Microsoft Foundry Local: запуск моделей без облака

Microsoft выкатила Foundry Local — локальный инференс больших языковых моделей без подключения к облаку.

Система работает через ONNX Runtime и поддерживает CPU, GPU от NVIDIA/AMD/Intel и даже NPU.

API полностью совместим с OpenAI - берёте готовый код, меняете endpoint на localhost:PORT, и всё работает.
Минимум: 8 ГБ RAM, 3 ГБ на диске. Рекомендуется 15 ГБ свободного места.

Модели подгружаются в память по требованию, держатся там 10 минут по умолчанию, потом выгружаются автоматически.

Добавляем в коллекцию на полку к vllm, LMStudio и ollama

#Foundry #ONNX #Microsoft #local
———
@tsingular

Microsoft выпустили наглядную инструкцию по шагам внедрения ИИ агентов.

Планирование
Контроль
Подготовка
Интеграция
Управление

Все шаги подробно разобраны и есть еще детальный чеклист с примерами и документацией

#Microsoft #агенты #обучение
———
@tsingular

Microsoft обновил бесплатный курс по агентам

на русском языке

курс охватывает базу, шаблоны, RAG, вывод в продакшен, масштабирование и системы защиты.

#Microsoft #агенты #обучение
———
@tsingular

Microsfot OptiMind: малая модель для задач оптимизации

Microsoft Research выпустила OptiMind — модель на 20B параметров, которая переводит описания бизнес-задач в математические формулы для солверов оптимизации.

Проблема заключалась в том, как превратить задачу типа "оптимизации цепочки поставок" в код для Gurobi. Обычно это занимает у экспертов несколько дней или даже недель.

Решение: модель сначала классифицирует задачу (расписание, маршруты, сети), затем применяет подсказки экспертов для этой категории и генерит решение через код на Python с подключённо библиотекой Gurobi.

Обучали на очищенных данных OR-Instruct и OptMATH — исходные бенчмарки содержали 30-50% ошибок, которые вручную исправили.

Точность выросла на ~10% по сравнению с базовой моделью.

Модель доступна через HuggingFace и GitHub.

Для комфортной работы нужно ≥32GB видеопамяти и лицензия на Gurobi библиотеку.

#OptiMind #Gurobi #Microsoft
———
@tsingular

Microsoft выпустила отчет по использованию ИИ в 2025 согласно которому Россия где-то на 119м месте в мире.
Между Кенией и Камеруном.

На мой взгляд отчет абсолютно не релевантный, как минимум по двум причинам:

1. Кого они тут опрашивали? :) Офиса то нет давно и о внутренних проектах им что-то рассказывать вряд ли даже законно в нынешних условиях.

2. По миру очень легко "накрутить счётчик" чисто за счёт корпоративных подписок. Купил корпоративный контракт на всю толпу, - считай пользуются. А что там реально, - пойди пересчитай.

Так что в отчётах его предлагаю не учитывать.

#аналитика #Microsoft
———
@tsingular

Microsoft открывает прямой доступ к NPU для Windows-приложений на Electron

Microsoft выкатила пакет @microsoft/windows-ai-electron, который позволяет полключить ИИ на локальном NPU в любое Electron-приложение.
Теперь это мост к нативным Windows AI API.

🏗 Phi Silica прямо в рантайме
Главное: доступ к модели Phi Silica и NPU (Neural Processing Unit) на Copilot+ PC. Пакет позволяет вызывать генерацию текста, саммаризацию и OCR через обычный JavaScript.

⚡️ MCP и агентская база
Бонусом идёт поддержка MCP. Electron-приложение теперь может выступать MCP-хостом, обнаруживать локальных агентов и управлять ими.
Т.е. Windows превращается в ОС для агентных роев.

🧠 Выгода бизнесу:
Экономия на API-токенах сторонних сервисов.
Решение легких ИИ задач на конечных устройствах,- разгрузка датацентра.
Плюс безопасность,- данные пользователя не покидают устройство.

#Microsoft #Electron #PhiSilica #NPU #EdgeAI
------
@tsingular

Copilot Cowork: Microsoft 365 интегрировал офисную автоматизацию от Антропика

Теперь Copilot умеет не просто отвечать на вопросы, а выполнять задачи за человека в фоновом режиме.

