主要观点总结
张祺博士阐述了人工智能正在重塑各行各业，改变人们获取知识和积累经验的方式，并对全球治理和国际合作提出新的挑战和需求。文章关键内容包括：AI模型朝更大和更小两个方向进化，合成数据成为突破口，AI未来需提升全方位智慧，程序和应用正逐步向智能体演化，AI在科学研究领域带来的深层变革，微软智能Copilot的应用和潜力，以及AI发展的伦理和社会责任问题。
关键观点总结
关键观点1: AI模型的进化
AI模型规模不断扩大，持续拓展AI能力的边界，同时可以通过高质量数据训练小尺寸基座模型，在特定领域和任务上实现卓越表现。
关键观点2: 合成数据的突破
合成数据正成为AI领域的新突破口，例如Cosine公司的合成数据训练模型Genie在SWE-Bench上表现出显著优势。
关键观点3: AI的全方位智慧提升
AI的未来不仅在于更强的计算和推理能力，更在于全方位智慧的提升，包括更高的智商、情商和行动商，以及卓越的记忆力与学习能力。
关键观点4: 程序和应用的演化
程序和应用正逐步向智能体演化，这是技术范式的一次深刻变革。人类将从工具的使用者转变为与智能体协同创新。
关键观点5: AI在科学研究领域的影响
AI在科学研究领域带来深层变革，如微软研究院推出的AI分子动力学模拟系统，可实现对生物大分子高精度全原子模拟。AI正在大幅缩短科学探索的周期，帮助研究者高效处理海量数据并验证关键假设。
关键观点6: 微软智能Copilot的应用和潜力
微软智能Copilot是新一代AI的人机交互界面，融合了大语言模型与搜索引擎技术，正在重塑全球用户的工作与生活方式。Copilot在全球范围内获得了广泛接受，成为迈向智能体时代的桥梁。
关键观点7: AI发展的伦理和社会责任
随着AI技术的快速普及，如何确保AI以负责任的方式发展已成为全球关注的核心议题。微软坚持公平性、可靠性、安全性、隐私保护、包容性、透明性与问责制等核心原则，敦促积极承担社会责任。
文章预览
▲ 微软全球资深副总裁、微软AI亚太区总裁张祺博士 人工智能正在以前所未有的速度重塑各行各业，彻底改变了人们获取知识、积累经验、洞察世界的方式，刷新了人机互动的模式与习惯， 并且对全球治理和国际合作提出了新的挑战和需求。 在这一背景下，我们看到，模型正在朝“更大”和“更小”两个方向并进。 一方面，大模型的规模不断扩大，持续拓展 AI 能力的边界，不仅表现出强大的通用性，还推动了复杂任务的创新解法；另一方面，通过高质量数据训练小尺寸基座模型，并结合微调与蒸馏等技术手段，可以在特定领域和任务上实现媲美大模型的表现，同时在性能和功耗上具备显著优势。这些进展大大扩展了语言模型的应用可能性。 其次，Scaling Law 被赋予了更多内涵。 今年9月，OpenAI发布的o1模型以优异的推理能力和在数学编程领
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