微软初次地下「龙门方案」!竟要用这个小顺序,将 AI 推向产品化?-

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作者:郑智文 & 李诚慧

做 PPT,是许多人很头疼的事情。

假如你也有异样的懊恼,不如试试「微软小蜜」小顺序。有了它,你只需上传几张图片,就能轻松制造美观的 PPT。

这款看似复杂的小顺序的面前,隐藏着微软在人工智能和深度学习范畴内的少量积聚和经历。可以说,「微软小蜜」制造的每一份 PPT 面前,都含有微软工程师的研讨效果。
明天,知晓顺序约请到微软 Office 365 中国团队资深产品经理张鹏,让他为我们揭秘在「微软小蜜」面前,究竟有什么凶猛的中央。
关注「知晓顺序」微信大众号,回复「晓组织」,看凶猛的人怎样做小顺序。
为什么会选择微信,做一个 PPT 小顺序?
张鹏引见,他所在的是微软 Office 365 创新团队,次要面向中国市场停止任务。他们的目的之一就是将 Office 365 产品在 PC 端的弱小消费力,集成到挪动端。
在中国,简直一切挪动互联网用户都会运用微信,所以,微信自然就成为了这个团队的目的之一。
我们外部的项目开发代号叫「龙门方案」,从名字看你就能明白,这个项目完全是中国发明的。
这个团队对新平台的敏感水平不亚于任何创业团队。在 1 月 9 日微信正式开放小顺序平台后不久,「微软小蜜」就成为首批推出的小顺序之一。
张鹏通知我们,之所以这么早进入微信小顺序范畴,缘由有两个。首先是微信平台得天独厚的用户量优势。
无数据统计阐明,用户每天在微信里的工夫要占总手机运用工夫的 35%,也就是说,均匀一个用户每天有超越三分之一的工夫都在微信外面。你的联络人早就从亲人冤家扩展到公司同事和协作同伴,群聊曾经是不单单是家人之前的沟通,很多群曾经是用于办公协作等任务场景。
而小顺序天生的优势就是不必下载,可以疾速进入使用,并且可以进入微信群聊便于更快更高效的协作。
宏大的用户量和粘性,以及小顺序平台的「无需下载」特性,都让 Office 365 进入小顺序变得再正常不过。
应用 Office 365 消费力平台,经过微信小顺序完成一件任务,再直接进入群聊停止必要的沟通和协作,对用户来说是一件十分自然的方式。这也是我们第一工夫试水小顺序的初衷。
除此之外,张鹏还以为,小顺序开发本钱和获客本钱绝对较低,便于相似人工智能等新技术的疾速试错和验证。
关于微软外部的创新团队,我们除了 Office 365 这个弱小消费力平台之外,还有对人工智能使用的研讨。
从目前整个行业来看都面临一个难点:技术走的很靠前,但是很零散。如何把人工智能技术推进到产品化这条路途下去,构成一个端到端的产品,需求疾速验证和迭代。
决议做小顺序之后,「要做什么小顺序」也成为了张鹏所在团队需求关怀的事情。那为什么会选择做「图片辨认文字转 PPT」这种小顺序呢?
张鹏给出的答案是:
我们是想探究一下将来挪动端文档的生成方式。
在 PC 端大家习气于键盘、鼠标和打印机的文档生成方式,但是在手机端这些就都不灵了,在手机上,我们可以应用的是摄像头、语音输出和多点触控屏幕。
另一方面,张鹏和他的团队以为,大局部对用户有价值的资源,都是在手机端被发现的,相似现场 PPT、创意海报、画在黑板上的流程图,或是微信大众号文章,等等。
用户将这些信息「缝合」进 Office 文档中,往往是比拟困难的,也很耗时费力。假如小蜜可以协助用户疾速完成这个举措,用很短的工夫提取有价值内容,这自身对用户就是有价值的,由于帮用户节省了工夫。
「微软小蜜」小顺序的概念,很像微软 Office 的另一款产品:Sway
那为什么是「缝合」,而不是「珍藏」呢?
就是由于我们希望这些内容,不论是在挪动端还是 PC 端,都是可以编辑的。只要随时可编辑的可加工的内容,才是属于你的知识或许观念。
目前看来,整个团队的投入是十分值得的。张鹏通知我们,如今,「微软小蜜」累计拜访量曾经超越了 500 万,并有累计超越 100 万张图片处置量和超越 40 万份 PPT 制造量。
在这段工夫,我们并没有自动去运营和推行,我们更多是关注现有用户数据和反应。在用户量面前,我们更关注产品的中心用户,他们的需求能否被满足。

