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.
Im hochriskanten, teuren Rennen um die KI-Dominanz wählt Microsoft einen anderen Weg. Unter Mustafa Suleyman agiert Microsoft als kluger Zweiter, lässt andere die Kosten tragen und optimiert deren Durchbrüche. Dies ist keine Verzögerung, sondern eine kalkulierte Strategie der Effizienz, Optimierung und Marktintegration, um KI in Produkte wie Windows, Office und Azure zu integrieren.
Virale KI-Bilder im Ghibli-Stil, erzeugt mit OpenAI's GPT-4o, zeigten nicht nur die Macht der KI, sondern unterstrichen auch den strategischen Wert für Microsoft. Die hohe Rechenlast und Nutzerbindung durch diesen Trend kamen direkt Microsofts Cloud-Sparte Azure zugute, was die enge Verflechtung und den kommerziellen Nutzen der Partnerschaft mit OpenAI verdeutlicht.
Japan Airlines revolutioniert Bordabläufe mit 'JAL-AI Report', einer On-Device-KI-App mit Microsofts Phi-4. Sie reduziert den Verwaltungsaufwand für Flugbegleiter, ermöglicht schnellere Berichte und Übersetzungen, selbst offline, und gibt mehr Zeit für Passagiere. Teil einer breiteren KI-Strategie bei JAL zur Verbesserung von Effizienz und Service.
Microsoft erweitert Copilot um 'Deep Research'-Tools und fordert damit Konkurrenten wie OpenAI, Google und xAI heraus. Dies spiegelt den Trend wider, dass sich KI-Chatbots von einfachen Abfrage-Antwort-Mechanismen zu komplexen Analysepartnern entwickeln, die komplizierte Forschungsaufgaben bewältigen können.
Microsoft Research stellt KBLaM vor, eine 'Plug-and-Play'-Architektur, die externes Wissen effizient in Large Language Models (LLMs) integriert. Sie umgeht die quadratische Skalierung und bietet verbesserte Transparenz und weniger Halluzinationen im Vergleich zu traditionellen Methoden wie RAG.
