Das Model Context Protocol (MCP) standardisiert die Verbindung zwischen LLMs und externen Datenquellen. Es ermöglicht robuste KI-Anwendungen durch zuverlässige Datenbereitstellung und Integration in Plattformen wie Azure und Semantic Kernel.
Microsoft hat ein neues GitHub-Repository vorgestellt, das als Labor zur Erforschung des Model Context Protocol (MCP) innerhalb des Microsoft Copilot Studio-Ökosystems dient. Es ermöglicht Entwicklern, die Fähigkeiten des MCP kennenzulernen und zu nutzen.
Microsofts BitNet b1.58 2B4T ist ein bahnbrechendes KI-Modell, das effizient auf CPUs läuft. Es ermöglicht eine breitere Zugänglichkeit zu KI und übertrifft vergleichbare Modelle in Benchmarks. Trotz Einschränkungen zeigt es das Potenzial für nachhaltige, dezentrale KI-Lösungen.
Ein Microsoft-Entwickler verwandelt persönliche Erfahrungen in bahnbrechende KI-Lösungen im Gesundheitswesen, um Diagnostik seltener Krankheiten zu beschleunigen und Familien Hoffnung zu geben.
Microsoft hat sein kleines Sprachmodell Phi Silica erweitert, sodass es 'sehen' kann. Dies ermöglicht multimodale Funktionalität und positioniert Phi Silica als intelligenten Kern für KI-Funktionen wie Recall.
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.
