内容前瞻微软明天发布会要点梳理

在 AI 领域，最近有几场比较重要的发布会，分别是

FaceBook 家的 全网首发，Meta Llama-3 全方位详解

OpenAI 家的 OpenAI 发布会：超大杯 GPT-4o，颠覆很多行业

Google 家的 Google IO 全面解读：超强AI搜索，Gemini 1.5 Pro / Flash，谷歌版“Sora” - Veo，和更多

以及接下来微软家的 Microsoft Build，中国时间明天零点开始，持续 3 天。

虽然活动有 3 天，但对大多数关注者来说，最有价值的，当属明儿 00:00-02:00 的《Microsoft Build 开幕主题演讲》。这个内容将有由微软的几个老大 Satya Nadella、Kevin Scott、Rajesh Jha 来分享，围绕着“在这个 AI 新时代，我们在各行各业将看到的机遇”这个话题。当然，也不免会发布一些东西。

毫无疑问，明天我也会第一时间整理 & 发布这场大会的有关信息。不出意外，依然会首发，敬请期待。

细数一下，整个系列发布会由 483 场演示/解说组成，其中和 AI 有关的，且可以在线参与的有 65 场，预告我整理在下面了，并非常贴心的转换成了北京时间。

建议先转发给自己，当个保存，随时观看。

65 场发布

22日，周三，00:00-02:00

Microsoft Build 开幕主题演讲

加入 Satya Nadella、Rajesh Jha 和 Kevin Scott，了解这个 AI 时代如何解锁新机会，改变开发者的工作方式，并推动各行业的业务生产力。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/b49feb31-afcd-4217-a538-d3ca1d171198

分享人：Satya Nadella、Kevin Scott、Rajesh Jha

22日，周三，02:30-03:15

AI 无处不在——加速你从 PC 到云端的开发进程

AI：从 PC 转向云端。使用 ONNX RT 结合 DirectML 和 OpenVINO EP 来加速 PC 上的生成式 AI 模型。利用业界认证的 VM 镜像加速云端开发和部署。了解像 F5 这样的公司如何更轻松地过渡到云端，同时还可以使用 Azure Monitor 等 Azure 原生服务结合 NGINX。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/d70bd37a-9846-4891-80df-35206856011

分享人：Brian Ehlert、Lior Kamrat、Ken Koyanagi、Brian Rogers

22日，周三，04:59-05:14

释放 AI PC 的超能力

AI Agents 和 Generative AI 应用程序为 PC 用户提供了无与伦比的能力。AI PC 包括优化版的 OpenVino 和 DirectML，可在 CPU、GPU 和 NPU 上高效运行例如 Phi-3 这样的生成 AI 模型。部署能够推理并使用工具采取行动的 AI Agents，在 AI PC 上高效运行 AI 模型，利用推测解码和量化技术，适用于多种用例，如个人助手、安全本地聊天、代码生成、RAG 等等。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/fa9a96b2-0a21-497b-95b4-7c05e29ca364

分享人：Guy Boudoukh、Saurabh Tangri

22日，周三，05:31-05:46

想象一个由 NVIDIA 带来的制造业数字化新时代

加入 Microsoft 和 NVIDIA 专家，探索基于 NVIDIA Omniverse 和 Microsoft Azure 开发的先进数字孪生工具和应用程序如何在物理精确的模拟中，帮助工程师和开发人员在部署到工厂之前设计、测试、验证和优化生产线配置和自动化。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/a005abb1-3feb-4e7b-8bea-5a05c32f40dd

分享人：Adam Lash、Ganesh Sivaraman

22日，周三，06:12-06:27

Web 已经为 AI 准备好——使用 WebNN 最大化你的 AI web 开发潜力

欢迎加入我们的这一环节，了解如何实现接近原生的性能和提升浏览器效能，同时我们也宣布 WebNN 开发者试用版的推出。了解 WebNN 如何使 web 浏览器和渐进式 web 应用能够在 AI PC 上利用 CPU、GPU 和 NPU 执行客户端的 AI 推理。WebNN 集成为 ONNX RT web 和 WebNN 等机器学习框架中的执行提供者，利用 Windows 上的 Microsoft DirectML 等原生功能。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/fe8f0c03-6f31-400a-8954-4e37c935e6e9

分享人：Moh Haghighat

22日，周三，06:30-07:15

使用 Azure AI Studio 负责任地运营 AI

了解 Azure AI Studio 在支持生成式 AI 的安全性、隐私性、安全性和质量方面的新功能。我们将探讨内置工具和配置控件如何帮助您的组织从被动的风险管理转变为更加敏捷、设计即责任的方法，以提升可观测性、效率和信心。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/de3dfc8d-3aaf-4dc2-97c3-5b2937961d54

