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MICROSOFT 365 copilot 推出,GPT 再次撬动新时代


核心观点


微软 365 copilot 发布,划时代革新办公体验。


3 月 16 日晚,微软发布基于 AI 的365 copilot,内容涵盖办公各个领域:


  • Word 领域:Copilot 可以基于用户已有资料起草、编辑、总结创作文档;

  • Excel 领域:可自动总结 excel 内容、生成公式、给出分析并画图表;

  • PPT 领域:一键生成 ppt,并可以一键生成动画效果;

  • Outlook 领域:辅助阅读长邮件并快速生成回复;

  • Teams:可以自动总结会议纪要,并回答用户漏听的内容;

  • Business Chat:智能辅助团队协作。


本文认为,微软 AI 办公发布会带来的全新技术将完全革新办公体验,大幅提升效率, 办公发布会带来的全新技术将完全革新办公体验,大幅提升效率,改善人们生产生活的方式。 改善人们生产生活的方式。


GPT 提供通用、逻辑与智能,模型微调与多模态构成万物互联基础。


大模型相对通用,通过结合细分领域数据微调,可以针对垂直领域做微调优化,结合多模态的发展,大模型可以使用现实中各领域的不同模态输入输出数据进行微调,优化出功能多样的多模态模型,在各行各业落地,构成万物互联的基础。


应用节奏展望:现阶段主要用于搜索及聊天机器人,1-5 年内简单多模态应用(办公等),5-10 年内用于复杂问题决策。


本文认为,多模态 GPT 落地应用速度将会很快,国内有望复现类似模型并快速在细分场景使用。


  • 现阶段:大模型主要用于搜索、航程辅助、聊天机器人变种(猎头使用软件、智能客服,智能音箱、游戏 NPC 等);

  • 1-5 年内:会用于 Office 类工具,简单多模态方案(智能家居、工业视觉、行业化机器人)、行业专家(医疗、教育等)、智能助理(即时、工作安排、点外卖、购物等);

  • 5-10 年内:会用于复杂多模态方案(通用机器人、虚拟现实)等。


01  微软 365 copilot 推出,GPT 再次撬动新时代


3 月 16 日晚,微软发布基于大语言模型的微软 365 copilot ,其本质是辅助办公的 AI高科技助手,其内容涵盖高科技助手,其内容涵盖 word/ppt/excel/teams 等各个办公领域。


Copilot 以两种方式集成到 Microsoft 365 中:


1)嵌入到你每天使用的 Microsoft 365 应用程序中,包括Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等,通过 AI 手段自动生成内容。


2)商务聊天。商务聊天在 LLM、Microsoft 365 应用程序和用户的数据——日历、电子邮件、聊天记录、文档、会议和联系人——之间运作,用户可以给它一些自然语言提示。


比如 "告诉我的团队我们是如何更新产品策略的",它就会根据早上的会议、电子邮件和聊天记录来生成一个状态更新。


最近的 GitHub 数据显示,在使用过 GitHub Copilot 的开发者中,88%的人说他们的工作效率更高,77%的人说这个工具帮助他们减少了搜索信息的时间,74%的人说他们可以把精力放在更令人满意的工作上。


Word 领域:Copilot 可以基于用户已有资料起草、编辑、总结创作文档。


Copilot 在 Word 中可以与你一起写作、编辑、总结和创作。


只需一个简短的提示,Copilot in Word 就能为你创建一个初稿,并基于其他文档信息进行合并或修改。Copilot可以将内容添加到现有的文件中,总结文本,改写部分或整个文件,使其更加简明。用户还可以自行选择语气,从专业到热情,从随意到感谢,以符合自身需求。Copilot 还可以帮助用户改进自身的写作,建议加强你的论点或消除不一致的地方。举例来说,copilot可以做到:


  • 根据[一个文件]或[一个电子表格]的数据,起草一份两页的项目建议书;

  • 使某段落更简明。改变文件的语气,使其更加随意;

  • 根据某个粗略的大纲,创建一个一页的草稿。


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Excel 领域:可自动总结 excel 内容、生成公式、给出分析并画图表。


Excel 中的 Copilot 可智能辅助用户分析数据, 可智能辅助用户分析数据, 生成公式、 画出图表。


用户可以用自然语言向 Copilot 提出关于表中数据的问题,而 copilot 将直接给出分析结论,提出假设方案,并根据你的问题提出新的公式。Copilot 可以识别数据中的趋势,创建强大的可视化图表等等。以下是一些 copilot 可以完成的功能案例:


  • 按类型和渠道给出某商品销售的分类;

  • 预测[一个变量变化]的影响,并生成一个图表来帮助可视化;

  • 模拟[变量]增长率的变化将如何影响我的毛利率。


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PPT 领域:一键生成 ppt,并可以一键生成动画效果。


