KI in Windows: AI-betriebene Funktionen in Windows

Microsoft hat viele Arbeitskräfte und materielle Ressourcen in den Bereich Künstliche Intelligenz investiert und bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. In diesem Artikel werden künstliche Intelligenzanwendungen in Windows -Systemen untersucht, einschließlich Tools und Funktionen für künstliche Intelligenz in Windows 11 und Windows 10.

Wie wir alle wissen, fügt Microsoft in Windows 10 und Windows 11 ständig weitere Funktionen für künstliche Intelligenz hinzu. Künstliche Intelligenz in Windows Systems ist heute ein heißes Thema! Microsoft hat eine neue Ära künstlicher Intelligenz eingeleitet. In diesem Artikel werden Sie in die Funktionen vorgestellt, die auf künstlichen Intelligenz in Windows -Systemen basieren.

Windows Copilot

Windows Copilot ist eine brandneue KI -Funktion in Windows 11 (ebenfalls in Windows 10 verfügbar). Es ist ein intelligenter Assistent, der Benutzern hilft, Antworten und Inspiration aus dem Web zu erhalten, Kreativität und Zusammenarbeit zu unterstützen und sich auf Aufgaben zu konzentrieren.

In Windows 11 23H2 ist Windows Copilot für Build 22631.3007 oder höher verfügbar. In Windows 11 22H2 ist es für Build 22621.3007 oder höher verfügbar. Darüber hinaus erfordert künstliche Intelligenz in Windows -Systemen Microsoft Edge 120.0.2210.121 oder höher. Wenn Sie noch Windows 10 ausführen, können Sie Copilot mit Vivetool aktivieren.

Um festzustellen, ob Copilot auf Ihrem Gerät verfügbar ist, können Sie die folgenden Registrierungsschlüssel überprüfen:

• Registrierungspfad: HKEY_CURRENT_USER \ Software \ Microsoft \ Windows \ Shell \ Copilot
• Name des Registrierungsschlüssels: iscopilotAverleable
• Mögliche Werte: 0 bedeutet nicht verfügbar, 1 bedeutet verfügbar.

Klicken Sie hier, um mehr über Copilot in Windows zu erfahren.

Windows AI Studio

Windows AI Studio ist auch eines der Windows Artificial Intelligence Tools. Es vereinfacht die Entwicklung generativer KI-Anwendungen durch Integration hochmoderner KI-Entwicklungstools und -modelle aus Azure-AI-Studio und anderen Verzeichnissen wie dem Umarmungsgesicht.

Mit Windows AI Studio können Entwickler hochmodernes kleines Sprachmodell (SLM) für die lokale Verwendung in ihren Windows-Anwendungen feinstimmen, anpassen und bereitstellen. Es bietet ein End-to-End-Workspace-Setup, einschließlich Modellkonfigurations-UI- und Bootstrapping-Tutorials für feine populäre SLMs wie PHI und hochmoderne Modelle wie LLAMA 2 und Mistral.

Entwickler können ihre fein abgestimmten Modelle mit einem schnellen Fluss- und Gradio-Vorlagen, die in ihre Arbeitsbereiche integriert sind, schnell testen.

Sie können diese Windows AI Studio Github -Seite für die neueste verwandte Dokumentation besuchen. Sie können auch Windows AI Studio für die weitere Verwendung herunterladen.

Windows Maschinelles Lernen

Nutzen Sie die Leistung von Windows ML, um maschinelles Lernen in Ihren Windows -Anwendungen zu implementieren. Windows ML ist eine leistungsstarke, zuverlässige API, mit der Hardware-beschleunigte ML-Inferenz auf Windows-Geräten bereitgestellt wird.

Windows ML ist in die neuesten Versionen von Windows 10 und Windows Server 2019 integriert und kann auch als Nuget -Paket für die Rückwärtskompatibilität mit Windows 8.1 verwendet werden. Es bietet Entwicklern die folgenden Vorteile:

• Vereinfachte Entwicklung: Dank der neuesten Versionen von Windows 10 und Windows Server 2019 werden Sie nur Visual Studio und ein geschultes ONNX -Modell benötigen, das Sie mit Ihren Windows -Anwendungen bündeln können. Wenn Sie Ihre KI -Treiberfunktionen auf ältere Windows -Versionen (nur 8,1) erweitern müssen, ist Windows ML jederzeit als Nuget -Paket für die Verteilung mit Ihrer Anwendung verfügbar.
• Umfangreiche Hardwareunterstützung: Windows ML ermöglicht es Ihnen, einmal ML Workloads zu schreiben und eine stark optimierte Leistung für eine Vielzahl von Hardwareanbietern und Siliziumtypen zu erzielen, einschließlich CPUs, GPUs und KI -Beschleunigern. Darüber hinaus gewährleistet Windows ML eine konsistente Leistung im gesamten unterstützten Hardwarebereich.
• Ergebnisse mit geringer Latenz und Echtzeit: ML-Modelle können mithilfe der Verarbeitungsleistung von Windows-Geräten bewertet werden, wodurch die lokale Echtzeitanalyse großer Datensätze wie Bilder und Videos ermöglicht werden. Die Ergebnisse werden sofort und effektiv für leistungsintensive Aufgaben (z. B. Spielemotoren) oder Hintergrundprozesse (z. B. Indexsuche) bereitgestellt.
• Verbesserte Flexibilität: Mit der Möglichkeit, ML -Modelle lokal auf Windows -Geräten zu bewerten, können Sie eine breitere Auswahl an Szenarien verarbeiten. Beispielsweise kann die ML -Modellbewertung auch dann durchgeführt werden, wenn das Gerät offline ist oder die Verbindung unterbrochen wird. Dies befasst sich auch mit Problemen mit Datenschutz- oder Datensouveränität, die verhindern, dass alle Daten in die Cloud übertragen werden.
• Reduzieren Sie die Betriebskosten: Die Schulung von ML -Modellen in der Cloud und die Bewertung dieser lokal auf Windows -Geräten kann die Bandbreitenkosten erheblich senken, da die Mindestdaten an die Cloud gesendet werden, was möglicherweise kontinuierliche Verbesserungen an Ihrem ML -Modell erfordern. Darüber hinaus minimiert dieser Ansatz die Auswirkungen auf die Cloud -Ressourcen und senkt so die Gesamtbetriebskosten.

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Zusammenfassen

Künstliche Intelligenz in Windows -Systemen ist sehr nützlich. Es kann Ihre Arbeit vereinfachen und Ihnen helfen, Rätsel schneller zu lösen. In Windows 11 24H2 finden Sie immer mehr KI -Funktionen. Freuen wir uns gemeinsam darauf.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI in Windows: AI-betriebene Funktionen in Windows. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!