微軟公司今天宣布:微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發(fā)集團主席張亞勤博士因個人原因離職。
張亞勤博士于1999年加入微軟,曾擔任微軟亞洲研究院院長(2000-2004),微軟全球副總裁 (2004-2006主管移動和嵌入式部門), 微軟中國有限公司董事長(2007-2012),現(xiàn)任微軟公司全球資深副總裁 (2006至今)兼微軟亞太研發(fā)集團主席,負責微軟在亞太地區(qū)的科研及產品開發(fā)工作。
任職期間,張亞勤提出了“中國智造、慧及全球”的目標,整合微軟亞洲研究院、微軟亞洲工程院、微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院、微軟亞洲商務軟件事業(yè)部、微軟亞洲硬件技術中心、微軟(中國)云計算和企業(yè)部門與戰(zhàn)略合作部,領導了包括基礎研究、技術孵化、產品開發(fā)、生態(tài)系統(tǒng)合作在內的微軟在亞太地區(qū)創(chuàng)新體系的構建,并在中國由微軟全球“市場中心”、“研發(fā)中心”逐步升級至“戰(zhàn)略中心”的發(fā)展進程中起到了關鍵性的作用。
圖:張亞勤博士
“我們由衷地感謝亞勤在過去16年里為公司所作的貢獻與付出,并期待他在新的事業(yè)里程中取得更加卓越的成就。從微軟亞洲研究院首席科學家到院長,從微軟移動產品研發(fā)部門的掌舵者到微軟亞太研發(fā)集團的領導人,亞勤對于微軟在中國建設世界級創(chuàng)新基地的過程中發(fā)揮了不可替代的重要作用。沒有他,我們很難想象公司能夠在短短的十幾年間在本地產業(yè)合作、生態(tài)系統(tǒng)建設、吸引和培養(yǎng)人才方面取得的顯著成績。”微軟全球資深副總裁索瑪•塞加說,“但亞勤的卸任,并不意味著微軟‘扎根中國、服務中國、源智中國、共贏中國’(In China, For China. By China, With China)的戰(zhàn)略有所變化,我們將一如既往地支持中國本地科技產業(yè)的創(chuàng)新,并持續(xù)為提升中國研發(fā)團隊在微軟全球創(chuàng)新體系中的重要性與影響力而努力。”
“使命達成”——張亞勤用這四個字來解釋他離開的原因。
“我用了16年的時間,完成了加入微軟時對公司的承諾,現(xiàn)在是聽從心聲、聽從新的‘使命召喚’的時候。對微軟,我懷有深深的感激,這種感激既來自公司給予我的尊重和信任,也來自公司對中國的誠意和貢獻。我相信基業(yè)長青的機構和企業(yè)不會因創(chuàng)始人或領導人的變化而偏離道路,只會一直堅定的走下去。我對新的領導團隊以及微軟亞太研發(fā)集團的未來充滿信心。”張亞勤說。
微軟亞太研發(fā)集團擁有一支杰出的管理及研發(fā)團隊,現(xiàn)管理團隊主要包括微軟亞太研發(fā)集團首席運營官申元慶、微軟亞洲研究院院長洪小文、微軟互聯(lián)網(wǎng)工程院院長王永東等。申元慶在微軟工作的20年間,在產品研發(fā)和市場銷售領域先后擔任過多項管理職務,是微軟在中國的研發(fā)體系建設全程的參與者和貢獻者,參與長期戰(zhàn)略發(fā)展并負責微軟在中國的合作伙伴關系及生態(tài)系統(tǒng)建設。洪小文一直全面負責微軟亞洲研究院的研究工作以及與中國及亞太地區(qū)學術界的合作。他于1995年加入微軟并于2005年參與建立了微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院。王永東領導微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院參與包括微軟必應(Bing)搜索引擎、人工智能、在線廣告技術,語音及自然語言處理技術,以及移動互聯(lián)網(wǎng)服務等重要領域全球產品的研發(fā)以及開發(fā)與中國及亞太地區(qū)相關的產品功能。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術,通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠將復雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術,通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質量,在多項測試中超越包括Sora在內的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質量管控方法,讓AI在保持技術能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領域帶來了效率和精度的雙重突破。