Aujourd’hui, Microsoft a dévoilé Copilot Labs , une nouvelle initiative qui permet à l’entreprise de tester des fonctionnalités d’IA innovantes auprès d’un groupe restreint d’utilisateurs. Cette approche basée sur les retours d’expérience vise à améliorer ces fonctionnalités avant un lancement plus large. Copilot Labs sera accessible à tous les utilisateurs de Copilot Pro , offrant une expérience similaire à celle de Google Search Labs , mettant en avant les améliorations « en cours » de Copilot.
La fonctionnalité inaugurale de Copilot Labs s’appelle Think Deeper . Cet outil puissant utilise les modèles o1 avancés d’OpenAI, conçus pour investir plus de temps dans le raisonnement avant de fournir des réponses. Ces modèles de pointe excellent dans la résolution de défis complexes dans divers domaines tels que la science, le codage et les mathématiques.
La fonction Think Deeper de Copilot exploite ces derniers modèles de raisonnement pour aider les utilisateurs à résoudre des problèmes mathématiques complexes, à superviser des projets domestiques complexes, etc. Comme prévu, les réponses peuvent prendre plus de temps que les interactions Copilot standard ; cependant, elle fournit des solutions complètes, étape par étape, pour les requêtes difficiles.
Microsoft déploie actuellement la fonctionnalité Think Deeper auprès d’une sélection limitée d’ utilisateurs de Copilot Pro en Australie, au Canada, en Nouvelle-Zélande, au Royaume-Uni et aux États-Unis.
Avec l’introduction de Think Deeper , Microsoft repousse les limites de l’assistance par l’IA, en dotant les utilisateurs d’un outil puissant pour effectuer des tâches exigeantes. Le déploiement initial auprès d’un groupe restreint signale une stratégie mesurée mais prometteuse visant à affiner cette fonctionnalité révolutionnaire.
De plus, Microsoft intègre les modèles o1 d’OpenAI dans d’autres produits et services. Par exemple, en utilisant o1-preview avec GitHub Copilot, Microsoft a découvert que les capacités de raisonnement du modèle permettent une compréhension plus approfondie des contraintes de codage et des cas limites, ce qui se traduit par des résultats plus efficaces et de meilleure qualité. Grâce à cet aperçu o1 dans GitHub, les développeurs peuvent exploiter GPT-4o pour des explications rapides des API et o1-preview pour créer des algorithmes complexes.
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