分享人：Sarah Bird、Mehrnoosh Sameki

22日，周三，06:30-07:15

通过满足 AI 时代的全新需求来优化生产力

借助 AMD Instinct MI300X 等领导性生成 AI 加速器，在 AMD ROCm 中的开放且协作的软件生态系统中，加速创新并提高生产力。了解 AMD 和 Microsoft 之间的深度合作如何产生广泛的 AI 优化产品，以满足任何规模的需求。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/a38babf4-6f4b-4d5a-a710-3f975b39ae01

分享人：Nidhi Chappell、Andrew Dieckmann

22日，周三，07:45-08:30

借助 Azure AI Model Catalog 加速您的 AI 之旅

了解 Azure AI Model Catalog 如何帮助您在 Azure 上发现和运行旗舰 LLM 和 SLM，并访问包含企业数据隐私、内容安全合规和内置安全的大量模型。观看 Mistral、Phi3 和 Llama3 等热门 LLM 部署的实时演示，最后深入探讨 Model Catalog 如何通过实际案例使组织推动创新、提高效率和进行战略决策。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/6809f536-19ee-4b8d-aa06-dfde657c6b90

分享人：Manoj Bableshwar、Sharmlla Chockalingam

22日，周三，23:30-01:00

利用 Microsoft Cloud 面向开发者的下一代 AI 技术

加入 Scott Guthrie 和 Microsoft 的领导者们，了解如何利用 Microsoft Cloud 的基础设施构建未来安全且负责任的 AI 解决方案。精彩内容包括 John Lambert 和 Julia Liuson 的炉边聊天，探讨在当今威胁环境下创建安全解决方案的方法。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/226c764e-ab30-4ec3-b8ce-53eb230dcfe0

分享人：Scott Guthrie、Sarah Bird、Eric Boyd、Seth Juarez

23日，周四，01:30-02:15

大规模 RAG：通过 Azure AI Search 实现生产级 GenAI 应用

如果说 2023 年是 GenAI 原型年，那么 2024 年就是这些应用进入生产的一年。在本次会议中，我们将演示 Azure AI Search 如何在不影响成本或性能的情况下，将最好的 RAG 功能应用于任何规模的 GenAI 应用。我们将分享最新的产品更新，包括增加的存储限制、用于详细检索管道控制的高级功能、对文本以外内容的内置支持，以及提升响应质量的重新排序改进。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/ff81130c-db16-4120-bc08-2061f911e6e1

分享人：Pablo Castro

23日，周四，04:00-04:45

集成 Azure AI 和 Microsoft Fabric 打造下一代 AI 解决方案

在 AI 时代，集成数据和 AI 平台是关键。Azure AI 和 Microsoft Fabric 允许直接使用 OneLake 数据，增强了 Azure AI Studio 的 LLM 和 RAG。这种协同简化了从数据准备到监控的 MLOps/LLMOps 流程，结合了 Fabric 的数据科学和 Azure ML。了解这一合作如何为开发人员和数据科学家提供定制的、负责任的 AI 解决方案。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/91971ab3-93e4-429d-b2d7-5b60b2729b72

分享人：Nellie Gustafsson、Facundo Santiago

23日，周四，05:15-06:00

使用 Elasticsearch 的 向量搜索和 RAG 轻松超越基准测试

基准测试很有帮助，但生产应用需要更多。当向量搜索和 RAG 为关键业务应用提供支持时，了解世界上最具创新公司的开发人员为什么选择 Elasticsearch。了解我们在 Lucene 和 Elastic 上的投资，使其成为一个搜索驱动 AI 的基本工具集。我们将讨论 Lucene 的搜索召回和存储优化，通过 Elasticsearch 的 Inference API 实现的极简化开发体验，以及如何将这些功能带给 Microsoft 开发人员。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/02b86611-4c67-43e9-a007-040a36e6cb45

分享人：Jody Bailey、Kim Brylle、Jeff Vestal

23日，周四，05:15-06:00

多模态视觉 AI 模型的实际应用

探索 GPT-4 Turbo 和其他模型的视觉用例。现在可以使用图像和视频作为提示或补充提示，GPT-4 模型能够通过多模输入或输出，实现更具上下文意识的响应。来了解一些 Azure AI Vision 客户如何利用大型多模态模型（LMMs）及其他技术。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/22f4de69-5e37-4225-9cd2-6bd37003662

