Microsoft Avanza la Interoperabilidad con MCP
Microsoft impulsa la interoperabilidad en IA con dos servidores MCP. Simplifica el desarrollo y reduce conectores personalizados para diversas fuentes de datos en Azure.
Microsoft impulsa la interoperabilidad en IA con dos servidores MCP. Simplifica el desarrollo y reduce conectores personalizados para diversas fuentes de datos en Azure.
Microsoft presenta BitNet b1.58 2B4T, un modelo de IA que funciona en CPU como Apple M2, sin GPU, duplica la velocidad y es muy ligero, revolucionando la IA eficiente.
Microsoft presenta un modelo de IA de alta eficiencia para CPUs, accesible y versátil en plataformas como el chip M2 de Apple, democratizando la IA.
Microsoft revela BitNet, un modelo de lenguaje de 1-bit que redefine la eficiencia, operando en CPUs tradicionales y democratizando el acceso a la IA.
Microsoft ajusta su estrategia de IA, priorizando la eficiencia y el despliegue de modelos sobre la expansión rápida y el entrenamiento intensivo.
En la costosa carrera por dominar la IA, Microsoft adopta un enfoque diferente. Liderado por Mustafa Suleyman, actúa como un 'segundo jugador' astuto, dejando que otros innoven y absorban costos, mientras se posiciona para capitalizar los avances. No es retraso, sino una estrategia calculada de eficiencia, optimización e integración en el mercado.
Cómo el arte viral generado por IA, inspirado en Studio Ghibli y potenciado por GPT-4o de OpenAI, se convirtió en una ganancia inesperada para Microsoft. La tendencia impulsó el uso de Azure y destacó la asociación estratégica, beneficiando la valoración de Microsoft y la demanda de GPUs.
Japan Airlines implementa 'JAL-AI Report', una app con IA en dispositivo (Phi-4 de Microsoft), para que la tripulación de cabina documente eventos de vuelo eficientemente. Reduce tiempo administrativo, mejora informes y permite más atención a pasajeros. Parte de una estrategia AI más amplia en JAL con Microsoft Azure OpenAI.
Microsoft mejora Copilot con 'Researcher' y 'Analyst', herramientas IA para investigación profunda. Desafía a OpenAI, Google y xAI, evolucionando los chatbots a socios analíticos capaces de tareas complejas, integrando datos laborales y web. Se enfoca en razonamiento, síntesis y análisis de datos, aunque la precisión sigue siendo un desafío.
Microsoft presenta KBLaM, una arquitectura 'plug-and-play' que integra conocimiento externo en LLMs sin modificarlos. Ofrece eficiencia, escalabilidad y transparencia superiores a RAG, evitando el problema de escalado cuadrático.