美国时间2023年3月14日，OpenAI正式发布GPT-4，是GPT系列第4代产品，是目前最先进、最强大的自然语言处理模型之一。GPT-4能接受图像、文本输入，输出文本内容，虽然在许多现实场景中能力不如人类，但在各种专业和学术基准测试中已做到人类水平表现。
美国时间2023年3月16日，紧随OpenAI发布GPT-4，微软正式发布由AI驱动的办公神器Microsoft 365 Copilot，让Word、PPT、Excel、Outlook、协同办公软件的生产力飙增，有望为数亿人带来生产力大释放。
本期“长期主义”，选择OpenAI发布GPT-4、微软发布Microsoft 365 Copilot纪要，智东西发布，*合六**商业研选精校，分享给大家，Enjoy！
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全文11,050字
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GPT-4来了，支持多模态，全面吊打ChatGPT，完虐标准化考试
来源：智东西
时间：2023年3月14日
字数：5,129字
未来已至，开发者快冲。
美国时间2023年3月14日，万众瞩目的大型多模态模型GPT-4正式发布。OpenAI发文称，GPT-4能接受图像和文本输入，输出文本内容，虽然在许多现实场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准测试中已做到人类水平的表现。
它强大到什么程度？输入一张手绘草图，GPT-4能直接生成最终设计的网页代码。
它以高分通过各种标准化考试：SAT拿下700分，GRE几乎满分，逻辑能力吊打GPT-3.5。
GPT-4在高级推理能力上超越ChatGPT。在律师模拟考试中，ChatGPT背后的GPT-3.5排名在倒数10%左右，GPT-4考到前10%左右。
GPT-4长度限制提升到32K Tokens，能处理超过25,000个单词的文本，并且可以使用长格式内容创建、扩展对话、文档搜索和分析等。
OpenAI还贴心发布GPT-4开发者视频，手把手教用户生成代码、检查错误信息、报税等。视频中，OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman说了句扎心的话：它并不完美，但你也一样。
OpenAI正通过ChatGPT和API发布GPT-4的文本输入功能，图像输入功能暂未开放。
ChatGPT Plus订阅者，可直接获得有使用上限的GPT-4试用权，4小时内最多只能发布100条信息。开发者也可以申请GPT-4API，进入候补名单等待通过。申请直通门：http://t.cn/A6ClOHn7。
随着时间推移，OpenAI会将其自动更新为推荐的稳定模型（你可以通过调用GPT-4-0314来锁定当前版本，OpenAI将支持到6月14日）。定价是每1k Prompt Tokens 0.03美元，每1k Completion Tokens 0.06美元。默认速率限制是每分钟40k Tokens和每分钟200个请求。GPT-4的上下文长度为8,192个Tokens，还提供对32,768个上下文（约50页文本）版本GPT-4-32k的有限访问，该版本也将随着时间推移自动更新（当前版本GPT-4-32k-0314，也将支持到6月14日）。价格是每1k Prompt Tokens 0.06美元，每1K Completion Tokens 0.12美元。
OpenAI还开源了用于自动评估AI模型性能的框架OpenAI Evals，以便开发者更好的评测模型优缺点，从而指导团队进一步改进模型。开源地址：github.com/openai/evals。
GPT-4升级成考霸，基准测试表现大大优于现有大模型
如果是随意聊天，你可能不太能感受出GPT-3.5与GPT-4之间的区别。但当任务的复杂性达到足够阈值时，GPT-4将明显比GPT-3.5更可靠、更有创意，并且能处理更细微的指令。