分享人：Matthew Stewart、Adina Trufinescu

23日，周四，06:30-07:15

使用 GenAI 工具，从原型到生产的 Code-First LLMOps

了解如何通过 LLMOps 和新的开发者工具进行迭代调试、评估、部署和监控，从原型到生产的整个过程。我们将使用 code-first prompt flow SDK 及 LangChain 等框架，测试和排查一个 copilot 应用程序，并在 VS Code 中互动调试一个 LLM 聊天应用程序。接下来，我们将确保它达到我们的性能和安全标准，发布应用，并确保我们能够在生产环境中收集关键信号。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/b27da931-0604-4072-84a1-3cdc84c537

分享人：Cassie Breviu、Dan Taylor

23日，周四，06:30-07:15

用 Azure AI 保护你的助理

加入我们的深入 AI 安全专题讨论，学习如何在 Azure AI Studio 创建、评估和监控一套完整的安全系统。深入了解 Azure AI Content Safety 和 Azure OpenAI Service 提供的强大内容过滤器，它们对识别威胁、减轻潜在危险和保持输出质量至关重要。我们将分享最新的 AI 安全功能，并重点介绍我们突破性的“Prompt Shields”，专为缓解提示注入攻击而设计。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/678c213e-72a8-444f-a6b2-d7be5ffaf57a

分享人：Zeeshan Anwar、Andrew Gully、Suzana Ilic

23日，周四，07:45-08:30

使用 Azure AI Speech 让你的 GenAI 应用拥有多语言语音功能

生成式 AI 和 语音 技术与实时翻译技术的结合，给组织提供了与客户互动的新机会。想象一下，一个端到端的 genAI 驱动的支持体验，包括为客服提供实时辅助、快速转录或支持超过100种语言的视频配音体验。加入我们，揭示企业正在使用的多模式通信功能，并显著提高生产力。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/c32d3934-ba67-4af1-acd2-57e5eca88c45

分享人：Matej Divkovic、Panos Periorellis、Heiko Rahmel

23日，周四，09:00-09:45

用 Semantic Kernel 弥合你的机器学习团队和应用开发团队之间的鸿沟

AI 专家和企业开发团队通常使用不同的技术栈，不同的概念和资源类型。不过现在，随着 Semantic Kernel 1.0 在 Python、C# 和 Java 中的发布，你的团队现在有了用同一种语言交流的机会。使用 Semantic Kernel，机器学习团队可以为插件、计划器和代理创建相同的资产，评估它们，然后交给应用程序开发团队来部署。在这个 Cozy AI Kitchen 的课程中，来学习重用 AI 资产是多么容易吧。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/f5e1a24c-19c5-4ac4-8d49-aeaf87cada3

分享人：Matthew Bolanos、Evan Chaki、Hiro Kobashi、John Maeda

24日，周五，01:01-01:16

即使 RAG 崩溃，也能缝合成功

我们将通过一个现场演示探讨 RAG 应用的弹性，通过模拟故障及其对互联系统的影响。了解 Elastic 基于搜索驱动的 AI 构建的开放灵活的可观测性如何简化当前工作流程中的问题排查。我们将通过 AI 助理和一个定制的 bot 的实际操作演示，说明 Elastic 的工具如何实现精确的问题识别，从而优化应用性能。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/acc48a7a-b412-4b4f-88a6-53ef4b2cb2b

分享人：Jeff Vestal

24日，周五，02:00-02:45

探索 Oracle Database@Azure，为开发者带来的全新机遇

Microsoft 和 Oracle 联手推出了一套集成服务，将 Oracle Database 的强大功能原生引入 Microsoft Azure。了解如何在 Visual Studio Code 中轻松使用 Oracle Database，并体验 Oracle Database 与 Azure 服务（如 Data Factory、OpenAI 和 PowerBI）的强大集成。通过此次课程，您将掌握如何高效地使用 Oracle Database@Azure 开发新的数据驱动应用程序。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/0134986d-1722-4365-8062-4e73b4d8b6d

分享人：Kambiz Aghili、Marty Gubar、Sue Hartford

24日，周五，02:00-02:45

端到端 AI 开发：实用方法

将 GenAI 概念引入传统开发实践中常常感觉像是一个艰巨的任务。别担心，我们将详细解释 LLMs 的机制，并向你展示如何利用这些机制来增强你的应用程序，以及最新的提示工程工具——同时尊重你最喜欢的工具和流程。讲话内容将涵盖应用程序设置、评估和单元测试、部署和监控。我们会使用 Visual Studio Code 和 Github 等熟悉的工具来演示这些内容。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/86e41e8b-1fd2-40fa-a608-6f99a28d4a61

