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标签：微软×
6月3日
09:52
09:52berryxia@berryxia
精选
微软AI今日发布了七个全新MAI模型，包括MAI-Thinking-1、MAI-Code-1-Flash、MAI-Image-2.5等，覆盖推理、编码、图像、语音和转录任务。这些模型是从零开始、使用干净数据训练，不依赖蒸馏，强调血统纯净。其中MAI-Code-1-Flash在SWE-Bench Verified上达到71.6分，超越Claude Haiku 4.5，且节省60% token。MAI-Image-2.5在图像编辑和文本生图排名靠前，已集成到PowerPoint和OneDrive。微软的策略是构建专精任务、可协作的模型家族，而非追求单一通用大模型。
AI模型微软MAI模型编程助手推理模型图像生成
推荐理由：微软这次反主流而行，用干净数据从零训练专精模型，做AI开发或选型的人值得关注——MAI-Code-1-Flash在编码任务上性价比突出，Copilot用户可以直接体验。
原文
08:43
08:37
08:25
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08:16
08:12
08:12
07:58
05:03
05:03rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
在微软 Build 2026 主题演讲中，CEO Satya Nadella 介绍了 Fairwater 数据中心，这是一座垂直设计的两层 AI 超级工厂。与传统平面布局不同，该架构在三维空间内密集部署 GPU 机架，同时保持高速网络连接，使集群更像一台巨型 AI 机器，GPU 间延迟低、带宽高。其冷却系统一次注水后几乎零耗水运行，年用水量仅相当于一家餐厅的日均用水量。这标志着 AI 基础设施从水平扩展向垂直密集化的重要转变。
AI产品微软数据中心AI 基础设施GPU 集群冷却效率
推荐理由：微软把数据中心从平房盖成了楼房，GPU 密度和能效都上了一个台阶——做 AI 训练和推理的团队，这个架构会直接影响未来算力成本和部署方式，值得关注。
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05:02
05:02rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
88°
微软发布了 MAI-Thinking-1，这是其自研推理模型系列的首个成果。该模型采用 1T 总参数的混合专家架构，每次推理仅激活 35B 参数，在 AIME 2025 上达到 97.0%，LiveCodeBench v6 上 87.7%，SWE-Bench Pro 上 52.8%。微软称其训练流程为“爬山机器”，通过持续优化数据、训练、奖励和安全测试形成闭环。预训练基于 30T 主要人工生成 token，避免使用第三方模型蒸馏，随后通过强化学习提升数学、编程、工具使用和安全能力。这标志着微软在推理模型领域建立了完整的自研能力。
AI模型推理模型微软MAI-Thinking-1混合专家模型强化学习
推荐理由：微软用自研数据+强化学习打造了强推理模型，做 AI 推理或模型训练的团队值得关注其“爬山机器”方法论，尤其是 35B 激活参数就能达到接近顶尖水平的效率。
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04:50
04:50
04:44
03:38
03:26
03:26Microsoft Research@MSFTResearch
微软 Build 2026 开发者大会开幕，微软研究院（MSR）实验室向开发者开放，展示了多项最新 AI 技术。其中包括 Aurora 天气预报模型、Trellis 3D 生成技术、Magentic UI 和 Mindful Memory 等。这些技术覆盖了从气候预测到 3D 内容创作、用户界面智能化和记忆辅助等多个领域，体现了微软在 AI 应用上的广泛布局。开发者可以在实验室中亲身体验这些前沿成果，了解如何将其集成到自己的项目中。
行业微软Build 2026AuroraTrellis开发者大会
推荐理由：微软 Build 2026 是开发者了解微软 AI 技术栈最新进展的窗口，Aurora 和 Trellis 等工具直接关系到气候预测和 3D 内容生成的实际应用，做 AI 应用开发的团队值得关注这些新能力。
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01:01
00:59
00:59AI Will@FinanceYF5