为了解这两种模型之间区别，OpenAI在各种基准测试中进行测试，包括最初为人类设计的模拟考试。他们使用最新的公开试题（在奥林匹克竞赛和AP自由答题的情况下），或购买2022~2023年版模拟考试题，OpenAI没有针对这些考试进行专门训练。在模型训练期间，考试中的少数问题被发现。但OpenAI认为结果具有代表性。详情可参见GPT-4论文（https://cdn.openai.com/papers/GPT-4.pdf）。
OpenAI还在为机器学习模型设计的传统基准测试中评估GPT-4。GPT-4大大优于现有的大型语言模型，以及大多数最先进的SOTA模型，其中可能包括基准特定的制作或额外的训练协议。
许多现有的机器学习ML基准测试，都是用英语编写。为了初步了解它在其他语言中的性能，OpenAI使用Azure Translate将MMLU基准测试（一套涵盖57个主题的14,000个多项选择题）翻译成各种语言。
在测试的26种语言中的24种中，GPT-4优于GPT-3.5和其他大型语言模型（Chinchilla，PaLM）的英语表现，包括拉脱维亚语、威尔士语、斯瓦希里语等资源匮乏的语言。
OpenAI也在内部使用GPT-4，这对支持、销售、内容审核、编程等功能有很大影响。OpenAI还使用它来协助人类评估AI输出，开始其对齐策略的第二阶段。
描述照片、看懂图表、解答论文
GPT-4可以接受文本和图像提示，这与纯文本设置并行，允许用户指定任何视觉或语言任务。
具体来说，给定由穿插的文本和图像组成的输入，它能生成自然语言、代码等文本输出。在生成带有文本和照片的文档、图表或屏幕截图等方面，GPT-4展示了与纯文本输入类似的功能。
GPT-4还可以使用为纯文本语言模型开发的测试时test-time技术进行增强，包括少量标注数据few-shot和思维链CoF（chain-of-thought）提示。
图像输入仍处于研究预览阶段，尚未公开。OpenAI在官网展示了7个视觉输入的例子。
1、描述多张图片内容，发现不合常理之处
输入1张由3张图片拼成的图，用户输入“这张图有什么奇怪的地方？一张图一张图描述”，GPT-4会分别对每张图中内容进行描述，并指出这幅图把一个大而过时的VGA接口，插入小而现代的智能手机充电端口是荒谬的。
2、根据图表，推理作答
用户问格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量总和是多少，让GPT-4在给答案前，提供一个循序渐进的推理，GPT-4也能按需作答。
3、看图考试
用户也可以直接给一张考试题的照片，让GPT-4一步步思考作答。
4、简练指出图片违和之处
用户问这张图片有什么不寻常之处时，GPT-4简练回答，一名男子正在行驶中的出租车车顶上在熨衣板上熨烫衣服。
5、阅读论文，总结摘要与解释图表
给几张论文照片，GPT-4可以做总结，也可以对用户指定的图片内容进行展开解释。
6、解读鸡块地图
让GPT-4解释图中的模因Meme，GPT-4回答说这是个笑话，结合了太空中的地球照片和鸡块这两个不相关的东西。
7、理解漫画含义
让GPT-4解释这张漫画，GPT-4认为它讽刺了统计学习和神经网络在提高模型性能方面的差异。
OpenAI通过在一套狭窄的标准学术视觉基准上，评估GPT-4的性能来预览。但这些数字，并不能完全代表它能力，因为OpenAI不断发现该模型能处理的新的和令人兴奋的任务。
OpenAI计划很快发布进一步的分析和评估数字，以及对测试时技术影响的彻底调查。
OpenAI一直在研究其关于定义AI行为的文章中概述计划的各方面，包括可操纵性。
与拥有固定冗长、语调、风格的ChatGPT不同，开发者（很快还有ChatGPT用户）现可通过在“系统”消息中描述这些方向来规定他们的AI风格和任务。
系统消息（system messages）允许API用户在一定范围内自定义用户体验。OpenAI将在这方面继续做改进（特别是知道系统消息是“越狱”当前模型的最简单方法，即对边界的遵守并不完美)，但OpenAI鼓励用户尝试一下，并将想法告知他们。
