微软预测 AI 2025,AI Agents 重塑工作形式
1月初,微软在官网发布了2025年6大AI预测,分别是:AI模型将变得更加强大和有用、AI Agents将彻底改变工作方式、AI伴侣将支持日常生活、AI资源的利用将更高效、测试与定制是开发AI的关键以及AI将加速科学研究突破。
值得一提的是,微软在序言部分强调了AI Agents在未来工作中的重要影响。到2025年,AI将以自主、自动的方式完成更多的复杂工作流程,来提升工作、家庭方面的效率。
【图片来源于网络,侵删】
1.AI模型将变得更加强大和有用
【图片来源于网络,侵删】
微软提到,过去一年,AI模型进步显著。大规模的前沿模型如OpenAI o1, 已经能用逻辑步骤解决复杂问题,在科学、编码、数学、法律和医学等领域发挥作用。
除了模型本身的创新,数据整理和后期训练的突破同样关键。例如,微软的Phi系列小型模型表明,高质量数据的精心筛选可以显著提升模型的性能与推理水平。Orca和Orca 2则展示了合成数据对小型语言模型训练后优化的作用,使其达到以往大型语言模型的性能水平,并在特定任务中表现更好。
这些技术进展将推动模型运行变得更快、更精准、更专业,为2025年带来全新的AI应用场景,尤其是在AI Agents领域的应用。
2. AI Agents将彻底改变工作方式
【图片来源于网络,侵删】
近年来,AI领域发展势头迅猛,AI Agents作为其中的突出成果,正逐渐走进人们的视野。
所谓AI Agents,既可以是软件程序,也能够以AI 助手的形式集成于各类设备之中,它们具备理解自然语言指令的能力,通过自主学习与推理,不但可以应对复杂任务的挑战,还能与用户实现自然流畅的交互。
2025 年,新一代AI Agents不仅能够承接更多类型的任务,甚至还能代替用户执行一些具体操作。微软方面透露,在财富 500 强企业里,接近 70% 的员工已经借助 Microsoft 365 Copilot 中的 Agents,轻松处理诸如自动筛选电子邮件、在 Teams 会议期间自动做笔记并生成摘要等大量重复性的日常工作。
3. AI伴侣将支持日常生活
【图片来源于网络,侵删】
2025年,人工智能有望让生活更轻松。AI伴侣不仅能提升生活效率,还能增强与用户的互动。例如,根据用户阅读的新闻提供摘要,或通过视觉能力理解网页内容并给出即时反馈。在家居生活方面,AI还能推荐合适家具、帮助布置家居环境,甚至提供风水建议。
【图片来源于网络,侵删】
随着技术进步,我们有理由相信未来的AI伴侣将更智能、更有情感,提供更个性化和贴心的服务,让生活更加便捷和丰富。
4. AI资源的利用将更高效
【图片来源于网络,侵删】
尽管AI需要消耗能源,但创新技术正在帮助缓解这一挑战。以数据中心为例,2020年的全球数据中心工作负载是2010年的九倍,但用电量仅增加了 10%。
这是因为微软正与AMD、Intel 和 NVIDIA等公司合作,提升硬件的效率。微软已在数据中心采用更高效的硬件和冷却技术,降低能耗,提升系统运行效率。
微软还将继续投资并使用无碳能源,如风能、地热能、核能和太阳能。公司正在进行长期投资,以将更多的无碳电力引入其运营的电网,并继续倡导全球清洁能源解决方案的扩展。
5. 测试与定制是开发AI的关键
【图片来源于网络,侵删】
测试是定义和评估AI中的风险,对于负责任地构建AI至关重要。2025年AI的发展可以用两个词来概括——测试和定制。
随着AI技术在各行业的广泛应用,完善的测试和定制体系可以帮助开发人员识别和消除AI系统中的漏洞。这一趋势预示着,未来我们在享受AI便利的同时,也能保障它的风险可控和安全可靠。
6. AI将加速科学研究突破
【图片来源于网络,侵删】
AI已经在世界各地产生了巨大影响,推动了从超级计算到天气预报等各个领域的进步。它正在推动科学研究的历史性突破,并有望在自然科学、可持续材料、药物发现和人类健康等领域释放新的能力。
在2024年,微软研究院利用AI驱动的蛋白质模拟系统,找到了一种新的方法(AI2BMD)来模拟生物分子动力学。这种方法可以帮助科学家解决以前难以解决的问题,并推动蛋白质设计、酶工程和药物发现等生物医学研究。
微软研究院副总裁兼董事总经理Ashley Llorens表示,2025年最令人兴奋的事情之一将是AI在科学研究中的使用,如何推动解决世界上的一些最紧迫问题的进展。
从更强大的AI模型到支持日常生活的AI伴侣,再到彻底改变工作方式的Al Agents,AI技术正在深入每个领域。小编相信,未来AI将继续引领创新,并为全球个人与组织释放更多潜力,为人类带来前所未有的效率和创新可能性。
关于未来的AI发展趋势,大家有什么看法呢?欢迎在评论区留言讨论~
相关文章:

