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9 月 28 日消息,在最新一期 Sources Podcast 节目中,微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉披露了 Cowork 和 Excel 智能体在自己日常工作中的用途。 纳德拉会用这些模型追踪美国证券交易委员会(SEC)的文件并分析电子表格,其中尤其看重 Excel 智能体模拟因果推理的能力。他还会借助这款软件持续评估微软的投入 ROIC(注:资本回报率)。 纳德拉还谈到,微软现有 AI 系统已经实现两项重要进展。第一项,是能够对既有模型进行非常深入的分析。 纳德拉举例说,自己可以通过 Cowork 平台生成供应链优化电子表格等复杂运营模型。不过,智能体真正重要的新能力,在于能够继续利用这些数据执行更复杂的任务。“我不会只是看到模型给出的结果就照单全收,我还要操作它、追问它,并围绕这些结果继续推理。所以,我们现在甚至有了我所说的 Excel 内部循环,也就是 Excel 智能体,而且能力非常强。” 纳德拉还提到,数据中心团队最近发来一份复杂的电子表格,自己随后就直接用微软 Excel 智能体进行分析。“我打开表格,找到一个单元格,然后让 Excel 智能体查看那个人在这个单元格里使用的公式,再帮我生成 5 个包含不同情景的工作表。” 纳德拉称,这种依靠推理完成分析的能力,甚至可以称为“因果推理”,也是最令他兴奋的第一项进展。对企业而言,这类能力可以直接应用到工作流程中,进一步创造价值。 第二项进展是把企业环境与全球环境结合起来。他举例说,自己在 Microsoft Fabric 中部署了一个“数据运行器”,负责从云服务和新型云服务提供商获取全部 SEC 数据,再将数据导入语义模型,并交给编程智能体分析。智能体随后会把结果整理成仪表板,从而能够把外部发布的每一份 SEC 文件和自己的全部内部分析持续汇集到一起,实时查看各层级的 ROIC。 AI 解读 智能体用法比参数更值得看
这段披露真正有价值的地方,不是某个模型多强,而是使用方式:先让智能体看公式,再追问、再围绕结果继续推理。这跟把问题丢给聊天框等答案,是两种完全不同的用法。它要求使用者自己懂业务、看得懂表格,智能体只是把分析速度提上去。 对企业来说,难点也不在买不买得到智能体,而在数据能不能打通。纳德拉举的例子是先有数据运行器把外部数据导入语义模型,再交给智能体分析。没有这一步,智能体只能对着孤立的表格打转。 至于普通用户什么时候能用上,原文没有给出任何时间、价格或型号信息,目前还没有公布。 先想清楚自己的数据能不能打通,再谈要不要用智能体。 以上内容由 AI 依据原文补充生成,不代表本站观点,仅供参考。 |
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