במרוץ היקר לדומיננטיות בבינה מלאכותית, Microsoft נוקטת בגישה שונה. בהנחיית Mustafa Suleyman, היא מאמצת תפקיד של 'שחקן שני זריז', נותנת לאחרים לפרוץ דרך ולספוג עלויות, תוך מיצוב אסטרטגי לניצול פריצות הדרך שלהם. זו אסטרטגיה מחושבת של יעילות, אופטימיזציה ושילוב בשוק.
Japan Airlines מפתחת את 'JAL-AI Report', אפליקציית AI במכשיר המשתמשת ב-Phi-4 SLM של Microsoft, לסיוע לצוותי אוויר בתיעוד אירועים בטיסה ביעילות. זה מפחית עומס אדמיניסטרטיבי, חוסך זמן, משפר איכות דיווחים ומאפשר יותר התמקדות בשירות לנוסע. זהו חלק מאסטרטגיית שילוב AI רחבה יותר ב-JAL.
סאטיה נאדלה, מנכ'ל מיקרוסופט, טוען שמודלי AI בסיסיים הופכים יותר ויותר דומים, והתחרות עוברת לפיתוח מוצרים. מיקרוסופט מתמקדת בשילוב AI בענן ובמוצרים, ולא רק בפיתוח מודלים.
מיקרוסופט ו-IBM מובילות מהפכה במודלי שפה קטנים (SLM), המציעים יעילות אנרגטית, נגישות וביצועים גבוהים ביישומים עסקיים. Granite ו-Phi-4 מדגימים עתיד AI בר-קיימא.
סדרת Phi-4 של מיקרוסופט מייצגת קפיצת מדרגה משמעותית בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בעיבוד רב-מודאלי ובפריסה מקומית יעילה. הסדרה, הכוללת את דגמי Phi-4 Mini Instruct ו- Phi-4 Multimodal, מבשרת על עידן חדש שבו יכולות AI רבות עוצמה אינן מוגבלות עוד לתשתית ענן בקנה מידה גדול.
LLMWare משתפת פעולה עם Qualcomm כדי להביא יכולות AI מתקדמות, מאובטחות ויעילות למחשבים אישיים עם מעבדי Snapdragon X Series, באמצעות חבילת התוכנה Model HQ.
מיקרוסופט משיקה מודל AI חדש לעיבוד דיבור, ראייה וטקסט ישירות במכשירים, עם דרישות מחשוב מופחתות משמעותית. זהו צעד נוסף במעבר ל-SLMs יעילים למכשירים ניידים ומחשוב קצה.
Phi-4 של מיקרוסופט מגדירה מחדש יעילות ב-AI. מודלים קומפקטיים אלו, הכוללים את Phi-4-multimodal ו-Phi-4-Mini, מעבדים טקסט, תמונות ודיבור תוך שימוש בפחות כוח מחשוב. 'תערובת LoRAs' משפרת את היכולות הרב-מודאליות. המודלים מציגים ביצועים מרשימים במדדים, ומציעים נגישות וחיסכון בעלויות עבור יישומים מגוונים.
מיקרוסופט מציגה את Phi-4 מודלים קטנים וחזקים לטקסט ולמולטימדיה המאפשרים יכולות בינה מלאכותית מתקדמות למפתחים בתחומים שונים תוך שמירה על בטיחות ואבטחה
מיקרוסופט הציגה את Phi-4, מודל שפה קטן עם 14 מיליארד פרמטרים, שנועד לשפר את ההנמקה המתמטית. המודל, הזמין במקור ב-Azure AI Foundry, שוחרר לאחרונה ב-Hugging Face ברישיון MIT. Phi-4 מצטיין בהנמקה מתמטית בזכות נתונים סינתטיים, נתונים אורגניים שאורגנו בקפידה ושיטות אימון חדשניות.