分享人：Leah Bar-On simmons、Seth Juarez

24日，周五，02:00-02:45

通过生成式 AI 改造文档自动化工作流程

每个企业都被文档淹没，开发人员面临着管理这一洪流的挑战。这时，Azure AI Document Intelligence 应运而生。Document Intelligence 的一项新功能结合了文档理解、Large Language Models (LLMs) 以及自定义提取功能的严格性和架构，在几分钟内构建出一个高精度的模型。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/c1c03443-826a-4c01-9e97-a683cf28404a

分享人：Vinod Kurpad、Jacob Wilson

24日，周五，02:01-02:16

使用 Langflow、OpenAI 和 Azure 在几分钟内构建一个 RAG 应用程序

加入我们，实时编写生产级别的 AI 聊天机器人，该机器人使用 RAG（检索增强生成）。我们将用 Langflow 构建应用程序，将其与 OpenAI 连接，并微调应用程序直到满意为止。完成后，我们会导出 Python 代码并将应用程序部署到 Azure。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/07be45b8-3d59-4a0b-9cd8-763757f335a1

分享人：Carter Rabasa

24日，周五，03:30-04:15

Azure AI Search 高级 RAG 常见问题解答

在本次课程中，我们将解答关于向量搜索、RAG 和构建 GenAI 堆栈的常见问题，然后展示如何解决这些问题。从配置 SKU 到处理自定义嵌入，我们将演示如何使用 Azure AI Search 进行实现。在讲解这些教程的过程中，我们将分享学习到的经验以及它如何影响我们的产品路线图。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/701ff4a8-a3ab-4da9-b5f6-e0abe6d523d0

分享人：Sumit Bhattacharyya、Vinod Valloppillil

24日，周五，03:35-03:50

使用 AI 驱动和安全的 API 协作提升企业开发者体验（ DX ）

在现代时代， API 的流行度急剧上升，驱动着我们日常接触的一切（无论我们是否意识到）。在本次会议中，我们将深入探讨 Postman Vault 和 Postman Postbot 如何帮助开发者利用经过验证的安全模式并利用 AI 的力量来编写 API 测试和文档，确保无缝集成，改善开发者体验，并最终提高基于 API 的开发工作流的效率。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/6e6d668e-32a0-450e-b3a3-a97b84762e87

分享人：Sterling Chin、Nitish Mehrotra

24日，周五，04:16-04:31

准备轻松掌握常见的生成式 AI 用例

在本次演讲中，来自 Snowflake 的专家将分享当下组织实施的最常见生成式 AI (GenAI) 用例和模式。此外，参会者还将了解到 Snowflake 独特的 GenAI 策略和能力，并看到使用 Snowflake 与 Microsoft Azure 及 Azure OpenAI 实现 GenAI 工作负载的流行架构和模式。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/a7b623d6-ab69-4f7d-9be2-969d2957e7a9

分享人：Matt Marzillo

24日，周五，04:55-05:00

通过 AI 驱动的开发者门户提高开发者的生产力

了解 HashiCorp Developer AI，这是一种全新的、由 AI 驱动的 HashiCorp Developer 门户界面。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/d5674fbd-871d-47ed-80a6-cf059fec5fa0

分享人：Kyle Ruddy

24日，周五，06:00-06:45

使用 AI Studio 微调 Llama 2 的实用指南

此次演讲将是一个在 Azure AI Studio 微调模型的实用指南。AI 开发者将学习微调数据集的准备细节以及如何将其应用于像 Meta 的 Llama 2 这样的模型。我们将通过应用加州大学伯克利分校那篇有影响力的论文“RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG”中的方法，演示微调的应用。我们将使用 AI Studio 的微调功能，它抽象了微调过程，让我们能专注于数据集的准备。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/78e4ef86-4443-4cb6-a0b4-157a6623fe87

分享人：Shishir G Patil、Bala Venkataraman、Cedric Vidal

24日，周五，06:11-06:26

通过 Azure 原生实验降低应用开发风险

对于领先的软件开发团队来说，衡量和实验已成为成功的基本条件。在智能应用程序的开发中，这一过程尤为关键，因为这里的风险更高，产生积极影响的需求也更加重要。在本次会议中，我们将探讨 Split Experimentation for Azure App Configuration 如何助力开发者自信应对构建软件应用的复杂性。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/ce834498-4d39-453e-9c7f-fd7599d51244

