KI in Windows: KI-Tools und -Funktionen, die Sie interessieren könnten

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Microsoft hat viel Arbeitskraft und finanzielle Ressourcen in die KI investiert und großartige Ergebnisse erzielt. In diesem Beitrag, MiniTool wird über KI in Windows sprechen, einschließlich KI-Tools und -Funktionen in Windows 11 und Windows 10.

Wie Sie wissen, hat Microsoft immer mehr KI-Funktionen in Windows 10 und Windows 11 entwickelt und eingeführt. KI in Windows ist heute ein Thema! Bei Microsoft ist eine neue Ära der KI angebrochen. In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die KI-gestützten Funktionen in Windows vor.

Copilot unter Windows

Windows Copilot ist eine neue KI-gestützte Funktion in Windows 11 (auch in Windows 10 verfügbar). Es handelt sich um einen intelligenten Assistenten, der seinen Benutzern dabei helfen kann, Antworten und Inspirationen aus dem gesamten Web zu erhalten, Kreativität und Zusammenarbeit unterstützt und Ihnen hilft, sich auf die Aufgabe zu konzentrieren.

Unter Windows 11 23H2 ist Windows Copilot auf Build 22631.3007 oder höher verfügbar. Unter Windows 11 22H2 ist es ab Build 22621.3007 verfügbar. Außerdem erfordert KI in Windows Microsoft Edge Version 120.0.2210.121 oder höher. Wenn Sie noch Windows 10 verwenden, können Sie dies tun Copilot aktivieren mit Hilfe von ViVeTool.

Wenn Sie wissen möchten, ob Copilot auf Ihrem Gerät verfügbar ist, können Sie den folgenden Registrierungsschlüssel überprüfen:

• Registrierungspfad: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Shell\Copilot
• Name des Registrierungsschlüssels: IsCopilotAvailable
• Mögliche Werte: 0 bedeutet nicht verfügbar oder 1 bedeutet verfügbar.

klicken Sie hier Weitere Informationen zu Copilot unter Windows finden Sie hier.

Windows AI Studio

Windows AI Studio ist ebenfalls eines der Windows AI-Tools. Es vereinfacht die Entwicklung generativer KI-Apps durch die Integration modernster KI-Entwicklungstools und -modelle aus Azure AI Studio und anderen Katalogen wie Hugging Face.

Mit Windows AI Studio können Entwickler hochmoderne Small Language Models (SLMs) für die lokale Verwendung in ihren Windows-Apps optimieren, anpassen und bereitstellen. Es bietet eine durchgängig geführte Arbeitsbereichseinrichtung, die eine Benutzeroberfläche für die Modellkonfiguration und geführte Tutorials zur Feinabstimmung beliebter SLMs wie Phi sowie hochmoderner Modelle wie Llama 2 und Mistral umfasst.

Entwickler können ihre fein abgestimmten Modelle mithilfe der in den Arbeitsbereich integrierten Prompt Flow- und Gradio-Vorlagen schnell testen.

Du kannst Gehen Sie zu dieser GitHub-Seite von Windows AI Studio um das neueste relevante Dokument zu erhalten. Sie können Windows AI Studio auch zur weiteren Verwendung herunterladen.

Windows Machine Learning

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Windows ML, um maschinelles Lernen in Ihren Windows-Anwendungen zu implementieren. Windows ML dient als leistungsstarke, zuverlässige API, die die Bereitstellung hardwarebeschleunigter ML-Inferenzen auf Windows-Geräten erleichtert.

Windows ML ist in den neuesten Editionen von Windows 10 und Windows Server 2019 integriert und steht außerdem als NuGet-Paket zur Abwärtskompatibilität mit Windows 8.1 zur Verfügung. Es bietet Entwicklern folgende Vorteile:

• Vereinfachte Entwicklung: Da die neuesten Versionen von Windows 10 und Windows Server 2019 Windows ML nativ integrieren, benötigen Sie lediglich Visual Studio und ein trainiertes ONNX-Modell, das Sie mit der Windows-Anwendung bündeln können. Wenn Sie außerdem Ihre KI-gesteuerten Funktionen auf ältere Windows-Versionen (bis 8.1) erweitern müssen, steht Windows ML problemlos als NuGet-Paket zur Verteilung mit Ihrer Anwendung zur Verfügung.
• Umfangreicher Hardware-Support: Mit Windows ML können Sie Ihre ML-Workload einmal schreiben und eine hochoptimierte Leistung über verschiedene Hardwareanbieter und Siliziumtypen hinweg erzielen, einschließlich CPUs, GPUs und KI-Beschleunigern. Darüber hinaus sorgt Windows ML für eine konsistente Leistung im gesamten unterstützten Hardwarespektrum.
• Geringe Latenz und Echtzeitergebnisse: ML-Modelle können mithilfe der Verarbeitungsfunktionen von Windows-Geräten ausgewertet werden und ermöglichen so eine lokale Echtzeitanalyse großer Datensätze wie Bilder und Videos. Die Ergebnisse werden umgehend und effizient zur Verwendung in leistungsintensiven Aufgaben wie Spiele-Engines oder Hintergrundprozessen wie der Indizierung für die Suche bereitgestellt.
• Erhöhte Flexibilität: Durch die Möglichkeit, ML-Modelle lokal auf Windows-Geräten auszuwerten, können Sie ein breiteres Spektrum an Szenarien bewältigen. Beispielsweise kann die ML-Modellbewertung auch dann erfolgen, wenn das Gerät offline ist oder zeitweise eine Verbindung besteht. Dies betrifft auch Szenarien, in denen Datenschutz- oder Datensouveränitätsbedenken die Übertragung aller Daten in die Cloud verhindern.
• Reduzierte Betriebskosten: Durch das Training von ML-Modellen in der Cloud und deren anschließende lokale Auswertung auf Windows-Geräten können die Bandbreitenkosten erheblich gesenkt werden, da nur minimale Daten an die Cloud gesendet werden, wie sie möglicherweise für die fortlaufende Verfeinerung Ihres ML-Modells erforderlich sind. Darüber hinaus minimiert dieser Ansatz die Auswirkungen auf Cloud-Ressourcen und senkt so die Gesamtbetriebskosten.

klicken Sie hier um weitere Informationen zu erhalten.

Endeffekt

KI in Windows ist sehr nützlich. Es kann Ihre Arbeit vereinfachen und Ihnen helfen, schwierige Probleme schneller zu lösen. Sie werden in immer mehr KI-Funktionen finden Windows 11 24H2 . Freuen wir uns gemeinsam darauf.