微软预测 AI 2025,AI Agents 重塑工作形式
1月初,微软在官网发布了2025年6大AI预测,分别是:AI模型将变得更加强大和有用、AI Agents将彻底改变工作方式、AI伴侣将支持日常生活、AI资源的利用将更高效、测试与定制是开发AI的关键以及AI将加速科学研究突破。 值得一提的是,微…...
lvgl性能调优
LV_USE_PERFORMANCE lvgl_performance 是 LVGL 提供的性能分析工具,可以帮助开发者评估和优化图形库的性能。在一些特定的版本中,lvgl_performance 是一个宏或者工具,用来分析性能瓶颈,特别是图形渲染的效率。 下面是如何使用 l…...

CSS实现实现票据效果 mask与切图方式
一、“切图”的局限性 传统的“切图”简单暴力,但往往缺少适应性。 适应性一般有两种,一是尺寸自适应,二是颜色可以自定义。 举个例子,有这样一个优惠券样式 关于这类样式实现技巧,之前在这篇文章中有详细介绍: CSS 实现优惠券的技巧 不过这里略微不一样的地方是,两个…...

STL--list(双向链表)
目录 一、list 对象创建 1、默认构造函数 2、初始化列表 3、迭代器 4、全0初始化 5、全值初始化 6、拷贝构造函数 二、list 赋值操作 1、赋值 2、assign(迭代器1,迭代器2) 3、assign(初始化列表) 4、assig…...
ZooKeeper 中的 ZAB 一致性协议与 Zookeeper 设计目的、使用场景、相关概念(数据模型、myid、事务 ID、版本、监听器、ACL、角色)
参考Zookeeper 介绍——设计目的、使用场景、相关概念(数据模型、myid、事务 ID、版本、监听器、ACL、角色) ZooKeeper 设计目的、特性、使用场景 ZooKeeper 的四个设计目标ZooKeeper 可以保证如下分布式一致性特性ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致…...
“深入浅出”系列之C++:(11)推荐一些C++的开源项目
1. SQLiteCpp - 简单易用的Sqlite C封装库 仓库地址:https://github.com/SRombauts/SQLiteCpp 简介:SQLiteCpp是一个对Sqlite数据库进行C封装的开源库,代码行数约2,500行。它提供了简洁易用的接口,使得在C项目中操作Sqlite数据库…...
《重生到现代之从零开始的C++生活》—— 类和对象2
类的默认成员函数 默认成员函数就是用户没有显示实现,编译器会自动生成的成员函数,一个类会默认生成6个成员函数 构造函数 构造函数时特殊的成员函数,构造函数的初始化对象 函数名与类名相同 没有返回值 对象实例化的时候胡自动调用构造…...
“UniApp的音频播放——点击视频进入空白+解决视频播放器切换视频时一直加载的问题”——video.js、video-js.css
今天,又解决了一个单子“UniApp的音频播放——点击视频进入空白解决视频播放器切换视频时一直加载的问题” 一、问题描述 在开发一个基于 video.js 的视频播放器时,用户通过上下滑动切换视频时,视频一直处于加载状态,无法正常播放…...
【Pandas】pandas Series transform
Pandas2.2 Series Function application, GroupBy & window 方法描述Series.apply()用于将一个函数应用到 Series 的每个元素或整个 SeriesSeries.agg()用于对 Series 数据进行聚合操作Series.aggregate()用于对 Series 数据进行聚合操作Series.transform()用于对 Series…...

【博客之星2024年度总评选】年度回望:我的博客之路与星光熠熠
【个人主页】Francek Chen 【人生格言】征途漫漫,惟有奋斗! 【热门专栏】大数据技术基础 | 数据仓库与数据挖掘 | Python机器学习 文章目录 前言一、个人成长与盘点(一)机缘与开端(二)收获与分享 二、年度创…...

