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用ZDX Copilot实现卓越的用户体验
注意：每个客户租户都有一个ZDX Copilot的实例，该实例只能访问您的数据以回答问题，但不会共享或存储其他数据，并且未对任何客户数据进行培训。
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最大化副驾驶的安全功能的一部分是确保将其集成到零信任框架中。零信任是基于每个用户会话的明确验证原则的企业安全策略，当时为用户提供最小网络和数据访问的访问权限，并假定违规姿势以最大程度地减少安全事件的影响。因此，重要的是要确保Copilot与这些原则以及您的企业如何实施它们保持一致。
05202024介绍副驾驶+ PC
05202024介绍副驾驶+ PC介绍副驾驶+ PCS SATYA NADELLA，YUSUF MEHDI，2024年5月20日，星期一，萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）：早上好。在雷德蒙德校园的一个美丽的春天来这里真是太棒了。显然，我们努力祈祷，为大家阳光明媚，就在一个美丽的板球场旁边。来到这里真是太棒了。实际上，我想起了我们历史上的另一个开创性时刻，大约30年前，当我们谈论Windows 95时，在同一领域，大约30年后，我们在这个令人难以置信的AI新时代中再次谈论Windows。在许多方面，从某种意义上说，如果您一直回到至少70年前现代计算的诞生，那么追求一直是关于如何构建了解我们的计算机，而不是我们必须了解计算机。，我觉得我们真的很接近真正的突破，这就是我想谈的。如果您考虑新的用户界面，即多模式的通用用户界面，支持文本，图像和视频，包括输入和输出，我们都有。我们有内存可以维护重要上下文，回想起所有应用程序和设备的个人知识和数据，并且我们具有这种新的推理能力，可以帮助我们完成复杂的任务。我们正在进入这个新时代，计算机不仅了解我们，而且可以实际预测我们想要的和我们的意图。对我们来说，这个平台用Microsoft Copilot换了星星。副驾驶是您的日常同伴。它触手可及的知识和专业知识，并帮助您对其采取行动。它跨设备，每个角色，每个行业的每个功能都起作用。Copilot正在使地球上的每个人和每个组织都更加知识，更有生产力，更具创造力，并且与我们所有人重要的一切联系。实际上，每天我们都会了解人们能够用Copilot实现的新事物，但是尽管我们显然取得了很多进步，但在这个平台上的转变还很早了。我认为AI Wave背后的基本驱动力也许我们必须依靠缩放法律。就像说摩尔法律帮助推动了信息革命一样，深度神经网络的扩展法将推动情报革命。但是，我们从根本上认为，计算将始终被分发。到目前为止，规模定律已帮助我们在云中建立和服务这些非常有力的模型，但是如今，我们已经超越了云到设备，消除了权力和空间的基本限制，减少了延迟，确保了隐私，并且我们相信AI将被分发。最丰富的AI体验将利用边缘的云力量，共同合作。这反过来将导致一个新的设备，这些设备将世界本身变成了一个提示，该设备可以立即看到我们，听到我们，并了解我们的意图和周围环境。
使用 Windows 中的 Copilot 弥补组织中的 AI 差距
只要将 AI 交到用户手中，他们就会对它的看法有所改善。62% 的常规 AI 用户对 AI 持乐观态度，而非用户的比例仅为 36%。2 这就是领导者更热情的原因。80% 的领导者定期使用 AI，而只有 20% 的一线员工这样做。2 立即运行 Windows 11 试点计划可能是将基础 AI 工具交到用户手中并迅速弥合 AI 差距的最快方法。无论如何，您可能很快就需要进行转变，如果您现在就这样做，您将避免明年企业 IT 部门在最后一刻的迁移热潮，并有更多的机会接触微软和联想的专家，您等待的时间越长，他们的需求可能就越大。微软甚至在内部运行了一个 Windows 11 迁移试点计划并分享了结果，因此您将知道会发生什么以及如何规划。
生物信息学副本1.0：大型语言模型 - ...
单细胞转录组学领域一直在产生广泛的数据集，促进我们对各种组织中细胞功能的理解，并赋予诊断，预后和药物开发能力。但是，通过这些数据进行解析是一项艰巨的任务，通常会延伸数周到几个月。由于产生的数据量的庞大，从数百千兆字节到数十吨，因此需要大量的分析时间进行分析。此外，数据分析涉及利用各种软件包的一系列复杂的步骤，为生物学家创造了陡峭的学习曲线。此外，该领域数据分析的迭代性质需要深入的生物学见解来制定相关问题，进行分析，解释结果和完善假设。这个迭代循环需要生物学家和生物信息学家之间的密切合作，这受到持久的通信周期的阻碍。为了应对这些挑战，我们提出了一个大型语言模型的软件，生物信息学副本1.0。它允许用户通过直观的自然语言接口来分析数据，而无需熟练使用Python或R等编程语言。它是针对跨平台功能设计的，并支持Mac，Windows和Linux。重要的是，它促进了本地数据分析，确保遵守严格的数据管理法规，该法规控制了医疗和研究机构中患者样本的使用。我们预计此工具将
Microsoft 365 Copilot 你工作中的 AI 助手
1. 埃森哲：乔·迪基 (Joe Dickie)； 2017 年 16 日 2. 汤森路透：Allyson Brunette，星期二。 3. 洛克菲勒政府研究所：Liz Farmer，2023 年 1 月 17 日20，2022 4. Workforce.com：Carol Brzozowski，2022 年 1 月 20 日14，2019 5.盖洛普：杰弗里·琼斯，2019 年 10 月 14 日13，
mlcopilot：释放大型语言模型在解决机器学习任务中的力量
机器学习领域（ML）已获得广泛采用，从而使ML适应特定方案的重要性，这仍然是昂贵且不繁琐的。对于解决ML任务的自动化（例如，汽车）的自动化方法通常是耗时的，对于Human Developers来说通常很耗时，很难理解。相比之下，尽管人类工程师具有不可思议的解决方案和理由的能力，但他们的经验和知识通常很少，并且很难通过定量方法来利用。在本文中，我们旨在通过引入一种新颖的框架Mlcopi-批次1来弥合机器智能和人类知识之间的差距，该框架1利用最先进的大语言模型来为新任务开发ML解决方案。我们展示了扩展LLM的能力构成结构化输入的可能性，并对解决新型ML任务进行彻底的推理。我们发现，经过一些专门设计，LLM可以（i）从ML任务的现有经验中观察到（ii）有效的原因，可以为新任务提供有希望的结果。生成的解决方案可直接用于实现高水平的竞争力。
使用生成人工智能工具 Copilot 作为基于 Excel 的健康经济模型中的 VBA 编程助手
在发表了许多赞美诗[3]之后，我们希望：1）测试卫生经济学家如何在 MS-Excel / Visual Basic for Applications (VBA) 中利用 Copilot 开发成本效益模型；2）提请大家关注在卫生经济学编程中使用 AI 的一些非编程问题。