微软ai，微软ai配音

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于微软ai的问题，于是小编就整理了4个相关介绍微软ai的解答，让我们一起看看吧。

如何看待微软放弃首个AI助手小娜，在明年1月关闭部分地区的Cortana应用？

感谢邀请！

对这样的高端科技本人不甚了解，既然放弃某些人就有它的考量，有失有得，至于明年一月部分地区关闭Cortana，就说明相关产品并没有带来多大利好，反而有可能经费.人员.研发等拖累微软的整体运营！

微软与脸书发起的ONNX AI项目有哪些新进展？

2017 年的时候，微软与 Facebook 合作发起了“开放神经网络交换”（ONNX）格式。

其为人工智能（AI）框架生态系统带来了互操作性、提供了可扩展计算图模型的定义、以及内置运算符和标准数据类型的定义。

据悉，ONNX 使模型能够在一个框架中机型训练，然后转移到另一个框架中进行推理。

（图自：Microsoft，via MSPU）

去年，微软宣布将开源“开放神经网络交换运行时”（ONNX Runtime），这是一种用于 Linux、Windows 和 Mac 上 ONNX 格式的机器学习模型的高性能推理引擎。

今天，微软宣布了项目的最新进展 —— 决定让 ONNX 加入 LF AI 基金会（隶属于 Linux 基金会）。微软 Azure AI 副总裁 Eric Boyd 写到：

我们很高兴 LF AI 将托管 ONNX，并继续实行开放式治理模型，以鼓励社区的参与和贡献。

LF AI 将为 ONNX 提供长期领导，使社区专注于加速机器学习的采用、并促进 ONNX 的下一波创新和采用。

微软希望 ONNX 在 Linux 基金会下获得一个由框架、编译器、运行时、加速器和可视化器组成的丰富生态系统。

LF AI 基金会执行董事 Ibrahim Haddad 博士表示：ONNX 不仅仅是被企业认可的规范，且已经在其产品中得到积极实施。

因为 ONNX 是一种开放格式，并且致力于开发和支持多种框架和平台。

加入 LF AI，意味着 ONNX 将在这条道路上持续进步，有助于加速技术开发、以及全球范围内更广泛的开源 AI 社区的联系。

我们很高兴为 ONNX 提供一个独立的场合、并与社区合作，以提升其作为供应商中立标准的形象。

ONNX 将保留其现有的 OSI 批准的开放源代码许可证、治理结构和已建立的开发实践。

当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

人工智能发展进入新阶段

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新焦点

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

• 明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。

• 先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后台完成，而模型应用则有可能由前台完成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

• 如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
  
• 如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
  
• 模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。
  

AI技术架构也是分成硬件，中间层，上层应用，现在在芯片层面各个厂商都有布局，中间层就是深度学习框架，谷歌是第一个发布开源框架的厂商，随后Facebook,国内百度都已开源相关框架，人工智能技术希望国内厂商真正从源头上创新，从芯片，框架层面都应用国产，不要再被国外卡脖子了。

微软潘天佑：AI智能的挑战不是技术问题而是社会问题，这是真的吗？

科学和科技的发展总要遵循伦理道德，这是发展科技的一个前提，AI技术也不例外，比如利用AI技术给植物按需补水，计算时间定时收割杂草等，社会肯定鼓励发展，但有利必有弊，仍有不法分子钻法律的空子，利用AI做违背道德的事，当然是要遭到社会的谴责，比如骇客破解了AI系统，用来搞破坏，或许会带来一场危机，类似的还有很多，克隆就是一个典型的例子，总之，科技发展固然很重要，也一定要在伦理道德有时甚至要上升到哲学范畴允许的范围内，我们都是好公民，不做违法事，哈哈

到此，以上就是小编对于微软ai的问题就介绍到这了，希望介绍关于微软ai的4点解答对大家有用。