Satya Nadella

本周在 @Nature 上，我们的新研究展示了机器学习如何改进未来两到六周的天气预报，而这一时间尺度在历史上一直很难预测。 很高兴看到这项工作在帮助我们更好地应对极端天气、管理自然资源以及在农业中做出更明智决策方面的潜力。 这里有一个更广泛的启示……未来可能不仅仅在于能力越来越强的模型，还在于围绕它们构建智能验证系统：这些系统能够学习模型在哪些地方系统性地出错，对因果关系进行推理，并持续根据现实校准预测。 阅读更多：microsoft.com/en-us/research/story/new-ai-framework-bridges-a-critical-gap-in-mid-range-weather-forecasts/

阅读更多：blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/

今天，我们宣布迄今为止在自研芯片上最大的一次押注。 从下一个自然年开始，我们将把 Maia 系列扩展到多吉瓦级部署，使其成为我们自家产品和服务的首选推理系统。 我们还推出了 Maia 300，相比领先的基于 GPU 的系统，每瓦可多输出 40% 的 token。 我们已经在全美、欧洲和澳大利亚部署 Maia 200，在 Teams 和 Copilot 的各项体验中，每瓦 token 输出最高提升 1.7 倍。 我们的目标是，在已经实现的全栈效率提升基础上继续前进，同时不断把整个生态系统中最新的创新引入我们的算力集群。