- A Microsoft lançou novos recursos no Copilot que permitem usar vários modelos de IA simultaneamente no mesmo fluxo de trabalho, incluindo o Critique.
- O Critique faz o Researcher do Copilot extrair resultados dos modelos GPT (OpenAI) e Claude (Anthropic) para cada resposta, em vez de depender de um único modelo.
- Enquanto o GPT gera a resposta, o Claude revisa a precisão e a qualidade antes de apresentar ao usuário; há previsão de revisão bidirecional no futuro.
- Também foi lançado o Model Council, recurso que permite comparar respostas de diferentes modelos lado a lado, com as novidades chegando aos membros do programa Frontier.
- A Microsoft vem promovendo o Copilot Cowork, inspirado no Claude Cowork da Anthropic, em fases de teste para competir com Gemini, do Google, e outros agentes autônomos de IA.
Microsoft amplia Copilot com avaliação cruzada de IA
A empresa anunciou nesta segunda-feira, 30, novos recursos no Copilot que permitem usar vários modelos de IA no mesmo fluxo de trabalho. O objetivo é tornar as respostas mais rápidas e confiáveis, reduzindo falhas de IA.
O recurso Critique faz com que o Researcher do Copilot utilize simultaneamente modelos da OpenAI (GPT) e da Anthropic (Claude). Enquanto o GPT elabora a resposta, o Claude revisa-a para checar precisão e qualidade.
Segundo a Microsoft, o fluxo de trabalho poderá se tornar bidirecional no futuro, com o GPT revisando conteúdos do Claude. A vice-presidente Nicole Herskowitz destacou os benefícios da multimodelagem para produtividade e qualidade.
A empresa também lançou o Model Council, ferramenta que permite comparar respostas de diferentes modelos lado a lado. As atualizações chegam enquanto o Copilot Cowork ganha maior disponibilidade para o programa Frontier.
Copilot Cowork já havia sido apresentado em modo de teste no início do mês. A Microsoft mira ampliar o uso do Copilot frente à concorrência de Gemini, do Google, e do Claude Cowork da Anthropic.
Contexto adicional aponta que a novidade integra o portfólio de IA da Microsoft, que busca facilitar fluxos de trabalho com agentes autônomos e reduzir alucinações, mantendo resultados mais estáveis para clientes.
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