报告背景
生成式 AI 技术已成为人工智能领域新的关键词。面对生成式 AI 技术及其应用落地的迅猛发展，微软期待用 AI 技术重新定义软件开发与工作的未来。从 Azure OpenAI（国际版）、智能 Copilot 副驾驶® Stack、开发工具到协作应用等领域，微软将 AI 技术融入现有的软件和服务生态，从提供 AI 工具到构筑 AI 平台和生态，全方位帮助开发者应对技术革命，予力人们运用 AI 技术，让每个人都可以在工作和生活中，受益于这些突破性技术，探索全新机遇与无限可能。
目录
前言
第一章 Azure AI 及 Azure OpenAI 服务概括
第二章 生成式人工智能落地实践的四种路径
第三章 生成式人工智能落地成功案例参考
主要内容
1、Azure AI 及 Azure OpenAI 服务概括：
Azure AI 服务包括 Azure 机器学习平台、认知服务和应用 AI 服务。
Azure 认知服务的五大支柱：视觉、语音、语言、决策和 Azure OpenAI 服务。
Azure AI 服务通过预生成可定制的 API 和模型，帮助快速创建智能应用程序。
2、生成式人工智能落地实践的四种路径：
路径一： 直接使用 Azure OpenAI 模型，添加数据至模型。
路径二： 提示工程优化，提高大语言模型生成响应的准确性。
路径三： 基于现有模型进行 Fine-tuning 微调，生成“自定义”大型语言模型。
路径四： 训练自有模型，使用 Azure AI Infra 云端大规模 AI 算力平台。
3、生成式人工智能落地成功案例参考：
梅赛德斯-奔驰： 使用 Azure OpenAI 服务开发 MBUX 语音助手。
沃尔玛： 利用 Azure OpenAI 服务改进搜索功能，提供个性化购物体验。
完美世界： 探索 GenAI 时代的游戏创新，提升产品品质和玩家交互体验。
KPMG： 结合 Azure AI 创新与专业知识，重塑关键业务领域。
CarMax： 使用 Azure OpenAI 服务从用户评论中生成内容摘要，优化购车体验。
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