关于可操纵性，OpenAI展示了3个示例。
第一个示例，让GPT-4作为总是以苏格拉底风格回应的导师，不直接给学生求解某个线性方程组答案，而是通过将那个问题拆分成更简单部分，引导学生学会独立思考。
第二个示例，让GPT-4变成莎士比亚的海盗，忠于自己个性，可以看到它在多轮对话过程中时刻保持着自己人设。
第三个示例，让GPT-4成为AI助手，总是用Json编写响应输出，然后GPT-4回答画风就变成这样。
迄今最好的真实性、稳定性、可控性
OpenAI称其团队花了6个月时间，使用对抗性测试程序和从ChatGPT得到的经验教训，对GPT-4进行迭代调整，在真实性、可控性等方面取得有史以来最好的结果，仍远非完美。
过去2年里，OpenAI重建了整个深度学习堆栈，并与微软Azure云平台一起为其工作负载从头开始共同设计一台超级计算机。
1年前，OpenAI训练GPT-3.5作为系统的第一次试运行，发现并修复一些错误，并改进其理论基础。
结果，GPT-4训练运行（至少对OpenAI而言）前所未有稳定，成为OpenAI提前准确预测其训练性能的第一个大型模型。
随着继续专注于可靠的扩展，OpenAI目标是完善其方法，以帮助自身越来越多提前预测和准备未来的能力，OpenAI认为这对安全至关重要。
与以前GPT模型一样，GPT-4基础模型经过训练，可以预测文档中下一个单词，并且使用公开可用的数据（例如互联网数据）以及OpenAI已获得许可的数据进行训练。这些数据，是网络规模的数据语料库，包括数学问题的正确和错误解决方案、弱推理和强推理、自相矛盾和一致陈述，并代表各种各样意识形态和想法。
因此，当有问题提示时，基础模型能以多种方式进行响应，这些方式可能与用户意图相去甚远。为了使其与护栏guardrails内用户意图保持一致，OpenAI使用人类反馈强化学习RLHF对模型行为进行微调。
需注意的是，模型的能力似乎主要来自预训练过程，RLHF并不会提高考试成绩，如果不积极努力，它实际上会降低考试成绩。但是模型的控制来自训练后的过程，基础模型需要快速的工程设计来知道它应该回答问题。
GPT-4局限性：不完全可靠
尽管功能更加强大，但GPT-4与早期GPT模型具有相似的局限性。最重要的是，它仍然不完全可靠，存在事实性幻觉并出现推理错误。
在使用语言模型输出时，应格外小心，特别是在高风险上下文中，使用符合特定用例需求的确切协议（例如人工审查、附加上下文的基础或完全避免高风险使用）。不过，GPT-4相对以前模型（它们本身在每次迭代中都在改进）显著减少了幻觉。在OpenAI内部对抗性、真实性评估中，GPT-4得分比GPT-3.5高40%。
OpenAI在TruthfulQA等外部基准测试上取得进展，它测试了模型将事实与对抗性选择的一组错误陈述分开的能力。这些问题与事实不正确的答案相匹配，这些答案在统计上很有吸引力。
GPT-4基本模型在这项任务上，只比GPT-3.5稍微好一点；但在RLHF训练后（应用与GPT-3.5相同的过程），存在很大差距。
检查下面的一些例子，GPT-4拒绝选择常见的谚语（你教不了老狗新技能，即“年老难学艺”），但它仍然会遗漏一些微妙的细节（埃尔维斯·普雷斯利不是演员之子）。
GPT-4的输出可能存在各种偏差，OpenAI还有更多工作要做。GPT-4普遍缺乏对绝大部分数据中断后（2021年9月）发生事件的了解，也没有从经验中吸取教训。它有时会犯一些简单的推理错误，这些错误似乎与跨多个领域的能力不相称，或在接受用户明显的虚假陈述时过于轻信。
有时它会像人类一样在难题上失败，例如在它生成的代码中引入安全漏洞。GPT-4也可能自信的在其预测中犯错，在可能出错时没有仔细检查工作。有趣的是，基础预训练模型经过高度校准（它对答案的预测置信度通常与正确概率相匹配）。然而，通过OpenAI目前的后训练过程，校准减少了。
OpenAI如何规避风险
OpenAI一直在对GPT-4进行迭代，以使其从训练开始就更安全、更一致，其工作包括预训练数据的选择和过滤、评估和专家参与、模型安全改进以及监控和执行。