分享人：Anita McDowell、Vyom Nagrani

24日，周五，06:38-06:53

使用 Blazor 和 .NET MAUI 创建自定义 GPT 混合应用程序

了解如何使用 .NET MAUI 和 Blazor 创建自定义 GPT 应用程序，以同时针对 Web、移动和桌面平台，从而覆盖尽可能广泛的受众。我们将向你展示如何利用现有的 Blazor 组件构建一个智能聊天机器人的单一用户界面，然后通过混合方法在 Web 和本地平台上共享。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/343c12e5-257d-45b0-a489-97c72b51df70

分享人：Michael Prabhu

24日，周五，07:15-08:00

用 Microsoft AI 改变初创企业的未来

Microsoft for Startups 正在帮助全球的创始人在 Microsoft Cloud 上构建他们的 AI 解决方案。听一听成功创始人的亲身经历，了解获得包括 GPU 在内的 AI 基础设施和尖端 AI 工具如何改变了他们的业务。我们还将分享初创企业如何在几分钟内部署生成式 AI 解决方案，并通过 Microsoft for Startups Founders Hub 加速上市时间。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/b491331f-fa4a-40c8-adb6-00ce6430f135

分享人：Annie Pearl、Lahini Arunachalam

自由时间

探索使用 HuggingFace 和 Mistral 的开源模型之旅

开源 AI 模型的世界既令人兴奋又有时会被误解。随着选择越来越多，开发者也有很多关于这些模型的问题。本次演讲将回答最重要的问题：为什么、何时以及如何在你的生成式 AI 应用中安全有效地使用开源模型。我们将探讨 Azure AI Studio 上可用的模型，介绍一个有效使用这些模型的框架，并说明如何将它们集成到我们的应用中。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/fbf62b00-028a-469f-9259-434bca537b76

分享人：Korey Stegared-Pace

自由时间

使用 OpenAI GPT 在 Blazor 中构建一个 AI 驱动的内容创作工具

了解如何使用 GPT-3.5 Turbo 和 Syncfusion Blazor 组件来构建一个 AI 驱动的内容创作工具。轻松创建任何主题的内容，并自动调整其语气、格式和长度——一站式完成。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/1628ab36-56ee-466e-8291-c63bbb1e64c7

分享人：Uma Maheswari Chandrabose

自由时间

用 AI UiPath Autopilot 构建可扩展的自动化系统

跟随 Robby 开启一段旅程，他面临一个接一个的紧急任务。看看 UiPath Autopilot 的强大功能如何帮助他提高生产力，不论他是自动化用户还是应用开发者。从使用 Clipboard AI 轻松提取合同细节，到使用 Autopilot for Apps、Studio Web with Document Understanding 和 MS Copilot 集成构建用于批量文档分析和贷款提交的应用程序，效率无极限。在 AI 驱动的自动化帮助下，日常琐事变得轻而易举。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/5d5531bb-630a-4e66-8799-b36086674c2b

分享人：Russel Alfeche

自由时间

使用 Microsoft Olive 构建您的企业生成式 AI 应用程序

Microsoft Olive 是一个非常易于使用的开源模型优化工具，可以涵盖生成式 AI 领域的微调和参考。Microsoft Olive 已经导入到 Windows AI Studio。本演示介绍了 Microsoft Olive，并用它和 Windows AI Studio 一起构建面向企业的生成式 AI 应用程序。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/e64b42b1-de98-4f43-a850-a29b67d9b3f8

分享人：Kinfey Lo

自由时间

在 Azure Databricks 上构建自己的高级 AI 解决方案

Azure Databricks 通过解决创建准确、安全和受治理的生产质量的 GenAI 解决方案中的挑战来助力 GenAI 的采用。在本次会议中，我们将讨论构建这些应用程序，包括用于数据和模型质量的监控工具，以及构建一个具备数据准备、向量数据库、LLM、排序和后处理流水线、提示工程和模型训练的 RAG 应用程序。我们将探讨 Azure OpenAI 和 Databricks DBRX。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/b0b6c417-48c3-42f4-ab02-d4325a383907

分享人：Lindsey Allen、David Meyer、Nicolas Pelaez

自由时间

使用 Azure 原生实验的基础构建模块

在没有监控功能级影响的情况下发布功能是有风险的。通过利用 Feature Manager 的标记和 Application Insights 的数据，从事渐进交付的团队可以获得可量化的洞察，实现更快速、更安全的产品发布。了解在 Azure 中本地运行实验的战术步骤，使用 Split Experimentation 进行 Azure App Configuration。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/e0ef9a3c-bb9f-4581-a370-d19749856e70

