微软亚洲研究院
新闻与深度文章
编者按：大模型时代的到来，使得人工智能成为了真正影响人类社会的重要技术之一，如何打造“负责任的人工智能”的问题正变得愈发迫切和关键。一直以来，微软始终致力于依照以人为本的伦理原则推进人工智能的发展，微软亚洲研究院也将“社会责任人工智能（Societal AI）”作为一个重要的研究方向。 2023年，微软亚洲研究院特别组织了“社会责任人工智能（Societal AI）”系列研讨会，为计算机领域的科研…
作者：络绎科学 最近几年，人工智能（AI）技术发展迅猛，特别是在视觉、语音识别、阅读理解、机器翻译等单个任务上逐渐达到、甚至超过人类的水平。 2022年11月底，OpenAI 发布 ChatGPT，再次掀起了人们对大语言模型关注的热潮。一直以来，大语言模型被视为通往通用人工智能的必然发展阶段，这让人们再次看到通用人工智能的曙光。 技术发展的同时，我们也必须看到其所带来问题，正如微软总裁布拉德·史密…
编者按：基础科研的创新为技术落地应用提供了动力，而来自真实世界的业务需求则为基础科研提供了灵感和方向。当人工智能进入大模型时代，什么样的技术创新才能更好地落地于产业？对此，微软亚洲研究院资深首席研究员边江有着切身的体会和独特的见解。自2016年重回微软亚洲研究院后，边江一直专注于人工智能的快速开发和应用，助力行业企业提高生产效率，加速智能转型。在加入微软亚洲研究院的第七个年头，边江将面临哪些新“技…
编者按：如今，机器学习已成为人类未来发展的焦点领域，如何进一步拓展机器学习技术和理论的边界，是一个极富挑战性的重要话题。7月23日至29日，第四十届国际机器学习大会 ICML 2023 在美国夏威夷举行。该大会是由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级学术会议，旨在推动机器学习领域的学术进步。在 ICML 2023 上，微软亚洲研究院的研究员们有多篇论文入选，今天我们将为大家简要介…
如何评测一个大语言模型？
编者按：大型语言模型（Large language models, LLMs）因其在学术界和工业界展现出前所未有的性能而备受青睐。随着 LLMs 在研究和实际应用中被广泛使用，对其进行有效评测变得愈发重要。近期已有多篇论文围绕大模型的评测进行研究，但尚未有文章对评测的方法、数据、挑战等进行完整的梳理。日前，微软亚洲研究院的研究员们参与完成了介绍大模型评测领域的第一篇综述文章《A Survey on…
编者按：现实世界中，许多问题和任务都是由多个参与者交互进行的，所以要想使用人工智能技术解决真实世界的问题，就需要更好地模拟这种复杂的环境，而这正是多智能体强化学习（MARL）的强项。早在2020年，微软亚洲研究院基于多智能体强化学习，推出了面向多行业横截面上的多智能体资源调度平台 MARO。 随着研究的深入，研究员们发现互动式的学习环境和测试平台对多智能体强化学习的发展至关重要。为此，近期微软亚洲…
作者：量子位 作为全新的神经网络架构，RetNet 同时实现了良好的扩展结果、并行训练、低成本部署和高效推理。这些特性将使 RetNet 有可能成为继 Transformer 之后大语言模型基础网络架构的有力继承者。 ——韦福如，微软亚洲研究院全球研究合伙人 以下内容经授权转载自公众号“量子位”，原文标题《Transformer后继有模！MSRA提出全新大模型基础架构：推理速度8倍提升，内存占用减…
尽管如今的 AI 模型已经具备了理解自然语言的能力，但科研人员并没有停止对模型的不断改善和理论探索。自然语言处理（NLP）领域的技术始终在快速变化和发展当中，酝酿着新的潮流和突破。 NLP 领域的顶级学术会议国际计算语言学年会 (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称 ACL) 是关心 NLP 领域的研究…
编者按：编译器在传统计算科学中一直是一个重要的研究课题。在人工智能技术快速发展和广泛应用的今天，人工智能模型需要部署在多样化的计算机硬件架构上。同时，训练和部署大型人工智能模型时又对硬件性能有着更高的要求，有时还需根据硬件定制化代码。这些都对人工智能时代的编译器提出了新的更高的要求。 为了适应迅速发展的人工智能模型和加速硬件的需求，微软亚洲研究院以设计和构建具有高度灵活性、高效性、可扩展的 AI…