飞牛 使用docker部署Watchtower 自动更新 Docker 容器
Watchtower是一款开源的Docker容器管理工具,其主要功能在于自动更新运行中的Docker容器 Watchtower 支持以下功能: 自动拉取镜像并更新容器。 配置邮件通知。 定时执行容器更新任务。 compose搭建Watchtower 1、新建文件夹 先在任意位置创建一个 w…...

【Block总结】TAdaConv时序自适应卷积,轻量高效的时间建模卷积|即插即用
论文解读:Temporally-Adaptive Models for Efficient Video Understanding 论文信息 标题:Temporally-Adaptive Models for Efficient Video Understanding 发表时间:2023年 作者:黄子渊等 论文链接:arXiv 论文 代…...

Spring Boot 项目启动报错 “找不到或无法加载主类” 解决笔记
一、问题描述 在使用 IntelliJ IDEA 开发基于 Spring Boot 框架的 Java 程序时,原本项目能够正常启动。但在后续编写代码并重建项目后,再次尝试运行却出现了 “错误:找不到或无法加载主类 com.example.springboot.SpringbootApplication” 的…...

CSS 网络安全字体
适用于 HTML 和 CSS 的最佳 Web 安全字体 下面列出了适用于 HTM L和 CSS 的最佳 Web 安全字体: Arial (sans-serif)Verdana (sans-serif)Helvetica (sans-serif)Tahoma (sans-serif)Trebuchet MS (sans-serif)Times New Roman (serif)Georgia (serif)Garamond (se…...

Linux高并发服务器开发 第十五天(fork函数)
目录 1.fork 函数 1.1创建子进程 1.2getpid 函数 1.3getppid 函数 1.4getgid函数 1.5循环创建 n 个子进程 1.6fork后父子进程异同 1.6.1读时共享,写时复制 1.6.2fork后父子进程共享 1.6.3gdb调试父子进程 1.fork 函数 pid_t fork(void); 成功:…...
【人工智能】Python中的自动化机器学习(AutoML):如何使用TPOT优化模型选择
《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! 解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界 随着机器学习在各行业的广泛应用,模型选择和优化成为了数据科学家面临的主要挑战之一。自动化机器学习&am…...
探秘自然地理:从太阳到地球的奇妙之旅与灾害预警
在浩瀚无垠的宇宙中,我们的地球与太阳紧密相连,它们的奥秘和变化,时刻影响着我们的生活。今天,就让我们一同深入探索自然地理的基础知识,揭开太阳与地球的神秘面纱,同时了解那些可能给我们带来巨大影响的自…...

go语言zero框架通过chromedp实现网页在线截图的设计与功能实现
在 GoZero 框架中实现网页在线截图的功能,可以通过集成 chromedp 库来控制 Chrome 浏览器进行截图。chromedp 是一个基于 Chrome DevTools 协议的 Go 包,可以用来在 Go 程序中模拟浏览器操作,如页面截图、DOM 操作、表单提交等。 下面是一个…...
AI发展困境:技术路径与实践约束的博弈
标题:AI发展困境:技术路径与实践约束的博弈 文章信息摘要: AI技术发展路径主要受实践约束驱动,而非纯理论优势。大型AI实验室的成功更依赖优质执行力和资源优势,而非独特技术创新。当前AI发展面临评估体系与实际应用脱…...
[前端算法]排序算法
在js中一般用到sort方法 arr.sort((a,b)>{return a-b })基础排序 冒泡排序 function bubbleSort(arr) {let len arr.length;for (let i 0; i < len; i) {for(let j0;j<len-i-1;j){if(arr[j]>arr[j1]){[arr[j],arr[j1]] [arr[j1],arr[j]]}}}console.log(arr);…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言:多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时,基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套:跨云网络构建数据…...

练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器
第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...
Java 加密常用的各种算法及其选择
在数字化时代,数据安全至关重要,Java 作为广泛应用的编程语言,提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景,有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。 一、对称加密算法…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!
简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求,并检查收到的响应。它以以下模式之一…...

Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!
本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架,该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力,仅需单个正常样本和文本描述,即可生成逼真且多样化的异常样本,有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题,为工业质检、医疗影像…...

AD学习(3)
1 PCB封装元素组成及简单的PCB封装创建 封装的组成部分: (1)PCB焊盘:表层的铜 ,top层的铜 (2)管脚序号:用来关联原理图中的管脚的序号,原理图的序号需要和PCB封装一一…...