Windows 10、Windows 11 の Word での Microsoft 365 AI Copilot の初見

ChatGPT を Bing.com に統合した後、Microsoft は最近、同じテクノロジーを職場の生産性にも導入する計画であることを認めました。 Microsoft 365 に「Copilot」機能が追加されました。 OpenAI のプロンプトベースの ChatGPT と同様に、Microsoft 365 Copilot は、ドキュメントの作成、Excel でのデータやレポートの分析、プレゼンテーションの作成などに役立ちます。
Microsoft は、3 月 16 日の仮想記者会見で Office 365 Copilot を発表し、新しい AI テクノロジを紹介するビデオを公開しました。 Microsoft 365 Copilot の利用可能性に関する詳細はほとんどありませんが、Microsoft はすでに統合に取り組んでいるようです。
Windows 10 および Windows 11 では、一部のユーザーのみが利用できる以前のバージョンの「Copilot for Word」の使用を開始しました。この機能は最新の Office Word for Insiders (ベータ チャネル) に組み込まれており、少なくとも現時点では正しく動作しません。
「よりスマートかつ高速に作業するための新しい方法。このプライベート プレビューは、一部の Microsoft 365 エンタープライズ顧客が利用できます。」と Microsoft は、Windows 最新 からアクセスできる Word AI の初期バージョンの機能について説明しました。



- 適切な画像を見つける
- 書式設定の詳細を処理する
- テキストの内容を提案または書き換えます
- ドキュメントから概要を生成します
- ライターのブロック解除ダイアログを開きます
- エディターを表示します PaneAI フィードバック Skittle 開始
- 私たちのテストCopilot for Word には、「文書を開始」と「書き留めてください」の 2 つのプロンプトしかないことを示しました。
両方のオプションは、ほぼ同じタスクを実行します。まったく新しいドキュメントを作成するか、入力に基づいて既存のドキュメントを変更します。

漏洩したバージョンの参照に基づいて、まったく新しいドキュメント、または他のドキュメントのデータや既存ドキュメントのトピックに基づいたドキュメントのドラフトを Microsoft 365 Copilot に依頼できるようになります。文書内の特定の段落やポイントを変更するように依頼することもできます。
たとえば、Microsoft 365 Copilot に段落の書き換えや言い換えを依頼したり、時制や口調を変更してより簡潔にしたりすることができます。
中断したところから再開して、同じドキュメントまたは新しい情報を使用して PowerPoint スライドを作成できます。 AI に Word 文書を要約してもらい、文書の要約データに基づいてスライドショーを作成させることができます。これにより、プレゼンテーションが短くなったり、より魅力的なものになったりする可能性があります。この機能は、今後数週間以内に Office のベータ版に表示される予定です。
以上がWindows 10、Windows 11 の Word での Microsoft 365 AI Copilot の初見の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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