Nawigacja w świecie Web Dev: Wiedza i nowości
Przegląd nowości, wiedzy i porad dla developerów webowych. AI, frameworki, bezpieczeństwo i przyszłość przeglądarek.
Przegląd nowości, wiedzy i porad dla developerów webowych. AI, frameworki, bezpieczeństwo i przyszłość przeglądarek.
Clippy powraca! Kultowy asystent Microsoft Office odzyskuje blask dzięki AI, stając się pomocnym towarzyszem.
Microsoft przesuwa granice AI dzięki Phi-4. Modele te, jak Phi-4 Reasoning i Mini, są wydajne, adaptacyjne i przeznaczone do codziennych urządzeń, zmieniając AI w podstawowy element innowacji.
Microsoft Phi to nowa generacja małych modeli językowych (SLM), które redefiniują możliwości kompaktowej i wydajnej sztucznej inteligencji. Phi-4 oferuje zaawansowane rozumowanie, wydajność i integrację z Copilot+ PCs.
Microsoft Phi-4 Reasoning prezentuje kompaktowe, wydajne SLM-y do zaawansowanego rozumowania.
Mellum to szybki i mały model AI do autouzupełniania kodu w edytorach IDE, stworzony przez JetBrains. Zapewnia efektywne i lokalne uzupełnianie kodu.
Mniejsze modele Microsoftu, Phi-4, imponują zdolnościami rozumowania, trenowane na zadziwiająco małym zbiorze danych. Phi-4-mini-reasoning przewyższa DeepSeek-R1 w rozumowaniu matematycznym, pokazując moc mniejszych modeli w zadaniach wnioskowania.
Microsoft zaprezentował Phi-4, serię zaawansowanych, małych modeli językowych (SLM). Modele Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus i Phi-4-mini-reasoning są zoptymalizowane pod kątem rozumowania, efektywności i zastosowań matematycznych, działając płynnie na standardowych komputerach i urządzeniach mobilnych.
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.
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.