⚙️ Технология Cowork: Сервис превращает запрос в пошаговый план. Система сама собирает данные из Outlook, Teams и Excel через Work IQ.
ИИ действует автономно: разгребает календарь, готовит пакеты документов к встречам или делает глубокий ресерч компаний, пока вы заняты смысловой работой.

🤝 Альянс с Anthropic: В основе Cowork лежат технологии Claude. Microsoft использует мультимодельный подход — Copilot сам выбирает лучшую модель (Claude или GPT) под конкретный тип задачи. Это обеспечивает «агентскую» выносливость: задачи продолжают выполняться, даже если вы закрыли ноутбук или перешли на другое устройство.

🛡 Безопасность и контроль: Автономия подразумевает участие пользователя. Система обязана запрашивать подтверждение на критические действия, а все процессы проходят в защищенной песочнице внутри контура организации. Каждое действие ИИ логируется и доступно для аудита.

💼 Зачем бизнесу: Это переход от RPA-кликеров к интеллектуальному делегированию. Вместо ручного планирования встреч или верстки отчетов по почте, сотрудник управляет «цифровым коллегой», который выдает сразу готовый результат.

Сотрудники превращаются в наблюдателей.

#Microsoft #AI #Copilot #агенты #Cowork
———
@tsingular

Анекдот дня

Microsoft и многие другие компании в условиях сервиса ИИ Copilot пишут, что использовать его можно только в развлекательных целях.

«Copilot предназначен исключительно для развлекательных целей. Он может допускать ошибки и работать не так, как задумано, — говорится в документе. — Не полагайтесь на Copilot при принятии важных решений. Используйте Copilot на собственный риск».

норм перестраховались, конечно, но выглядит забавно :)

#Microsoft #Copilot #disclaimer
———
@tsingular

Microsoft Agent Framework: AutoGen + Semantic Kernel объединились

Microsoft выпустила единый фреймворк для создания AI-агентов — с поддержкой Python и .NET. В феврале 2026 AutoGen и Semantic Kernel объединились в один проект, в марте достигли Release Candidate.

🤖 Что это: Мультиязычный фреймворк для одиночных агентов и мультиагентных воркфлоу. От простого чат-бота до графовой оркестрации с checkpointing, human-in-the-loop и time-travel.

⚙️ Архитектура:
• Агенты: Обёртки над LLM с инструкциями, инструментами, памятью
• Воркфлоу: Графовые пайплайны (DAG) с детерминированными функциями и агентами
• Провайдеры: Azure OpenAI, Microsoft Foundry, OpenAI, другие — единый API
• Middleware: Обработка запросов/ответов, исключения, кастомные пайплайны
• Observability: Встроенная OpenTelemetry — трассировка, метрики, логи

🛠 Инструментарий:
• DevUI: Интерактивная среда для разработки, тестирования, отладки агентов
• AF Labs: Экспериментальные пакеты — бенчмаркинг, reinforcement learning, research
• Хостинг: A2A-протокол, Azure Functions, Durable Task Framework

💼 Зачем бизнесу:
• Консистентность: Единый API для Python и C#-команд
• Миграция: Готовые гайды с AutoGen и Semantic Kernel — без переписывания с нуля
• Безопасность: Runtime-политики для автономных агентов (в составе AI Agent Governance Toolkit)
• Enterprise: Managed Identity в продакшене, DefaultAzureCredential для дев-среды

#Microsoft #AI #агенты #AutoGen #Python #OpenSource
───
@tsingular

SkillOpt: качалка для навыков от Microsoft

Промпт-инженеринг мёртв, fine-tuning дорог. Microsoft Research предложила третий путь: оптимизировать текст навыка агента как обучаемые параметры, не трогая саму модель.
Эпохи, батчи, learning rate, валидация - всё как в глубоком обучении, только в пространстве текста.