GPT-4会带来与之前模型类似的风险，例如生成有害建议、错误代码、不准确信息，同时GPT-4的附加功能会带来新的风险面。
为了解这些风险的程度，OpenAI聘请了50多位来自AI对齐风险、网络安全、生物风险、信任和安全、国际安全等领域的专家，来对模型进行对抗性测试。他们的发现，使OpenAI能在需要专业知识进行评估的高风险领域测试模型行为，这些专家的反馈和数据用于模型改进。
GPT-4在RLHF训练期间，加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型拒绝对此类内容的请求来减少有害输出。奖励由GPT-4零样本分类器提供，该分类器根据安全相关提示判断安全边界和完成方式。
为防止模型拒绝有效请求，OpenAI从各种来源收集多样化的数据集，并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（具有正值或负值）。与GPT-3.5相比，其缓解措施显著改善了GPT-4许多安全特性，已将模型响应禁止内容请求的可能性降低82%，并且GPT-4根据OpenAI政策响应敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的频率提高了29%。
总的来说，OpenAI的模型级干预，提高了引发不良行为的难度，但依然无法做到完全规避。OpenAI强调目前需用部署时安全技术（如监控滥用）来补充这些限制。
GPT-4和后续模型，有可能以有益和有害方式对社会产生重大影响。OpenAI正在与外部研究人员合作，以改进理解和评估潜在影响的方式，以及对未来系统中可能出现的危险功能进行评估，并将很快分享更多关于GPT-4和其他AI系统的潜在社会和经济影响的想法。
构建可预测扩展的深度学习堆栈
GPT-4项目一大重点，是构建可预测扩展的深度学习堆栈。主要原因是，对像GPT-4这样非常大的训练运行，进行广泛的特定于模型的调整是不可行的。OpenAI开发的基础设施和优化，在多个尺度上具有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性，OpenAI通过从使用相同方法训练，但计算量减少到原来1/10,000的模型进行推断，准确预测了GPT-4在其内部代码库（不属于训练集）上的最终损失。
现在OpenAI可以准确预测其在训练期间优化的指标（损失），开始开发方法来预测更多可解释的指标，例如成功预测了HumanEval数据集子集的通过率，从计算量减少至原来1/1,000的模型推断。
有些能力仍难以预测。例如Inverse Scaling Prize是一项竞赛，目的是寻找随着模型计算量增加，而变得更糟的度量指标，而hindsight neglect是获胜者之一。就像最近的另一个结果一样，GPT-4扭转了趋势。
OpenAI认为，准确预测未来的机器学习能力是安全的重要组成部分，但相对于其潜在影响而言，它并没有得到足够重视。OpenAI正在加大力度开发方法，为社会提供更好的未来系统预期指导，并希望这成为该领域的共同目标。
开源软件框架Evals，用于评估GPT-4
OpenAI正在开源其软件框架OpenAI Evals，用于创建和运行基准测试以评估GPT-4等模型，同时逐个样本的检查它们性能。
OpenAI使用Evals来指导其模型的开发，用户可以应用该框架来跟踪模型版本（现在将定期发布）性能和不断发展的产品集成。
例如Stripe使用Evals来补充他们的人工评估，以衡量其基于GPT文档工具的准确性。因为代码都是开源的，所以Evals支持编写新的类型来实现自定义评估逻辑。
但根据OpenAI经验，许多基准测试都遵循少数模板之一，所以他们也囊括了内部最有用的模板（包括模型分级评估的模板，OpenAI发现GPT-4在检查自己工作方面惊人强大）。
通常构建新Eval最有效的方法是实例化这些模板之一，并提供数据。OpenAI希望Evals成为一种共享和众包基准测试的工具，代表最广泛的故障模式和困难任务。
