آزمایشگاه MCP استودیو Copilot مایکروسافت
مایکروسافت آزمایشگاه پروتکل زمینه مدل (MCP) را برای استودیو Copilot معرفی کرد. این ابتکار به توسعهدهندگان امکان میدهد تا قابلیتهای MCP را در یک محیط عملی تجربه کنند و از آن بهره ببرند.
مایکروسافت آزمایشگاه پروتکل زمینه مدل (MCP) را برای استودیو Copilot معرفی کرد. این ابتکار به توسعهدهندگان امکان میدهد تا قابلیتهای MCP را در یک محیط عملی تجربه کنند و از آن بهره ببرند.
مایکروسافت از مدل هوش مصنوعی BitNet b1.58 2B4T رونمایی کرد که روی CPUها کارآمد است. این مدل با مجوز MIT، هوش مصنوعی را برای کاربردهای بیشتری در دسترس قرار میدهد و در تستهای معیار از مدلهای هماندازه بهتر عمل میکند.
داستان یک توسعهدهنده مایکروسافت که با الهام از چالشهای شخصی، به نوآوری در حوزه سلامت با استفاده از هوش مصنوعی میپردازد و ابزاری برای تشخیص سریعتر بیماریهای نادر ارائه میدهد.
Phi Silica مایکروسافت با قابلیت دیدن، گامی به سوی عملکرد چندوجهی و افزایش کارایی در ویژگیهای هوش مصنوعی مانند Recall برداشته است.
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.