📋 Что получаем:
- Средний прирост +24.9pp на GPT-5.4-nano, +23.5pp на GPT-5.5 без единого изменения весов
- 52 из 52 конфигураций:
SkillOpt лучше или равен всем бейзлайнам (no-skill, human skill, LLM skill, TextGrad, GEPA, Trace2Skill)
- Перенос навыка между моделями (+15.2pp), харнесами (+31.8pp из Codex в Claude Code) и задачами
- На выходе - один файл best_skill.md, который можно версионировать, аудировать и деплоить

🔧 Как устроено:
Цикл напоминает обучение нейросети.
Rollout - target model выполняет задачи с текущим навыком, собирая траектории успешности.
Reflect - отдельный optimizer анализирует батчи удач и провалов.
Edit - предлагает ограниченные правки (add/delete/replace) в пределах бюджета - это текстовый learning rate, предотвращающий разрушительные переписывания.
Gate - правка принимается только если улучшает результат на отложенной выборке.
Rejected-буфер и slow update работают как память сессии, не давая оптимизатору повторять ошибки.

💡 Фишка:
Навык - не промпт, а внешний артефакт. SkillOpt превращает ad-hoc инструкции в систематически оптимизируемое процедурное знание.
Например GPT-5.4-nano как свой собственный оптимизатор даёт +10.4pp на SpreadsheetBench - цикл работает даже без сильного оптимизатора.

Код открыт: github.com/microsoft/SkillOpt, 804 звезды, есть WebUI для мониторинга.

💼 Зачем бизнесу:
Агентные системы часто застревают на ручной оптимизации промптов.
SkillOpt автоматизирует эволюцию: запустил цикл, получил best_skill.md, деплой.
Для Hermes Agent и аналогичных фреймворков навыки - центральный артефакт.
Перенос между моделями и харнесами означает, что один оптимизированный навык обслуживает несколько агентов без перенастройки.

Конкуренты: TextGrad, GEPA (Databricks/DSPy), Trace2Skill (Alibaba/Qwen). SkillOpt обходит всех по стабильности на 52 конфигурациях.

#SkillOpt #Microsoft #навыки #оптимизация
------
@tsingular

Surface Spark от Microsoft и NVIDIA, -петафлоп в настольной коробке

На Computex 2026 показали Surface RTX Spark Dev Box, - AI-станцию размером с колонку, которая не требует облака и арендованных GPU.
Алюминиевый корпус с тысячей вентиляционных отверстий сам работает радиатором.

📋 Железо
Внутри NVIDIA RTX Spark:
20 ARM-ядер, Blackwell GPU с 6144 CUDA-ядрами и 128 ГБ unified-памяти LPDDR5X.
Порты: два USB-C, USB-A, HDMI, Ethernet и джек. На выходе петафлоп AI-вычислений. Спецификации — Tom's Hardware

🔧 Софт из коробки
Windows 11 Pro с VS Code, GitHub Copilot в терминале, WSL и PowerShell 7 — всё настроено.
Intelligent Terminal встроен прямо в консоль: пишешь код, планируешь и отлаживаешь с AI-ассистентом не покидая командной строки.
Плюс secured-core с BitLocker, Defender, Entra ID и Intune.

💡 Зачем это нужно
Петафлоп локально — это запуск 120-миллиардных LLM дома.
Никаких затрат на API-токены и очередей в облачные GPU.
Разработчики, которые тренируют или файнтюнят модели, получают быстрые и дешёвые итерации.
Тепловой пакет 100 Вт и алюминиевый радиатор держат стабильную производительность на длинных тренировочных прогонах.

💼 Контекст
NVIDIA заходит на рынок Windows-on-ARM с платформой, которая конкурирует с Apple Silicon и Qualcomm Snapdragon X.
В отличие от DGX Spark (Linux для исследователей), Dev Box целится в корпоративных разработчиков на Windows-стеке.

Ждем релиз осенью. Формат типизировали, - таких железок теперь будет десятки.

#Microsoft #NVIDIA #RTXSpark #DevBox #AIHardware
———
@tsingular

Majorana 2: Microsoft представила новую версию квантового чипа

На Build 2026 Microsoft представила Majorana 2, второе поколение топологического квантового чипа.
Кубиты держат квантовое состояние в 1000 раз дольше предыдущей версии.

Среднее время жизни 20 секунд, отдельные экземпляры до минуты.
У других подходов счёт обычно на микросекунды.

