Eine Analyse des Model Context Protocol (MCP) von KI-Experte Will Hawkins, einschliesslich Microsofts Nutzung und der Chancen für Partner. MCP verbindet KI-Modelle mit Datenquellen und ermöglicht nahtlose Datenabfrage und Workflow-Ausführung, ähnlich einem USB-C-Anschluss für KI.
Microsofts 1-Bit LLM revolutioniert GenAI mit Effizienz auf CPUs. BitNet b1.58 2B4T trainiert nativ mit 1-Bit-Gewichten und überwindet so die Grenzen traditioneller LLMs.
Microsoft hat ein bahnbrechendes 1-Bit-KI-Modell vorgestellt, das die Effizienz steigert und KI-Zugänglichkeit erweitert. BitNet b1.58 2B4T läuft effizient auf CPUs wie Apples M2, ohne leistungsstarke GPUs zu benötigen.
Microsofts BitNet b1.58 ist ein bahnbrechendes, ultra-leichtes 1-Bit-KI-Modell mit 2 Milliarden Parametern, das effizient auf Standard-CPUs läuft und neue Anwendungsbereiche eröffnet.
Microsofts BitNet b1.58 2B4T revolutioniert LLMs durch ternäre Quantisierung. Das ermöglicht effiziente KI auf Alltagsgeräten und senkt Speicherbedarf sowie Energieverbrauch.
Microsoft hat zwei Preview-Versionen von Servern basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) vorgestellt. Diese Initiative vereinfacht die Entwicklung und reduziert den Bedarf an benutzerdefinierten Konnektoren für unterschiedliche Datenquellen.
Microsofts BitNet b1.58 2B4T ist ein bahnbrechendes KI-Modell. Es läuft nahtlos auf CPUs, auch auf energieeffizienten Chips wie dem Apple M2, ohne teure GPUs zu benötigen. Open-Source MIT-Lizenz fördert Zusammenarbeit und Innovation.
Microsoft stellt ein hocheffizientes KI-Modell vor, das nahtlos auf CPUs läuft und KI zugänglicher und vielseitiger macht. Es ist ein großer Fortschritt bei der Bereitstellung von KI auf verschiedenen Hardwareplattformen, von Smartphones bis hin zu IoT-Geräten.
Microsoft hat BitNet b1.58 2B4T vorgestellt, ein 1-Bit-LLM mit zwei Milliarden Parametern, trainiert mit vier Billionen Token. Es läuft effizient auf CPUs und ist so auch auf Geräten wie dem Apple M2 Chip zugänglich.
Microsoft passt seine KI-Strategie an, verlangsamt das Expansionstempo, fokussiert auf effiziente Ressourcenallokation und den Übergang von Training zu Inferenz.
