13:52AutoGPT@Auto_GPTAutoGPT团队在微软Build大会(MSBuild)上展示了其新平台。现场观众对新平台表现出极大热情,团队表示感谢。错过昨天演示的用户今天仍可观看现场演示。该平台旨在进一步提升自主人工智能代理的能力。AI产品AutoGPTMSBuild自主智能体推荐理由:AutoGPT在MSBuild上秀新平台了,看看他们又搞了什么新花样。原文
11:45Microsoft AI@MicrosoftAI精选微软AI实验室在MSBuild 2026上发布了7个新模型,涵盖推理、代码、图像、语音和转录能力。这些模型基于科学和清洁的商业安全数据构建,设计为无缝协作。微软AI负责人Mustafa Suleyman在主题演讲中展示了这些进展,标志着微软在AI领域的快速扩张。AI产品微软多模态模型推理模型代码模型MSBuild推荐理由:微软一口气推出7个覆盖多模态的模型,做AI应用开发的团队可以直接集成这些能力,减少自研成本,值得关注。原文
03:42Fireworks AI@FireworksAI_HQ在微软 Build 大会上,Fireworks AI、Unsloth AI 和 CoreAuto AI 的专家讨论了从模型微调到生产推理之间的关键瓶颈。他们聚焦于模型定制权衡、服务基础设施决策以及大规模优化成本和延迟。这场讨论揭示了团队在将微调模型投入生产时常遇到的挑战,并提供了实用建议。对于正在构建或部署 AI 应用的团队,这是一次值得关注的经验分享。行业微调生产推理模型部署成本优化MSBuild推荐理由:微调模型上线难是很多团队的痛点,做模型部署或 AI 工程化的开发者可以听听一线专家的实战经验,直接避开常见坑。原文
01:46Fireworks AI@FireworksAI_HQ在 MSBuild 大会第二天,Fireworks AI 的 @chahvivi 将主持一场现场演示,主题是如何超越通用基础模型,聚焦定制化、推理性能以及生产级 AI 的规模化部署。活动包含真实案例研究,旨在帮助开发者理解如何将 AI 从实验阶段推向实际应用。该演示在 build.microsoft.com 上可观看,适合关注 AI 工程化和部署的团队。行业MSBuildFireworks AI定制化推理性能AI 部署推荐理由:Fireworks AI 的演示直击 AI 落地的核心痛点——定制化和推理性能,做 AI 工程化的团队值得一看,能学到如何把模型从实验推到生产级规模。原文
08:36Fireworks AI@FireworksAI_HQFireworks AI 宣布其平台现已集成到 Microsoft Foundry,开发者与企业可在该平台上构建下一代智能应用。该公司将在 MSBuild 大会的 F111 展位进行现场演示。这一合作意味着 Fireworks AI 的模型部署和推理能力将通过微软的云基础设施触达更广泛的用户群体。AI产品Fireworks AIMicrosoft FoundryMSBuild模型部署企业级AI推荐理由:AI 应用开发者终于可以在 Microsoft Foundry 上直接使用 Fireworks AI 的推理服务,部署效率会大幅提升,做企业级 AI 应用的建议去 MSBuild 展位看看。原文
08:08Fireworks AI@FireworksAI_HQFireworks AI 在 #MSBuild 大会上展示了如何通过 Foundry 平台直接运行高性能推理,实现从测试到生产的无缝迁移。演示中展示了统一基础设施如何降低延迟、减少成本并简化企业 AI 部署流程。该端到端工作流针对真实企业用例优化,视频即将上线。这标志着 AI 推理部署向更高效、更集成方向迈出一步。AI产品Fireworks AIFoundry高性能推理企业部署MSBuild推荐理由:企业 AI 团队终于有了从测试到生产的统一路径——Foundry 上的高性能推理直接降低了延迟和成本,做模型部署的开发者值得关注即将上线的演示视频。原文
10:53Fireworks AI@FireworksAI_HQFireworks AI 在推文中指出,生产级AI系统在规模化后对基础设施的需求与开发阶段截然不同。他们邀请用户参加微软 Build 大会,探讨如何应对这些变化。该话题引发了关于AI部署和扩展的讨论,强调了从实验到生产环境转变时基础设施规划的重要性。行业生产级AI基础设施规模化MSBuildFireworks AI推荐理由:做AI部署和运维的团队需要了解生产环境与开发环境的差异,参加 MSBuild 能获得一手经验,建议关注。原文