IA en Windows: herramientas y características de IA que podrían interesarle

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Microsoft ha invertido mucha mano de obra y recursos financieros en IA y ha logrado grandes resultados. En esta publicación, Miniherramienta hablará sobre la IA en Windows, incluidas las herramientas y funciones de IA en Windows 11 y Windows 10.

Como sabes, Microsoft ha desarrollado e incorporado cada vez más funciones de IA en Windows 10 y Windows 11. ¡La IA en Windows es un tema hoy en día! Una nueva era de la IA ha llegado a Microsoft. En esta publicación, le presentamos las funciones impulsadas por IA en Windows.

Copiloto en Windows

Windows Copilot es una nueva característica impulsada por IA en Windows 11 (también disponible en Windows 10). Es un asistente inteligente que puede ayudar a sus usuarios a obtener respuestas e inspiración de toda la web, respalda la creatividad y la colaboración y le ayuda a concentrarse en la tarea.

En Windows 11 23H2, Windows Copilot está disponible en la compilación 22631.3007 o posterior. En Windows 11 22H2, está disponible en la compilación 22621.3007 o posterior. Además, la IA en Windows requiere Microsoft Edge versión 120.0.2210.121 o posterior. Si todavía estás ejecutando Windows 10, puedes habilitar copiloto con la ayuda de ViVeTool.

Si desea saber si Copilot está disponible en su dispositivo, puede consultar la siguiente clave de registro:

• Ruta de registro: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
• Nombre de la clave de registro: EstáCopilotDisponible
• Valores posibles: 0 significa no disponible o 1 significa disponible.

haga clic aquí para obtener más información sobre Copilot en Windows.

Estudio de IA de Windows

Windows AI Studio también es una de las herramientas de IA de Windows. Simplifica el desarrollo de aplicaciones de IA generativa mediante la integración de herramientas y modelos de desarrollo de IA de vanguardia de Azure AI Studio y otros catálogos como Hugging Face.

Windows AI Studio permite a los desarrolladores ajustar, personalizar e implementar modelos de lenguaje pequeño (SLM) de última generación para uso local en sus aplicaciones de Windows. Proporciona una configuración de espacio de trabajo guiada de extremo a extremo que incluye una interfaz de usuario de configuración de modelo y tutoriales guiados para ajustar SLM populares como Phi, así como modelos de última generación como Llama 2 y Mistral.

Los desarrolladores pueden probar rápidamente sus modelos ajustados utilizando las plantillas Prompt Flow y Gradio integradas en el espacio de trabajo.

Puede vaya a esta página de GitHub de Windows AI Studio para obtener el último documento relevante. También puede descargar Windows AI Studio para su uso posterior.

Aprendizaje automático de Windows

Aproveche el poder de Windows ML para implementar Machine Learning en sus aplicaciones de Windows. Windows ML sirve como una API confiable y de alto rendimiento que facilita la implementación de inferencias de ML aceleradas por hardware en dispositivos Windows.

Windows ML está incorporado en las últimas ediciones de Windows 10 y Windows Server 2019, y también está disponible como un paquete NuGet para compatibilidad con versiones anteriores de Windows 8.1. Ofrece los siguientes beneficios a los desarrolladores:

• Desarrollo simplificado: Dado que las últimas versiones de Windows 10 y Windows Server 2019 integran de forma nativa Windows ML, solo necesita Visual Studio y un modelo ONNX capacitado, que puede incluir con la aplicación de Windows. Además, si necesita ampliar sus funciones impulsadas por IA a versiones anteriores de Windows (hasta 8.1), Windows ML está disponible como un paquete NuGet para distribuir con su aplicación.
• Amplio soporte de hardware: Windows ML le permite escribir su carga de trabajo de ML una vez y lograr un rendimiento altamente optimizado en diversos proveedores de hardware y tipos de silicio, incluidas CPU, GPU y aceleradores de IA. Además, Windows ML garantiza un rendimiento constante en todo el espectro de hardware compatible.
• Baja latencia y resultados en tiempo real: Los modelos de aprendizaje automático se pueden evaluar utilizando las capacidades de procesamiento de los dispositivos Windows, lo que permite el análisis local y en tiempo real de grandes conjuntos de datos, como imágenes y vídeos. Los resultados están disponibles de manera rápida y eficiente para su uso en tareas que requieren un alto rendimiento, como motores de juegos o procesos en segundo plano, como la indexación para búsqueda.
• Flexibilidad mejorada: La capacidad de evaluar modelos de ML localmente en dispositivos Windows le permite abordar una gama más amplia de escenarios. Por ejemplo, la evaluación del modelo de ML puede ocurrir incluso cuando el dispositivo está fuera de línea o experimenta una conectividad intermitente. Esto también aborda escenarios en los que las preocupaciones por la privacidad o la soberanía de los datos impiden la transmisión de todos los datos a la nube.
• Costos operativos reducidos: Entrenar modelos de ML en la nube y posteriormente evaluarlos localmente en dispositivos Windows puede reducir significativamente los costos de ancho de banda, con un mínimo de datos enviados a la nube, como podría ser necesario para el perfeccionamiento continuo de su modelo de ML. Además, este enfoque minimiza el impacto en los recursos de la nube, reduciendo así los gastos operativos generales.

haga clic aquí para conocer más información.

Línea de fondo

La IA en Windows es muy útil. Puede simplificar su trabajo y ayudarlo a resolver problemas difíciles más rápido. Podrás encontrar más y más funciones de IA en Ventanas 11 24H2 . Esperémoslo juntos.