این تحلیل به بررسی دیدگاه‌های ویل هاوکینز، متخصص هوش مصنوعی، درباره پروتکل زمینه مدل (MCP) می‌پردازد، استانداردی که تعامل هوش مصنوعی با داده‌ها را متحول می‌کند. تخصص هاوکینز کاربردهای عملی MCP، پذیرش مایکروسافت و فرصت‌های آن برای شرکا را روشن می‌کند.
مایکروسافت مدل زبانی بزرگ (LLM) یک بیتی را معرفی کرد که با وزن های یک بیتی آموزش داده شده و کارایی GenAI را در CPU های معمولی بهبود می بخشد.
محققان مایکروسافت از یک مدل هوش مصنوعی 1 بیتی رونمایی کردند که کارایی را افزایش و دسترسی را گسترده تر می کند. این مدل بر روی CPU ها بدون نیاز به GPU های قدرتمند اجرا می شود.
مایکروسافت از مدل هوش مصنوعی 1 بیتی BitNet b1.58 2B4T رونمایی کرد. این مدل با 2 میلیارد پارامتر، به طور موثر بر روی پردازنده‌های CPU استاندارد اجرا می‌شود و دسترسی‌پذیری و تأثیر بالقوه آن، چشم‌انداز استقرار هوش مصنوعی را در صنایع مختلف تغییر می‌دهد.
BitNet مایکروسافت، با استفاده از کوانتیزاسیون سه تایی، کارایی و دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را متحول می‌کند و امکان اجرای هوش مصنوعی پیشرفته را در دستگاه‌های روزمره فراهم می‌سازد.
مایکروسافت با معرفی دو نسخه پیش‌نمایش از سرورهای مبتنی بر پروتکل مدل متن (MCP)، گامی مهم در جهت افزایش تعامل‌پذیری در هوش مصنوعی و تعامل داده‌های ابری برداشته است. این ابتکار، فرآیند توسعه را ساده‌تر و نیاز به کانکتورهای سفارشی برای منابع داده ناهمگون را کاهش می‌دهد.
مایکروسافت از مدل هوش مصنوعی جدیدی به نام BitNet b1.58 2B4T رونمایی کرد که با عملکرد عالی در CPUها، بدون نیاز به GPU، سرعت دو برابر و حجم کم، انقلابی در هوش مصنوعی کارآمد ایجاد می‌کند. این مدل متن‌باز، امکان استقرار هوش مصنوعی را بر روی دستگاه‌های با منابع محدود فراهم می‌کند.
بخش تحقیقات مایکروسافت از یک مدل هوش مصنوعی فوق‌العاده کارآمد رونمایی کرد. این سیستم برای اجرا روی پردازنده‌های مرکزی طراحی شده و دسترسی به هوش مصنوعی را گسترش می‌دهد.
محققان مایکروسافت از BitNet b1.58 2B4T، یک مدل زبان بزرگ 1 بیتی منبع باز، رونمایی کردند. این مدل با دو میلیارد پارامتر و آموزش بر روی چهار تریلیون توکن، کارایی انرژی فوق‌العاده‌ای دارد و بر روی پردازنده‌های مرکزی سنتی نیز قابل اجراست.
نشانه‌های اخیر حاکی از کند شدن احتمالی توسعه مایکروسافت در بخش هوش مصنوعی است. با این حال، بررسی دقیق‌تر نشان می‌دهد که این یک تنظیم استراتژیک است، نه عقب‌نشینی کامل. تمرکز از آموزش فشرده هوش مصنوعی به استقرار مدل مقرون به صرفه‌تر تغییر کرده است.