PowerPoint 中的 Copilot 可以一键生成 PPT。


Copilot 可以将现有的书面文件转化为带有演讲者笔记和资料来源的演示文稿,或者从一个简单的提示或大纲开始一个新的PPT。点击一个按钮就能浓缩冗长的演示文稿,并使用自然语言命令来调整布局、重新编排文本和动画安排。例如:


  • 在 Word 文档的基础上创建一个五张幻灯片的演示文稿,并包括相关的图片资料;

  • 将这个演示文稿合并成一个三张幻灯片的摘要;

  • 将这三条要点重新编排成三列,每列有一张图片。


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Outlook 领域:辅助阅读长邮件并快速生成回复


Outlook 中的 Copilot 可以总结长邮件,并快速自动生成回复。


Copilot 可以总结冗长的、错综复杂的电子邮件流,不仅了解所讲的内容,还了解每个人的不同观点以及尚未回答的问题。同时,用户用一个简单的指令来回复现有的电子邮件,或将快速笔记变成清晰、专业的邮件(从其他电子邮件或你已经从整个 Microsoft 365 中获得的内容中提取)。可以完成的任务包括:


  • 总结一下我上周外出时错过的邮件,标记任何重要的项目;

  • 起草一份回复,感谢他们,并询问他们第二和第三点的更多细节;缩短这份草稿,

  • 使用专业语气;

  • 邀请大家参加下周四中午关于新产品发布的午餐学习活动,提到会提供午餐。


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Teams :可以自动总结会议纪要,并回答用户漏听的内容


Teams 中的 Copilot 可以辅助团队协作,优化开会流程。


Copilot 帮助用户进行更有效的会议,加快对话速度,组织关键的讨论点,并总结关键的行动,使整个小组知道下一步该做什么。在小组会议中,Copilot 可以为用户解答具体的问题,或者追问用户错过的任何事情,所有这些都不会打断会议的流程。


将 Copilot 添加到用户的会议和对话中,夜可以帮助完成一些常见的任务,如根据聊天历史创建会议议程,确定合适的人进行跟进,以及安排下一次签到等等。能够完成的功能案例比如:


  • 总结一下我在会议中错过的内容。到目前为止提出了哪些观点?我们在这个话题上哪里有分歧?

  • 为[正在讨论的话题]建立一个优劣两方面的表格。在做决定之前,我们还应该考虑什么?

  • 作出了哪些决定,有哪些建议的下一步行动?


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Business Chat:智能辅助团队协作


Business chat 能将来自文档、演示文稿、电子邮件、日历、便笺和联系人的数据等多 个来源的信息汇集在一起,使团队中的每个人都在同一页面上共同推进。


目前,微软的预览版客户将能够在 Microsoft Teams 中访问 Business Chat。以下是 business chat 可以完成的功能案例:


  • 总结昨晚发生的有关[客户]升级的聊天、电子邮件和文档;

  • [项目]的下一个里程碑是什么。是否发现了任何风险?帮助我集思广益,列出一些潜在的缓解措施;

  • 以 [文件名 A] 的样式编写新的计划概述,其中包含 [文件名 B] 中的计划时间表,并将项目列表合并到 [人员] 的电子邮件中。


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02 模型微调与多模态构成万物互联基础


GPT 提供通用、逻辑与智能,模型微调与多模态构成万物互联基础。


所有大模型的训练都分为两步:通用性的预训练(pre-training),形成预训练大模型,或称为基础模型(Foundation Model),然后针对特定领域做微调(fine-tuning)。通过这种过程,原则上来说只要有细分领域数据,大模型就可以针对垂直领域做优化,可在各行各业落地,充满无限可能。


相比细分领域模型,使用基础模型做细分领域数据微调具备极大优势,效果上基础模型通用性高,并且预训练的无监督数据获取难度低;微调基础模型的行业效果更好,在各领域应用中可以不断学习专业数据提升基础模型。


本文认为,随着多模态的发展,基础模型可以使用各行各业不同模态的输入数据进行训练,并给出不同模态的输出,为各个领域提供不同的解决方案。甚至学习了各领域数据的多模态大模型,将有能力连接起世界上的各类自然人、事物、流程和数据,实现万物互联。


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03 应用节奏展望


现阶段,大模型的能力还主要体现在 NLP 上,因此主要用于搜索(如微软继承了大模型的 New Bing)、航程辅助、聊天机器人变种(猎头使用软件、智能客股,智能音箱、游戏 NPC 等)。


1-5 年内,随着多模态的发展,大模型首先会用于 Office 类办公工具,还将有多类简单多模态方案落地(智能家居、工业视觉、行业化机器人)、行业专家(AI 医疗、教育等)、智能助理(聊天、工作安排、点外卖、购物等)。


5-10 年内,结合复杂多模态方案的大模型将具备完备的与世界交互的能力,在通用机器人、虚拟现实等领域得到应用。


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