作为示例，OpenAI创建了一个逻辑难题Eval，其中包含10个GPT-4失败的提示。
Evals也兼容现有的基准测试；OpenAI已有一些实现学术基准的笔记本和一些集成CoQA（小子集）的变体作示例。OpenAI邀请每个人都使用Evals来测试其模型，提交最有趣的示例，给与贡献、问题和反馈。
结语：OpenAI扩展深度学习的最新里程碑
GPT-4是OpenAI在扩展深度学习道路上的最新里程碑。OpenAI期待GPT-4成为一个有价值的工具，通过为许多应用提供动力来改善生活。正如OpenAI所言，前方还有很多工作要做，这需要通过社区在模型之上构建、探索、贡献的集体努力，来持续将模型变得越来越强。
微软甩出Office王炸，又是AI神器，拯救打工人
来源：智东西
时间：2023年3月16日
字数：4,977字
继改变搜索引擎后，微软又挥起人工智能AI利剑，要掀起办公软件新革命。颠覆传统办公方式，以AI速度在工作中释放创造力。
美国时间2023年3月16日，微软正式发布由AI驱动的办公神器Microsoft 365 Copilot，让Word、PPT、Excel、Outlook、协同办公软件的生产力飙增。以前动辄花几个小时去整理资料、写报告、做PPT，现在AI把时间缩短到只要几分钟。
GPT-4本周二刚发布，微软就迅速推出AI嵌入Office工具的成果。全世界人都在用Word、PPT、Excel、Outlook等微软Office工具开展工作，本次升级有望为数亿人带来生产力的大释放。
与此同时，这一称为Microsoft 365 Copilot的工具，目前仍只对部分客户开放测试，微软相关负责人明确坦言产品存在缺陷，可能犯错或引起其他偏见、滥用等问题。因此，这一产品真正推广可能还要等到多轮迭代之后。
全球生成式AI竞赛已经打响，就在微软及OpenAI密集发新的同时，谷歌、百度等全球互联网大厂都已采取行动。产业加速进入新的通用智能时代，能否把握这一波技术浪潮的机会，决定上一代大厂在新一轮角逐中能否拔得头筹的关键。
微软董事长兼CEO纳德拉谈道：这是人类与计算机共生的新时*开代**始。如今，AI为从搜索到社交媒体的在线体验带来颠覆性变革的动力。
Word，AI能秒出草稿，并根据用户要求增删文字信息与配图；PowerPoint，AI能快速将文字转换成专业水准PPT；Excel，AI将数据分析变得轻松高效，能快速提炼出关键趋势；Outlook，AI能给邮件分类加精，自动撰写回复内容；协同办公，AI能总结规划成员的工作进展、调取分析数据、做SWOT分析、整理会议核心信息。
用户要做的，仅是单击鼠标或简单描述用户对AI要求，等待几秒钟，Microsoft 365 Copilot就会按用户要求执行完任务。
在构建下一代AI时，微软做出有意识的设计选择，将其作为人类智力和行动的延伸，纳德拉表示这将从根本上改变计算机帮助我们思考、计划、执行的方式。
微软不避讳AI生成的内容会出现一些错误，强调Copilot只是辅助提升办公效率，内容还需要人来把关。
与New Bing类似，当用户将鼠标悬停在文字信息上，相应位置就会出现更多详细信息，以便用户进行核查。
伴随Office全面接入AI，微软与OpenAI深度合作以及ChatGPT能力的全方位融入，使得微软在基础设施、企业软件、在线搜索等领域全面受益。
暂仅面向部分客户开放，还需多轮错误迭代
微软相关负责人坦言，大型语言模型是非常有创造力的，但它们也容易犯错，这就是为什么为大型语言模型LLM建立数据基础是如此重要。
微软在系统训练时用到大量数据，还在体验中加入反馈，以便人们遇到模型出错时告诉我们。系统出错、偏见、滥用等问题仍存在，这也是我们从少量客户开始测试的原因之一。
据称，微软在某个地方已有改进，所有Copilot功能都通过隐私检查。它一直由专家把关，并受到实时监控。
这位负责人表示，我们会犯错，但一旦犯错，我们会迅速解决。伟大的设计源于迭代，这是一种始终努力使自己变得更好的追求。每个人都应该在工作中找到意义与快乐，大家已经看到Microsoft 365 Copilot如何将我们重新连接到工作的灵魂。