今日 AI 行业动态密集：Anthropic 已向 SEC 提交 S-1 草案，为上市做准备；微软与英伟达联合发布新款笔记本电脑；OpenAI 基金会宣布 1.3 亿美元 AI 韧性计划，并在密歇根州建设 1GW 数据中心；谷歌计划筹集 800 亿美元建设数据中心；Meta 新硬件泄露，包括 AI 挂坠、眼镜、智能体及可穿戴开发者平台；Anthropic 将首次向欧盟提供 Mythos 模型；法国吸引 1080 亿美元国际投资，半数用于数据中心。这些事件标志着 AI 基础设施和商业化进入加速期。
行业Anthropic微软英伟达Meta数据中心
推荐理由：一天之内 AI 巨头集体行动，从上市、硬件到基建全面铺开，关注行业趋势的读者值得花 3 分钟扫一眼重点。
原文
00:47
6月2日
15:11
6月1日
17:09
5月30日
17:56
17:56rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
高盛预测，到2030年AI智能体的代币使用量将增长24倍，达到每月120千万亿。智能体执行任务时需多次调用工具、检查结果和纠错，单次请求消耗的代币量是普通对话的10-50倍甚至更多。这已引发Uber和微软等公司重新评估高昂的智能体使用成本。微软近期撤销开发者对Claude Code的访问权限，计划将其迁移至内部Copilot CLI工具，此举可能旨在降低成本。尽管推理成本每年下降60%-70%，但智能体生产力与代币浪费之间的博弈仍在持续。
行业智能体代币消耗成本控制高盛微软
推荐理由：高盛的数据给所有部署AI智能体的团队敲响成本警钟——代币消耗量级远超预期，Uber和微软已经开始调整策略。做智能体产品或者用API的开发者，建议算算自己的token账单再决定下一步。
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5月29日
17:41
17:41rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选72°
微软提出 SkillOpt 方法，将智能体技能文档视为可训练的外部程序，而非手工编写或一次性生成。该方法通过一个更强的优化器模型，在智能体执行任务后分析成功与失败案例，对技能文档进行小幅度编辑，并仅在通过验证集测试时采纳修改。在 6 个基准、7 个目标模型和 3 种智能体设置（包括直接对话、Codex 和 Claude Code）的测试中，SkillOpt 在全部 52 个案例中表现最佳或持平，在 GPT-5.5 上直接对话准确率平均提升 23.5 个百分点。最终产出是一个可读、可移植、低成本复用的技能文件，无需重新训练模型即可提升智能体跨任务表现。
论文智能体技能优化微软GPT-5.5Claude Code
推荐理由：做智能体开发的团队终于有了靠谱的技能优化方案——SkillOpt 解决了手工调技能越调越差的痛点，而且最终产物是一个可读文件，部署零成本。做 prompt 工程或 Agent 框架的开发者值得细读。
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5月27日
14:02
10:02
10:02shao__meng@shao__meng
76°
微软开源了 Webwright，一个终端原生的 Web Agent 框架，核心设计是“代码即动作”——让 LLM 直接编写 Playwright 脚本，将网页操作转化为可运行的 Python 程序。该框架在 Online-Mind2Web 和 Odysseys 基准测试中达到 SOTA 水平，架构极简，仅约 1000 行代码，无隐藏编排层。Webwright 已集成 Claude Code 和 OpenAI Codex 插件，支持任务完成后自动渲染为 HTML 应用（Task2UI 模式）。其脚本可复用、可审计，适合需要稳定浏览器自动化的开发者和团队。
AI产品Web Agent浏览器自动化Playwright开源/仓库微软
推荐理由：Webwright 用代码即动作的思路解决了传统 Web Agent 每次依赖 LLM 判断的低效问题，做浏览器自动化或 RPA 的开发者可以直接用 Playwright 脚本复用成果，值得一试。
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09:35
09:35宝玉@dotey
83°
微软联合上海交大、复旦、同济等机构提出SkillOpt框架，将Agent Skills的优化过程自动化。该框架通过独立的优化器模型对Skill进行编辑操作，并设计harness闭环流程，只有通过验证集分数提升的修改才会被合并。实验表明，每一步设置4到8个编辑操作预算效果最佳，最终最佳Skill仅包含1到4个核心修改。该框架使GPT-5.5的直接对话准确率提升23.5%，标志着提示词工程正式进入机器学习领域。
