微软正在为Outlook搜索引入一款专用小型语言模型,通过优化搜索结果排序,提高邮件检索的准确性和相关性。
据悉,该模型采用精简版模型排名器(Reranker)架构,通过更大型模型的监督训练,在控制计算资源消耗的同时优化搜索结果。目前,微软正在内部测试该模型,并表示早期离线测试结果令人鼓舞。
与能够理解自然语言指令的AI搜索不同,此次模型主要负责对现有搜索结果进行重新排序,并未涉及自然语言搜索能力。微软展示的测试对比显示,新模型能够改善搜索结果相关性,减少无关邮件干扰。
近年来,微软持续将AI融入Outlook,包括Copilot邮件撰写、会议冲突自动处理等功能。相比直接面向用户的生成式AI,此次搜索模型更侧重底层检索效率,通过轻量化技术优化高频使用场景,也体现出微软正在将AI能力从内容生成延伸至传统软件功能的性能优化。
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