无不同,因为这意味着 LLM 的输出可以与开发人员的代码进行整合。
这样一来 TypeChat会不会是多余的呢?这个问题有人已经在 TypeChat 的 GitHub 仓库上提出过。但毫无疑问一部分的答案是,TypeChat旨在与任何 LLM 配合使用,而不仅仅是配合 OpenAI使用。尽管目前团队提供的所有示例都是在 OpenAI 或 Azure OpenAI 端点上运行,但考虑到微软与 OpenAI 的密切关系,这也就不足为奇了。
开发者的反应各不相同,有的说“迫不及待想试试 ”,也有的说“LLM就是专门生成自然语言输出,为什么我们要从这样的输出获取结构化输出呢?”另外其实已经有很多其他项目也是在解决同样的问题,尤其是微软自己的 Guidance 项目。
不过,TypeChat 的吸引力在于,数百万的开发者已经颇为熟悉TypeScript,而且TypeChat背后的团队包括 Hejlsberg 以及 TypeScript 高级项目经理 Daniel Rosenwasser、技术研究员 Steve Lucco 等资深人士。
真正的问题或许在于,到目前为止该项目带着浓厚的微软和 OpenAI 色彩,这可能会有碍于TypeChat团队希望的被厂商中立采用。
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。