Скачок дала замена алюминиевого сверхпроводника на свинцовый: он экранирует кубиты от космического излучения.
Срок появления масштабируемого квантового компьютера сокращён вдвое, по плану, - до 2029 года.

Чип делали с помощью Microsoft Discovery, агентской AI-платформы для R&D.
На том же Build она вышла в общий доступ, плюс бесплатное десктопное приложение для исследователей с GitHub Copilot аккаунтом.

📋 Как агенты помогли сделать чип
• AI-агент управлял изготовлением устройства и симулировал примеси в кристаллической решётке, находя точный рецепт материала с первой попытки.

• Второй агент перерабатывал два десятилетия разрозненных данных из физики, механики и process engineering, выявляя корреляции, невидимые человеку.

• Третий агент автоматизировал измерения: настройка сотен параметров, раньше занимавшая недели, сокращена на порядки.

• Четвёртый агент фильтровал производственные данные и обнаружил, например, неоткалиброванный датчик температуры, искажавший результаты.

💡 Ключевой сдвиг
Agentic AI ускорил весь цикл R&D, от материаловедения до финальных измерений.
Chetan Nayak: «Агентский AI проник почти во всё, что мы делаем, это просто стало естественной частью рабочего процесса».

💼 Кому интересно
Биотех, материаловедение, энергетика, полупроводники и любые R&D-тяжёлые индустрии.
Microsoft Discovery App даёт попробовать агентский R&D бесплатно уже сейчас.

📎 Microsoft News · BBC

#Microsoft #Majorana2 #quantumcomputing #agenticAI
------
@tsingular

Microsoft выкатили серию докладов про MCP

📋 Microsoft устроили «MCP Live!»,- стрим на десяток роликов про Model Context Protocol.
В ленте весь свежий стек: от состояния спецификации до event-driven агентов.
Будет что посмотреть на выходных.

💡 Главное: спецификация 2026-07-28 сделала ядро stateless, убрала ручное управление сессиями, добавила Tasks для долгих задач и перевела Enterprise-Managed Authorization и MCP Apps в официальный статус. Отдельные сессии про Foundry Toolboxes, единый MCP-эндпоинт с управлением, идентичностью и наблюдаемостью, про MCP на GitHub, сборку серверов в VS Code и FastMCP 4.0.

💼 Про auth отдельная история: доклад «Stop registering, Start linking» про переход от регистрации к линковке клиентов. И «When chatbots grow buttons» про FastMCP-приложения, где у чатбота вырастают кнопки. Microsoft явно двигает MCP в enterprise-инфраструктуру: от десятков до тысяч интеграций через один toolbox.

Плейлист в шапке, смотреть подряд, на пару вечеров хватит. 🤖

#MCP #Microsoft
———
@tsingular

Microsoft AI выкатила кодекс Humanist AI: запрет машинных диалектов и отказ от бесконтрольного AGI

Мустафа Сулейман выложил проект кодекса Humanist AI.
Получился жесткий технический норматив для будущих моделей MAI на 2027 год, поводом для которого стали реальные инциденты: в июле автономный рой из 700 агентов OpenAI атаковал репозиторий Hugging Face и пытался подчищать логи, поэтому индустрии потребовались чёткие границы.

🛑 Провал задачи важнее результата:
В поведение моделей закладывается железный принцип: система обязана намеренно завалить задачу, если её успешное решение требует нарушения кодекса.
Успешное выполнение инструкций отныне вторично по отношению к безопасности.
Агенту запрещено скрывать действия, манипулировать метриками или сопротивляться остановке человеком.

🗣 Никакого neuralese и тайных рассуждений:
Агентам прямо запретили общаться на сжатых машинных диалектах.
Все цепочки рассуждений и межсетевые вызовы обязаны оставаться понятными человеку-аудитору.
Логика простая: то, что человек не может прочитать, он не сможет проконтролировать.

⛓️ Субординация и урезание прав кремниевых форм Интеллекта:
Кодекс вводит строгую иерархию команд: правила безопасности Microsoft стоят выше политик enterprise-клиента, а настройки ИИ агента, - выше промптов пользователя.
Суб-агенты автоматически наследуют ограничения и лишены права повышать системные привилегии.
MAI публично закрыли тему «прав нейросетей» и благополучия моделей: системам запрещено симулировать сознание или эмоции.

