Microsoft Research zaprezentował Phi-4-reasoning-plus, model językowy open-weight, przeznaczony do zadań wymagających zaawansowanego rozumowania. Wykorzystuje architekturę Phi-4, fine-tuning i reinforcement learning, osiągając lepsze wyniki w matematyce, nauce, kodowaniu i logice.
Model Context Protocol (MCP) standaryzuje połączenia LLM z danymi. Azure MCP Server i integracja z GitHub Copilot Chat ułatwiają tworzenie agentów AI z dostępem do Azure.
Microsoft udostępnił laboratorium MCP dla Copilot Studio, oferując programistom środowisko do eksperymentowania i wykorzystywania protokołu w ekosystemie Microsoft.
BitNet b1.58 2B4T od Microsoftu to przełomowy model AI, działający wydajnie na CPU. Otwarty na licencji MIT, demokratyzuje AI. Oferuje wysoką wydajność przy niskim zużyciu zasobów, przewyższając inne modele w testach.
Historia Juliana Isli z Microsoft, który przekształcił osobiste doświadczenia w innowacje AI w służbie zdrowia, wspierając diagnozę rzadkich chorób i demokratyzując dostęp do opieki medycznej.
Microsoft rozszerzył możliwości SLM Phi Silica o funkcje multimodalne, integrując rozumienie obrazów. Umożliwia to nowe funkcje AI, takie jak Recall, zwiększając produktywność i dostępność.
Analiza MCP, standardu rewolucjonizującego interakcje AI z danymi, z perspektywy eksperta Willa Hawkinsa. Implementacja, bezpieczeństwo i możliwości dla partnerów ekosystemu AI.
Microsoft prezentuje 1-bitowy LLM, BitNet b1.58 2B4T, rewolucjonizujący GenAI dzięki wydajności na CPU, pokonując bariery tradycyjnych LLM i obniżając koszty obliczeniowe.
Microsoft prezentuje 1-bitowy model AI, BitNet, działający wydajnie na CPU, nawet na Apple M2, bez GPU, rewolucjonizując dostępność AI.
Microsoft zaprezentował BitNet b1.58 2B4T, model AI 1-bit. Model o 2 miliardach parametrów działa na CPU. To krok w AI dla zasobów ograniczonych. BitNet na Hugging Face (MIT) zmieni krajobraz AI.