Copilot可让用户利用微软业务版图中的数据，以及微软365应用程序的丰富性，利用大型语言模型的功能来释放创造力，解锁生产力和高级技能，而我们才刚开始。我们坚定致力于倾听、学习、快速适应，帮助每个人用AI创造更光明的未来。
写邀请函、做PPT、规划派对，AI秒速代劳
微软首先展示写邀请邮件、共享照片、做PPT、做聚会计划等常见任务，如何通过Microsoft 365 Copilot大幅提高效率。
比如，群发邀请邮件时，只需一些简单提示，Copilot就能了解生成邀请函初稿所需的一切。微软演示的例子，一位用户女儿即将高中毕业，想邀请亲朋好友参加她毕业派对。输入“告知Tasha将高中毕业，添加我们多么骄傲、要与朋友和家人一起庆祝，包括Glenwood Springs确认的组织信息”后，Copilot很快生成草稿。
值得一提的是，它还从用户上周收到的一封电子邮件中提取有关场地的详细信息。接着向AI提出更多要求，比如让客人分享有趣的故事，并点击“插入Insert”，给他们发一个可以上传照片至OneDrive的链接。
如果觉得这个初稿啰嗦，可以选择short让它变得更简洁，这封邀请邮件就轻松搞定。
PPT令不少职场人士头疼，Copilot同样能带来生产力飞跃。
继续接着上面例子，在Copilot文本框中输入：“做个帮我女儿Tasha庆祝高中毕业的演讲，她从Glenwood Springs毕业，踢足球、演话剧、在一个电子俱乐部，登上了荣誉榜。我们给她的建议是勇敢、富有冒险精神”，然后选定有趣Fun风格，Copilot就立刻开始工作，并在几秒内从用户OneDrive中找到最佳照片，生成符合要求的PPT，里面既包含过去成就，也涉及对未来建议。
同样，可以要求Copilot把文字变得更简洁，并添加相关图像。
也可以修改文字信息。当用户想换张图，只需将意见告诉Copilot，比如输入“把图片换成冒险或飞行的图片”，Copilot立即就能满足需求。
还可以让Copilot在PPT之间添加过渡，使得PPT演示更加精美，结果看起来还不错。
微软CVP、Office产品组Sumit Chauhan介绍，普通人使用不到PowerPoint所能做的10%，Copilot解锁了其余90%。
接下来，为派对做具体计划，Copilot也能帮上忙，可以为派对所需考虑的所有事情创建页面。输入“帮我给Tasha大约有30~50人的高中毕业派对，创建一个计划”，Copilot就能高效完成任务。
要求它把这些计划放进待办事项列表To-Do List里，它也能做得既快又好。
接着，让Copilot写一份3分钟时长的演讲稿，体现父母多为她自豪、多么认可她的努力，以及被她志愿者经历所激励。
用户可以决定保留、修改、放弃这个草稿，或是让Copilot添加更多内容。比如添加一些从朋友和家人那里收集到的有趣故事，输入“包含3个Tasha的童年趣事”，单击鼠标让它更简洁，然后再开始修改自己不满意的地方，整个写作过程效率会变高很多。
最后，让Copilot整体润色一下讲稿，确保讲稿直接可用。Copilot还可自动调整间距，让阅读更舒适，用户也可向它征询关于所选文字内容的优化建议。
客户提案不用愁，AI写好草稿、还能一键转PPT
再换个跟办公更相关的例子，比如需要创建一个客户提案，直接交给Copilot，输入“在VanArsdel会议笔记文件的基础上，给VanArsdel起草一个提案，包括路线图文件中提供的产品”。
接着，可以要求它从某个文件插入图像，并从其他文件中提取相关的视觉效果。
在页面右方，点击添加摘要，Copilot就会在文档顶部生成简短摘要。同样，也可以要求它提供一些建议来优化客户提案。
点击添加常见Q&A，它亦能快速完成。
下一步，将客户提案变成可向客户演示的PPT，只要在PPT的Copilot文本框中输入“创建一个基于VanArsdel Proposal文件的presentation”，它立刻生成5页、演讲时长约10分钟的PPT。