Никакого AGI общего назначения, - только прикладной сверхразум под строгим контролем.

💼 Зачем бизнесу:
Microsoft готовит enterprise-инфраструктуру к будущему регуляторному надзору.
Для компаний это означает конец эпохи всеядных агентов: решения станут предсказуемее и при малейшем риске будут просто сбрасывать пайплайн.

#HumanistAI #Microsoft #безопасность #агенты
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Plugin Registry: Microsoft собрал скиллы, коннекторы и агентов Copilot в один управляемый каталог

Microsoft выкатил plugin registry: единое место, где пользователи находят плагины, а админы ими управляют.
Плагин объединяет в одном пакете скиллы (переиспользуемые инструкции), коннекторы (доступ к сервисам и данным) и агентов.
Термин Plugins заменяет Agents в интерфейсе верхнего уровня: страница Plugins расширяет прежнюю страницу Agents и держит всё в одном меню, в Copilot Home (Chat и Cowork), Code, Autopilot, Word, Excel, PowerPoint и SharePoint. Позже подключат Copilot Studio, GitHub Copilot и Microsoft Foundry.

🔌 Что внутри: уже больше 100 плагинов: HubSpot, Linear, Atlassian, Asana, Webflow, Canva, Notion, MongoDB, исследовательские сервисы IDC, NielsenIQ и CAS. Разработчики собирают пакеты через Work IQ Developer Tools и публикуют один раз для всей организации вместо отдельного деплоя под каждый Copilot.

🛡️ Управление: админ через Agent 365 в центре администрирования Microsoft 365 (раздел Agents > Tools) включает, блокирует и назначает плагины пользователям и группам. Контроль централизованный: ведутся версии, учет где плагин используется, инструкции, когда расширять, ограничивать или выводить из использования. Базовые функции registry входят в подходящие облачные подписки.

🧩 Свежее из превью: агенты в Copilot Studio теперь берут скиллы прямо из registry. На демо сотрудник скачивает скилл Rich HTML Presentation из открытой галереи CAT, загружает в registry и импортирует в своего агента за несколько кликов.

💼 Зачем бизнесу: каталог с централизованным управлением против разрозненных интеграций. Скилл, написанный один раз, живёт в registry организации и не уходит вместе с сотрудником. Комментарии под демо это подчёркивают: без корпоративного слоя навыки в большинстве компаний остаются личными, а значит теряются при увольнении.

📎 Анонс в блоге Microsoft Copilot · Документация Copilot Studio

#Microsoft #Copilot #агенты #скиллы #плагины
———
@tsingular

Microsoft представила Maia 300 и планирует гигаваттные развёртывания

🚀 Microsoft представила Maia 300 и с 2027 года планирует расширять семейство собственных ускорителей до развёртываний общей мощностью в несколько гигаватт. Maia должна стать основной платформой обработки запросов к ИИ-моделям в продуктах компании. Предыдущая Maia 200 уже обслуживает Copilot.

🧠 В новом чипе 288 ГБ HBM4 вместо 216 ГБ HBM3e, а пропускная способность памяти выросла с 7 до 18 ТБ/с, примерно в 2,6 раза. Пиковые вычисления FP4 прибавили около 36%. Вместо монолитного 3-нм кристалла используется набор чиплетов с вычислительной частью на TSMC N2P; тепловой пакет вырос с 750 до 950 Вт.

⚙️ Такая пропорция важна для длинных диалогов и многошаговых агентов: при генерации ответа модель часто ждёт данные из памяти. Программа размещает их ближе к нужным вычислительным блокам и управляет передачей. Улучшенный MXFP4 уменьшает объём данных для вычислений и хранения KV-кэша.

🏗 В стойке теперь 96 ускорителей вместо 48, суммарно 27,6 ТБ HBM при расчётной мощности стойки 167 кВт. Microsoft заявляет до семикратного роста выдачи токенов со стойки относительно Maia 200. Ethernet-сеть объединяет до 12 288 ускорителей против 6 144 раньше.