分享人：Anita McDowell、Evelyn Shaw、Santiago Vitullo

自由时间

使用 AI Chat Protocol 构建 JavaScript 智能网页应用

在本次会议中，我们将探讨 AI Chat Protocol 如何重塑开发者创建智能聊天应用的方式。我们将展示与新推理服务标准完美契合的即用型网页组件，使您的应用开发变得简单。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/8c458b1c-691f-4c39-bb75-40c2aa8e7634

分享人：Rohit Ganguly

自由时间

使用 CertyFAST 认证 Power BI 报告，维持质量标准

使用 CertyFAST 认证 Power BI 报告—— 专为报告开发人员、数据建模人员、数据分析师和管理员打造，确保报告符合质量标准和行业最佳实践。借助这款易于使用的工具，您可以查看推荐列表，并只需几次点击即可修复问题。准备提升您的数据报告吗？访问 maqsoftware.com/CertyFAST 了解更多信息。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/3f2fc330-4f13-4c6c-b2d5-22ead07f26e9

分享人：Keshav Polepalle

自由时间

借助 Microsoft Azure AI，实现颠覆与增长

生成式 AI 正在推动各行业的企业颠覆传统产业。借助 Microsoft，你可以在公司发展的每个阶段加速 AI 创新并推动业务增长。在本次会议中，我们将讨论如何在 Azure 上构建 AI 应用，同时利用各种计划轻松启动并发展你的业务。听听创新初创公司 Harvey 的故事，了解他们如何利用生成式 AI 的力量来赋能法律专业人士。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/875f7acc-c869-421b-920a-d34b6885f9e1

分享人：Ravi Sudhakar Kambhampati、Neelay Thaker

自由时间

通过 Azure Red Hat OpenShift 和 Azure OpenAI 推动创新

Microsoft Azure Red Hat OpenShift 推动了在现代综合应用平台上构建和部署 AI 驱动的应用程序。通过将 Azure OpenAI 与 Azure Red Hat OpenShift 相结合，您的组织可以为创新和人工智能铺平道路。在本次会议中，了解 Azure Red Hat OpenShift 的一致性、您在构建、部署和管理应用程序上的现代化之旅，并观看使用 Azure OpenAI 创建聊天机器人的演示。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/9fbf0ce1-fa0e-4976-9b83-2e4e69e39501

分享人：Courtney Grosch、Ignacio Riesgo

自由时间

使用 ACCELQ Copilot 进行 Dynamics 365 测试自动化

ACCELQ CoPilot-360 for Dynamics 365 是一个全面整合生成式 AI 到全周期测试自动化设计、开发、维护和校对的解决方案。在本次会议中，你将学习如何通过日常英语脚本进行 AI 驱动开发，如何借助 AI 辅助实现模块化和可重用性以构建可持续的自动化，如何通过闭环反馈确保可靠执行，以及如何利用多维 AI 进行深入的变更分析。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/dd055195-7969-481d-b2ce-6d1cd1d6b57

分享人：Guljeet Nagpaul

自由时间

为 Microsoft Azure 微调 nanoGPT

了解如何利用 Intel 加速的深度学习软件库（包括 Intel® Extension for PyTorch* 和 Intel® oneAPI Collective Communications Library）来微调你的 LLMs。开发者如果有兴趣学习在 Azure 上设置集群以进行分布式训练，这个模块将演示如何将一个标准的单节点 PyTorch 训练场景转变为跨多个 CPU 的高性能分布式训练场景。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/fe1a0d75-13b2-4368-a9d1-e5461f46c993

分享人：Kelli Belcher

自由时间

生成式 AI 应用 堆栈 和 为 LLMs 提供 长期记忆

了解 长期记忆 在 构建高性能且具成本效益的生成式 AI 应用（如 语义搜索、检索增强生成 (RAG) 和 AI 代理驱动的应用） 中 扮演的角色。了解 Microsoft Semantic Kernel、MongoDB Atlas 矢量搜索 和 在 Microsoft Cloud 上运行的 搜索节点 如何简化开发者构建企业级 LLM驱动应用 的流程。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/f974138e-66c2-4017-b091-b2b0fb6c67d5