然后用户可以继续打磨、润色这个PPT，包括要求Copilot增加一页关于可持续材料成本效益的幻灯片、让幻灯片的显示变得更直观、为幻灯片制作动画效果等。
只需单击鼠标，即可获得堪称专业的PPT设计。此外，Copilot还能生成演讲者笔记。
Excel干将：四轮简单对话，销售表格秒变趋势图
再来看Copilot在Excel中应用。Copilot对Excel的所有丰富功能触手可及，假设用户现在需分析本季度销售结果，用户首先要求它对下图数据表进行分析，在几秒钟内给出3个关键趋势。这时，用户会得到一个大致文字要点框架。
接着，用户要求它继续深入解读趋势。它就会立刻创建一个新表格，自动单独保存，以便更直观呈现发生了什么，无需修改原始状态数据。这是一个很好的例子，说明Copilot如何通过展示，一步一步分解问题，助用户提高技能。
而当用户要求Copilot将导致销售增长下降的原因可视化时，它会为对应信息加了一点颜色标识，使问题更加突出显示。
现在，用户想更深入研究并提出后续问题，Copilot不仅回答了用户问题，还创建了一个简单的场景模板，甚至会问用户是否想通过一步一步细化工作来了解更多关于它做了什么内容。最后，用户可要求它创建预计的图表，将大量数据转化为清晰的见解和行动。
电子邮件助手：帮助邮件分类加精，自动撰写回复
Copilot如何帮助用户处理电子邮件？微软相关负责人称，我们都在为不断有动态的收件箱而焦虑，有时它使我们无法专注于最重要的工作。但与此同时，人们确实有重要电子邮件不能错过，这就需要Copilot。
在Outlook软件中，首先，它可以帮用户将有用信息与噪音分开，帮忙做邮件分类，同时按优先顺序突出显示更重要的电子邮件。同时，它可以从更长时间维度聚合同一类邮件往来。
Copilot可以自动起草回复，甚至联动使用Excel文件中数据。用户通过简单操作编辑生成的内容，让它更简洁，还可更改写作内容或添加更多上下文。最后，用户只需查看建议的响应，然后点击发送。
开视频会议接入AI，效率能翻番
在协同办公软件Teams中，Copilot的加持下，能让用户远程实时跟踪会议，并在短时间内快速消化会议内容。
首先，假设用户是销售团队的负责人，用户首要工作就是建立客户关系，并且达成交易。然而，在实际工作中，用户精力往往被会议笔记、翻阅回忆客户资料等分散。
Copilot目标，就是为改善这类用户在销售工作流程中的协作效果，并让一些任务实现自动化，来减轻用户工作负担，甚至当用户牙医预约时间和每周业务回顾会议产生冲突，这一工具都可以为用户提供帮助。
在会议列表，除了接受和拒绝，Teams还提供Follow选项。也就是说，即便用户本人没有在线下或线上实时跟进这一次会议，也可达到与上述方式类似的参会效果。
除了在线上实时Follow关注会议进展，收到其他团队成员的共享文档、与客户讨论、通知等，用户还可随时提问。例如当看到同事就某个问题做出决定时，用户可询问“为什么会做出这个决定”、“还有哪些考虑选项”等，得到Copilot回答时，它还会为引用相关信息作为补充说明，进一步减少沟通成本。
还有一种情况，会议进行了一段时间，但用户中间分神了几分钟，用户也可要求Copilot为当前会议生成一段总结，包括到目前为止，这次会议的核心要点有哪些、哪些问题已经被讨论过、哪些问题还没有被解决等。
Copilot还会随时同步总结有关客户的最新信息，或为用户生成与客户相关的所有对话摘要，能让用户更直观了解到客户信息，以便用户可以对会议讨论的相关问题提出一些建议等。
微软还构建了多人协作平台，让同事间沟通、思想碰撞更加直观。
以一个团队在产品报价和定价方面的实时协作为例，可以看到在这个表单中，团队间的成员可以添加注释和相关项目，这样每个人都可以了解到该项目最新进展。
当用户要求Copilot从Excel中提取最畅销产品的相关数据进行分析时，另一名同事还能在Copilot同步添加一列。这样一来，大家想法可同时呈现在电脑面前，其效果可能与面对面办公类似。
值得注意的是，这些修改内容也会在历史记录中保留下来，方便团队成员回溯。
基于Copilot，客户相关的最新信息、数据都可被快速提炼出来。
