微软Xbox裁员波及多个团队，《使命召唤：战区手游》因表现不佳已大规模缩减

微软最近宣布的一项裁员决定撼动游戏界，涉及约650名员工，主要为支持岗位。游戏部门负责人Phil Spencer强调，此番调整旨在优化团队结构，保障长期发展，不影响工作室运营及游戏开发。但GameFile指出，《使命召唤：战区手游》因表现不佳已实施大规模缩减，揭示了即便是知名品牌，在移动市场亦非稳操胜券。

Spencer虽对新作寄予厚望，希望通过其提振Xbox Game Pass，但成效仍属未知。与此同时，动视暴雪工会代表对裁员背后的“结构调整”说法提出质疑，并呼吁更多团队组建工会，以应对行业不断的人才流失。值得注意的是，微软与动视暴雪合并至今，未见显著正面效应，已有2500名员工失去工作，未来裁员阴影依旧笼罩。

微软揭晓Phi-3.5 AI模型：突破性128K上下文窗口，首推混合专家系统

近日消息，微软公司最新发布的Phi-3.5系列AI模型引起了业界的广泛关注，特别是其中的Phi-3.5-MoE，作为该系列的首个混合专家模型（MoE）版本，标志着微软在AI技术研究上的又一重要里程碑。

本次发布的 Phi-3.5 系列包括 Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision 和 Phi-3.5-mini 三款轻量级 AI 模型，基于合成数据和经过过滤的公开网站构建，上下文窗口为 128K，所有模型现在都可以在 Hugging Face 上以 MIT 许可的方式获取。

Phi-3.5-MoE：首个混合专家模型

Phi-3.5-MoE 是 Phi 系列中首个利用混合专家（MoE）技术的模型。该模型在 16 x 3.8B MoE 模型使用 2 个专家仅激活了 66 亿个参数，并使用 512 个 H100 在 4.9T 标记上进行了训练。

微软研究团队从零开始设计该模型，以进一步提高其性能。在标准人工智能基准测试中，Phi-3.5-MoE 的性能超过了 Llama-3.1 8B、Gemma-2-9B 和 Gemini-1.5-Flash，并接近目前的领先者 GPT-4o-mini。

Phi-3.5-vision：增强型多帧图像理解

Phi-3.5-vision 共有 42 亿个参数，使用 256 个 A100 GPU 在 500B 标记上进行训练，现在支持多帧图像理解和推理。

Phi-3.5-vision 在 MMMU（从 40.2 提高到 43.0）、MMBench（从 80.5 提高到 81.9）和文档理解基准 TextVQA（从 70.9 提高到 72.0）上的性能均有提高。

Phi-3.5-mini：轻量级、强功能

Phi-3.5-mini 是一个 38 亿参数模型，超过了 Llama3.1 8B 和 Mistral 7B，甚至可媲美 Mistral NeMo 12B。

该模型使用 512 个 H100 在 3.4T 标记上进行了训练。该模型仅有 3.8B 个有效参数，与拥有更多有效参数的 LLMs 相比，在多语言任务中具有很强的竞争力。

此外，Phi-3.5-mini 现在支持 128K 上下文窗口，而其主要竞争对手 Gemma-2 系列仅支持 8K。