分享人：Prakul Agarwal

自由时间

GraphRAG：使用非结构化数据中的知识构建 LLMs 应用

在本次课程中，我们将演示如何使用 Graphlit 从非结构化数据中提取领域特定知识，并构建知识图谱，以便与大型语言模型（LLMs）集成。通过导入电子邮件、Microsoft Teams 消息、文档和会议录音，我们可以提取人物、公司、地点或主题，并将其组织成可用于问答、摘要或内容创作的知识。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/89f02b0f-767c-4580-a0b3-1394dfdbcbd7

分享人：Kirk Marple

自由时间

Cassidy.ai 如何利用 Azure OpenAI Service 构建无代码工具

请见创始人 Justin Fineberg 和 AI 产品经理 Jake Rosenthal，了解他们如何构建 Cassidy.ai。Justin 分享了 Cassidy 的故事，而 Jake 向我们介绍了他们正在开发的产品，旨在使 AI 更加普及。Cassidy 的创新方法使从初创公司到企业的各类业务都能够在保障数据保护和效率的前提下，利用 AI 的潜力，推动公司走向成功。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/54ce931b-e11a-4fdd-a9db-490a364f5f3a

分享人：Justin Fineberg、Jake Rosenthal

自由时间

Microsoft 和 Seismic 如何赋能现代销售人员

根据 LinkedIn 的数据，Sales Enablement 是 2023 年第六大热门职业。这意味着什么，又如何帮助企业吸引客户和推动收入增长？了解 Seismic 如何支持销售和营销团队掌控市场混乱、掌握现代销售技巧并推动战略变革。Seismic 是 Microsoft 全球 ISV 合作伙伴之一，专注于 enablement。此内容由 Microsoft 全球业务应用 ISV 的高级总监 Brian Galicia 与 Seismic 总裁兼 CRO Hayden Stafford 主持。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/6657e9aa-1b4a-43ca-ab47-3abe3b14cb89

分享人：Brian Galicia、Hayden Stafford

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使用 Fermyon Platform for Kubernetes 在 AKS 上实现超高效无服务器平台

你知道吗？每个 Kubernetes 节点可以运行上千个应用程序。高效管理无服务器工作负载不必复杂、资源密集且昂贵。在本次会议中，我们将超越你可能已经了解的容器和无服务器平台的限制。通过结合 WebAssembly 和 Spin，并利用 SpinKube 和 Fermyon Platform for Kubernetes，你可以在 Azure Kubernetes Service 之上运行自己的高密度无服务器平台。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/46413a85-45cd-4bea-bea5-cbffff5f7da7

分享人：Thorsten Hans

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通过调试开源模型学习负责任的 AI 实践

MSFT Responsible AI Toolbox 提供了用于负责任 AI 实践的开源工具，可以与 Hugging Face 的数据集和模型结合用于多种应用。本次会议演示如何使用这些工具，通过 transformers 模型和一个开源的 DBPedia 数据集创建一个可重用的开发工作流程，并展示 AI dashboard 组件以获取见解。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/acac12dc-aa81-4ec7-a3b9-14e0564e8145

分享人：Nitya Narasimhan

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掌握 Azure OpenAI 和 Elasticsearch 驱动的 AI 增强搜索技术

探索 AI 在变革搜索技术中的角色，参加我们的开发者会议。了解 Azure OpenAI 和 Elasticsearch 的最新进展，看看 AI 如何提升搜索功能，例如解读自然语言和定制结果。我们将展示实际案例，论证 AI 在搜索中的重要性。参加会议，利用 AI 的能力为你的搜索应用程序升级，迎接数字时代。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/4d9681a9-dff5-46c7-9bd3-fe41067ac770

分享人：Michael Heldebrant

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使用 Wisej.NET 将 桌面 应用程序 现代化 为 先进 的 web 应用程序

在 本次 会议 中，我们 介绍 Wisej.NET，这是一个 使用 C# 或 VB.NET 构建 商业 应用程序 的 web 框架。会议 涵盖 如何 使用 Wisej.NET 将 现有 桌面 应用程序 现代化 为 先进 的 HTML5 web 应用程序。此外，我们 将 讨论 Wisej.AI，这是一个 智能 枢纽，可用于 为 现代化 应用程序 添加高级 AI 功能。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/ea4cc909-e50b-4b78-a0d7-98b341e1ea

分享人：Thomas Althammer、Levie Rufenacht

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用 observability 优化 AI 应用的生产环境

探索 observability 在 AI 应用中的力量。在本次会议中，我们将演示如何通过将 instrumentation 集成到 API 和服务中，有效地监控和检测您的 AI pipeline 的性能。您将学习如何捕捉和分析关键信息，如单个 AI 组件的性能、检索参数和 Azure AI Services 的 token 吞吐量。加入我们，共同提升 AI 应用的效率和可靠性。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/690c081b-a219-447a-8005-42363dcaab80