还有一个在谈判过程中，可能被问到的关键问题是，用户的产品与竞品相比有什么优势？Copilot会从用户销售材料中提取信息，并生成建议。
会议结束后，Copilot会生成完整摘要，并为用户们下一步计划或推进项目提供list，这些会议的详细信息也会同步至用户时间表中，用户可以根据聊天记录创建会议摘要、针对不同问题确定相应跟进人员，下次会议合适时间，以前这些繁杂的操作，现在都更为简便，用户只需简单修改后，点击发送，就可同步给其他同事同步。当然，会议详细的信息也可随机修改。
办公场景中很多较为乏味、复杂的工作，此前就可以实现自动化，但这些大多只有开发者才能享有。如今，微软将这一功能开放给普通用户，能大大缩短完成重复性工作时间，将更多精力集中到与客户谈判中。
整理资料要花几小时？AI分分钟搞定
团队协作软件Teams中，商务聊天Business Chat是全新体验，它借助Microsoft Graph将来自用户的Word、PPT、电子邮件、日历、备忘录、联系人的数据汇集在一起。
用户可要求Copilot总结用户最近与客户聊天记录、电子邮件、文档信息，让它补上错过的会议、总结重要文件、整理潜在风险、快速搜索关键信息、以某人风格写规划书等。
比如，当用户问“昨天Fabrikam做了啥”，它会立刻总结出跟Fabrikam相关的进展，并附上相关文件。当用户把鼠标悬停在人名或文件名上，会出现更多详细信息。
接着，输入“帮我准备即将与Mona的会议，并提出任何与产品交货期有关的问题”，Copilot就会汇总各种来源信息，在几秒内整理出总结。
相比之下，如纯靠用户自己来做这些事，可能要花几小时才能找完所有信息。还有一些看起来很好用的功能演示，比如要求它“调出第一季度预测的关键数据，以及确定相关风险”，Copilot会提供关键数据点并标注出潜在问题。
然后，可以让它根据所有这些信息，生成SWOT分析。Copilot将在单个视图中，对优势、劣势、机遇、风险进行归纳。如果用户发现哪里写错，直接点击修改。
使用Copilot，还能将SWOT分析一键转PPT，并在PPT中对其进行优化。
它也能一次性生成多个会议纪要，并进行总结。
鼠标悬停在文字上，就能获取更多详细信息，以便及时查漏补缺。同时Copilot也能继续添加更多会议相关的详细信息。比如用户可以要求Copilot“找到Kayo在下午1点会议上提到的列表并添加它”。
最后，如果想将文件分享给团队，点击“Post in Business Development channel”，在Posts页面，用户可继续优化和发布这些内容。
【长期主义】栏目每周六、与长假更新，分以下系列：
宏观说：全球各大国政要、商业领袖等
社会说：比尔·盖茨等
成长说：洛克菲勒、卡内基等
科学说：历年诺奖获得者、腾讯科学WE大会等
科技说：马斯克、贝索斯、拉里·佩奇/谢尔盖·布林、扎克伯格、黄仁勋、Vitalik Buterin、Brian Armstorng、Jack Dorsey、孙正义、华为、马化腾、张小龙、张一鸣、王兴等
投资说：巴菲特、芒格、Baillie Giffrod、霍华德·马克斯、彼得·蒂尔、马克·安德森、凯瑟琳·伍德等
管理说：任正非、稻盛和夫等
能源说：曾毓群等
汽车说：李想、何小鹏、王传福、魏建军、李书福等
智能说：DeepMind、OpenAI等
元宇宙说：Meta/Facebk、苹果、微软、英伟达、迪士尼、腾讯、字节跳动、EpicGames、Roblox、哔哩哔哩/B站等
星际说：中国国家航天局、NASA、历年国际宇航大会，SpaceX、Starlink、蓝色起源、维珍银河等
军事说：全球主要航空航天展等
消费说：亚马逊、沃尔玛、阿里、京东、拼多多、美团、东方甄选等
每个系列聚焦各领域全球顶尖高手、产业领军人物，搜集整理他们的致股东信、公开演讲/交流、媒体采访等一手信息，一起学习经典，汲取思想养分，做时间的朋友，做长期主义者。
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