让我们感到快乐的是,我们看到小顺序有很多忠适用户。小蜜每天有超越 70% 都是老用户,也收到了他们很多好的建议,这对产品初期是十分重要的。

「微软小蜜」小顺序运用链接
https://minapp.com/miniapp/1957/

在「微软小蜜」面前,有微软这些技术支持

作为一款以 OCR(即相似辨认图片中文字)功用为主的小顺序,外面当然有微软自家的技术存在。
在采访中,张鹏就向我们引见微软在计算机视觉范畴的研讨效果。
微软在研讨计算机视觉这个范畴还是十分给力的,在我们前不久的计算机视觉方面的大赛也得了很多一等奖,不论是可以辨认出来的物体的品种,还是坐标值、地位等等,准确率都十分高。
光有研讨效果当然不行。如何在实践中,应用好这些技术效果,也是让科技走进千家万户的重要步骤。
将图片、印刷品中的文字,变成在电脑、手机上可编辑的文本,就需求用到 OCR 功用。
我们的产品绝对来讲是属于从技术上比拟成熟,也比拟适用一些实践的场景,我们会逐渐经过产品给大家分享。
比方,计算机图像辨认要对图像外面的根本特征值的抽取。例如,我们刚刚添加了对图像外面的物体辨认,打标签的功用,目前可以辨认 2000 多种物体,我们识图接口在你的图片里看到一种物体,就会标注一种物体。
张鹏还引见,目前微软的光学问别技术,可以辨认来自全球跨商界、体育界、文娱界等超越几十万人的名人。
而「微软小蜜」小顺序,也是应用了微软计算机视觉方面的研讨效果,这也是计算机视觉实践使用的一个例子。
张鹏引见,计算机视觉可以实践被使用,离不开最近抢手的「深度学习」。
深度学习是机器学习研讨中的一个新的范畴,其动机在于树立、模仿人脑停止剖析学习的神经网络,它模拟人脑的机制来解释数据,例如图像,声响和文本。深度神经网络是按层排布的,每一层都运转着不同的数学运算(算法)。
举个例子,一个针对图像辨认的深度神经网络,其中有一个层用于搜索图像中的一组特征(如:图片的边缘,外形等),前面的运算层用于搜索其他特征,那么这个神经网络的深度越深,他的学习才能越强,对图片的表达越明晰和智能。
深度学习原理图
微软在深度学习范畴的研讨,也有十分好的效果。
目前典型的神经网络设计普通包括 6~7 层,局部可以到达 20 到 30 层,而微软亚洲研讨院一种被称为「深度残差网络」(deep residual network)的新技术,可以停止多达 152 层的复杂数学运算。
这意味着,在不远的未来,微软可以运用 GPU 和其他公用芯片的庞大集群,提升人工智能的各式各样效劳才能,其中就包括明天引见的「微软小蜜」小顺序。
将来,微软还计划这样做小顺序
在采访中,张鹏也向我们泄漏,他们团队接上去的方案。首要之事,就是为小蜜添加新功用。
小蜜有一双眼睛,他如今可以看懂图片中的文字和表格,下一步我们会让他看到更多的东西,比方流程图,信息图表,图标等等。
除了「看见」,我们还希望小蜜能「听到」,即用户可以直接经过自然言语让小蜜发生内容。最初,我们希望小蜜可以去设计,用户只需关怀内容输出就可以了,将演示效果交给小蜜来完成。
我们前一段工夫为「微软小蜜」小顺序添加了表格辨认功用,你用手机拍照一张表格图片,我们可以辨认图片中的表格坐标,在 PPT 中将表格复原出来,你可以很轻松的对表格停止各种操作。从辨认效果上,我以为在市场上还是抢先的。
当然,这个小顺序还有很多要改良的中央,如方才提到的,如何更好的将微软在计算机视觉和深度学习范畴的研讨产品化,我们还有一段路要走。
当被问及能否还有其他小顺序推出,张鹏的答复是「当然」,而且方向也是以消费力为主。然后对我们卖了个关子,「这里先不泄漏太多,希望早点儿和用户见面。」
我们也等待「微软小蜜」和微软 Office 365 团队,可以用新技术,协助我们更快、更好地完成任务。
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