分享人：Anthony Shaw

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在 Azure AI Studio 上快速部署 NVIDIA 优化的生成式 AI

各类企业希望尽快开发并部署生成式 AI 应用到生产环境中，但面临资源和预算有限的挑战。本次会议将展示开发者如何通过微服务访问一系列基础模型来加速其生成式 AI 之旅，以测试和试验 LLMs，并在 Azure AI Studio 或 AKS 上快速部署。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/c7456196-0f75-40db-9b27-b0dc13b76673

分享人：Vineeth Kalluru、Manuel Reyes-Gomez

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使用 Terraform 简化 OpenAI 的 Kubernetes 部署

加入我们，参与一个动手实践的课程，使用 Terraform 部署 Azure Kubernetes Service (AKS) 集群，重点是无缝整合 OpenAI 的功能。参与者将学习如何利用 tfk8 工具高效构建清单并部署应用程序。我们将引导你完成设置 AKS 集群和部署云原生应用程序的过程，展示 Terraform 所带来的简便性和速度。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/f14e7fcd-b34c-45d0-8cb8-2b361878157

分享人：Kelly Kitagawa、David Wright

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Spring 全面解锁 AI 平台的强大功能

深入探索 Spring 开发者的 AI 革命。体验 AI 如何提升你的 Spring 项目，使它们更加互动、智能和创新。在本次会议中，我们将引导你如何将 AI 集成到 Spring 应用程序中，展示以下内容：- 现有应用中自助服务或客户支持的 AI 增强功能。- 基于 AI 的用户界面，实现自然、直观的交互。- 为 AI 模型提供数据的技术，使你的应用程序不断变得更智能。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/5cba3528-f119-485b-acb5-de9b79869c98

分享人：Timothy Ng

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通过 JetBrains AI Assistant 将 ReSharper 提升到一个新水平

20 年来，ReSharper 一直致力于保持你的代码整洁，教你编程语言的特性，并提高你的工作效率。如今，全新的 JetBrains AI Assistant 将这些宝贵的知识和经验与 LLMs 的强大功能结合在一起。深入了解一个优秀的 AI Assistant 如何在 Visual Studio 内成为强大的新工具，帮助学习代码库，总结 APIs 和函数，生成样板代码和测试，以及利用 ReSharper 的索引更好地了解你的解决方案。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/0362e088-a0d7-4677-bee8-c5a7eca4ef35

分享人：Matt Ellis

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Teradata AI Unlimited：打造可信 AI 的未来

在这个实践演示中，学习如何使用 Teradata AI Unlimited——一种云端按需 AI/ML 引擎——以大规模地探索、试验和运行 AI 项目。通过 Microsoft Azure Marketplace 和 Microsoft Fabric 提供。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/7a149a1d-d29e-481e-b4eb-b81da7981953

分享人：Janeth Graziani

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用 Mural、Microsoft Teams 和 Copilot 激发你的团队潜力

以下是关于团队合作的真相：它出了问题。超过一半的知识型员工对团队合作感到不满，63%的员工希望离开现在的公司，这说明某些方面必须做出改变。本次会议将介绍 Mural 如何通过我们屡获殊荣的 Microsoft Teams 和 Azure DevOps 集成，以及我们独特的 Microsoft Copilot 集成，来帮助重建团队并减少工作中的痛苦。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/716a8f14-b746-4167-ac3b-4d8ace0f7d50

分享人：Dan Bratton、Ankita Patel

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Azure Monitor 有哪些新功能？

我们将讨论我们在 Azure Monitor 和 Observability 领域的最新进展和投资。了解如何使用 Prometheus、Grafana 和 Application Insights 等云原生工具和技术，通过 Azure Monitor 进行故障排除。我们还会深入探讨在 Open Telemetry 方面的战略投资以及 Log analytics 和 Edge 的新功能公告。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/56b364ec-18da-47d7-95be-01868034d2bf

分享人：Dalan Mendonca

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强大的功能伴随着巨大的代码质量责任

为了最大限度地利用 genAI 工具，开发者必须在 AI 的速度与保持代码质量之间取得平衡。在本次会议中，我们将讨论如何负责任地使用这些工具来编写代码以更快地进行创新，并提供将其集成到 DevOps 工作流程中的最佳实践。

地址：https://build.microsoft.com/en-US/sessions/8e15f206-3e5f-4f31-bc4d-4d97fc5ffd2

分享人：Manish Kapur