Microsoft推出迷你参数创新模型Mu：与Phi-3.5-mini性能相当，助力Windows智能体升级
发布时间：2025-06-24 09:54:04 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：5 次
今天凌晨，微软正式发布了其最新创新小参数模型Mu。 这款模型参数仅为3.3亿，却在性能上能与微软此前发布的Phi-3.5-mini相媲美，而其体量仅为Phi-3.5-mini的十分之一。更令人瞩目的是，Mu在离线NPU笔记本设备上能实现每秒超过100个token的响应速度，这在小参数模型领域是极为罕见的突破。
Mu模型的一大亮点是支持在Windows中设置智能体。用户只需通过自然语言指令，智能体便能实时转化为系统操作，例如，一句“把鼠标指针调大一些，调整屏幕亮度”即可让智能体精准定位并一键完成设置调整，极大地提升了Windows系统的易用性。
Mu模型借鉴了微软之前发布的Phi Silica模型，专为小型本地部署进行优化，尤其适用于配备NPU的Copilot+ PC。其核心架构为仅解码器的Transformer，并在其基础上引入了三大创新:
此外，Mu模型还采用了预热稳定衰减时间表和Muon优化器等先进训练技术来进一步优化性能。微软使用A100GPU对Mu进行训练，遵循Phi模型开发中首创的技术，首先在数百亿个高质量教育token上进行预训练，以学习语言的语法、语义和世界知识。为了进一步提高准确性，Mu还从Phi模型中进行知识蒸馏，实现了显著的参数效率，参数量仅为Phi-3.5-mini的十分之一，却达到了相似的性能。
为提升Windows系统的易用性，微软一直致力于打造一个能理解自然语言并无缝修改系统设置的AI智能体。微软计划将Mu模型驱动的智能体集成到现有搜索框中，以实现流畅的用户体验，这要求对众多可能的设置实现超低延迟响应。
在测试了多种模型后，Mu因其合适的特性被选中。尽管基线Mu模型在未经微调的情况下精度会下降50%，但微软通过将训练规模扩大到360万个样本（提升1300倍），并将处理的设置从约50项扩展至数百项，成功弥补了这一差距。通过采用自动化标注的合成方法、带元数据的提示调优、多样化措辞、噪声注入和智能采样等技术，用于设置智能体的Mu微调模型成功达到了质量目标。测试显示，Mu模型打造的智能体在Windows设置的理解和执行操作方面表现出色，响应时间控制在500毫秒以内。
北京时间6月24日凌晨，微软在官网发布了创新小参数模型Mu。以下是关于该模型的详细介绍：
模型概况
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参数规模：Mu模型仅有3.3亿参数，但其性能可以比肩微软之前发布的小参数模型Phi-3.5-mini，且体量仅为Phi-3.5-mini的十分之一。
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响应速度：在离线NPU的笔记本设备上，Mu可以跑出每秒超过100 tokens的响应，这在小参数模型领域非常罕见。
功能特点
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支持Windows智能体：Mu支持在Windows中设置智能体，可将自然语言指令实时转化为系统操作，例如语音调整鼠标指针或屏幕亮度。
重要意义
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性能提升：Mu模型在保持较小参数规模的同时，实现了与Phi-3.5-mini相当的性能，这为在资源受限的设备上运行高效的AI模型提供了新的可能性。
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应用拓展：通过支持Windows智能体，Mu能够更好地与Windows系统集成，为用户提供更加便捷和智能的交互体验，例如通过语音指令完成系统操作，这将进一步拓展AI技术在个人电脑端的应用场景。
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