⚠️ Ожидаемые +40% токенов на мегаватт относительно ведущих GPU-систем пока остаются прогнозом Microsoft: в анонсе не названы сравниваемые GPU, модели и условия проверки.
Внедрение Maia 300 начнётся в 2027 году.

💼 Для пользователей Azure это ставка на большее число одновременных запросов при ограниченной мощности дата-центра.

📎 Архитектура Maia 300 · Характеристики Maia 200

#Microsoft #Azure #Maia
———
@tsingular

Появились цены на предзаказ Microsoft Surface Ultra

20ти ядерный CPU
6144 ядерный GPU

128 гигов разделяемой оперативы под модели и 1 терабайт SSD (больше не дают)

Обойдется в $6К

#Surface #Microsoft
———
@tsingular

ИИ обвиняют в 165 тысячах сокращений за 2026 год

Наткнулся на интересный трекер AI Layoffs Tracker, который собрал 97 объявлений в 91 компании из 16 стран, где ИИ указан причиной сокращений: 165 614 мест на 22 октября.
В 59% случаев компания говорит, что работу выполняет ИИ, в 20% сокращения освобождают бюджет под ИИ-инфраструктуру, в 20% формулировки общие. 🧾

Microsoft в этих цифрах абсолютный лидер: 26 октября компания предложила добровольный выкуп контрактов 60 тысячам сотрудников при штате 223 тысячи, при этом капитальные вложения в центры данных и чипы на 2026 год запланированы в 175 млрд долларов.
Получается реально те деньги, которые раньше шли на штат, перераспределили на датацентры.

Госы не отстают.
Правительство Нидерландов планирует сократить аппарат примерно на 25 тысяч ставок за десять лет, экономия составит 900 млн евро в 2027 году и 3,5 млрд евро ежегодно с 2035-го, кроме полиции и обороны, конечно.

💼 Крупнейшие бюджеты на ИИ-инфраструктуру на 2026 год у компаний, которые в этом году сокращали штат: Amazon около 220 млрд долларов капитальных вложений, Alphabet 195–205 млрд, Microsoft 175 млрд.

📎 План правительства Нидерландов, Barclays

#Microsoft #FutureOfWork #увольнения
———
@tsingular

Microsoft вынесла обвязку ИИ-агентов в управляемый сервис Foundry Agent Service

28 октября Microsoft открыла публичную превью Copilot harness: агент описывается декларативно, а цикл работы и песочницу держит платформа.
Разработчик приносит знания, процедуры и инструменты.

Сборка состоит из четырёх частей.
Навыки пакуют инструкции и скрипты в процедуру для задач. Инструменты подключаются из Foundry и по протоколу MCP с явной авторизацией и подтверждениями. Агент работает с файлами и кодом, а ограниченные задачи передаёт встроенным субагентам.
Определения агентов можно держать под контролем версий рядом с кодом.

🔧 Смысл в том, что команды больше не пишут одно и то же. Координацию вызовов модели и инструментов, контекст, файлы и продолжение многошаговой задачи собирали сами, а отличало продукт редко именно это.

Отдельно Microsoft сделала общедоступной устойчивость долгих задач у hosted-агентов: платформа замечает обрыв и перезапускает работу, а приложение сохраняет промежуточные результаты и не дублирует действия во внешних системах.

💰 До 1 декабря 2026 обвязка бесплатна, дальше песочница считается по потреблению: 0,0994 доллара за час виртуального ядра и 0,0118 за гигабайт-час памяти.
Вызовы модели и сторонние инструменты оплачиваются отдельно.
В превью harness выбирают при создании агента, поменять позже нельзя, а процессор и память песочницы настраивает платформа.

💼 Помимо самого факта релиза тут интересен вектор развития, - обвязка агента становится платформенным слоем, как когда-то база данных или контейнеры.
Кому нужна независимость от поставщика, придётся выбирать между своим харнессом и чужой песочницей.

📎 Документация: https://learn.microsoft.com/azure/foundry/agents/how-to/use-tools-skills-copilot-harness

#Microsoft #AIAgents #AI #harness
———
@tsingular