论文SkillOpt提示词工程Agent微软自动化优化
推荐理由：做Agent框架或提示词工程的开发者，终于有了系统级的方法来优化Skills，不用再靠手动瞎改和调试了。建议直接看论文实验数据，特别是编辑预算的设置，对实际落地很有参考价值。
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03:23
5月26日
01:28
01:28elvis@omarsar0
精选76°
微软研究院提出 SkillOpt，一种将智能体技能文档视为可训练外部状态的新方法。该方法通过一个优化器模型对技能文件进行验证门控的增删改编辑，并引入文本学习率控制改写强度，而智能体本身保持不变。在 52 个（模型、基准、工具）组合上，SkillOpt 均达到最佳或并列最佳，在 GPT-5.5 上直接聊天提升 23.5 点，与 Codex 配合提升 24.8 点，与 Claude Code 配合提升 19.1 点，且零额外推理成本。学到的技能可跨模型和工具迁移，效果优于人工编写技能、TextGrad、GEPA 和 EvoSkill。
论文智能体技能优化微软SkillOpt推理模型
推荐理由：做智能体开发的工程师别再手写技能文档了——SkillOpt 证明自动优化技能文件能带来显著性能提升，且零推理开销，值得在你的 Agent 工作流中尝试。
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5月23日
21:25
21:25rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
微软CEO萨提亚·纳德拉透露，微软正在内部应用“精益生产”理念于知识工作，借助AI提升效率。他借鉴丰田制造效率原则，将其应用于AI驱动的白领运营。例如，微软每年在客户支持上花费约40亿美元，通过部署AI代理进行前端问题拦截（在问题到达人工客服前解决）以及为支持人员提供实时推理辅助，大幅降低了Xbox和Azure支持等领域的成本。这展示了AI在企业内部运营中的实际投资回报率。
行业微软AI代理客户支持精益生产企业运营
推荐理由：纳德拉把丰田精益生产搬到AI时代，给所有做企业运营的团队一个可复用的降本思路——用AI代理拦截客服问题，每年省下数十亿，做客户支持或内部流程优化的建议点开看看。
原文
08:45
5月22日
11:55
08:05
08:05Thomas Wolf@Thom_Wolf
微软因基于 token 的计费成本过高，本周取消了内部 Claude Code 许可证，即使拥有无限云资源也难以承受。Uber CTO 内部备忘录警告，公司在四个月内烧光了 2026 年整个 AI 预算。美国 AI 软件价格已上涨 20% 至 37%，GitHub 也正从固定费率转向按用量计费。AI 补贴时代正在终结，token 定价迫使企业面对大规模运行模型的真实成本，远高于固定费率实验时的预期。这可能导致企业缩减 AI 使用以匹配预算，或实验室降价吸收亏损，两种路径都指向数字不再奏效，最终需要有人承担减值。
行业开源模型AI成本企业级AItoken计费微软
推荐理由：AI 补贴时代正在终结，企业级用户和开发者需要重新评估 AI 成本——微软和 Uber 的案例是真实预警，做 AI 采购或预算规划的人值得点开了解。
原文
03:05
03:05rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
76°
据 The Information 报道，Anthropic 正在与微软进行早期谈判，计划租赁并使用微软自研的 Maia 200 AI 芯片用于推理任务。微软宣称 Maia 200 在某些推理场景下比英伟达芯片更具成本效益。该芯片是微软第二代 AI 加速器，采用台积电 3nm 工艺，配备 216GB HBM3e 显存和 7TB/s 带宽，专为快速处理大模型推理而设计。Anthropic 已承诺向 Azure 投入 300 亿美元，微软可能向 Anthropic 投资 50 亿美元，且 Claude 已深度集成到微软 Copilot 中，因此芯片合作是双方客户-供应商反馈循环的一部分。分析认为，Maia 无需在所有领域击败英伟达，只要在特定高容量推理任务中更便宜，就能将数十亿 token 从 GPU 转移过来。
AI产品Anthropic微软Maia 200推理芯片成本优化
推荐理由：微软 Maia 芯片若在推理成本上优于英伟达，做大规模 AI 推理的团队将多一个省钱选择，Anthropic 的动向值得关注。
原文
5月21日
07:59
5月17日
15:23
5月14日
18:30
01:00