微軟Phi-4-Reasoning-Plus：精巧強大的推理模型
微軟推出Phi-4-reasoning-plus，一款開源語言模型，專為需要深度結構化推理的任務而設計。它結合了監督式微調和強化學習，在數學、科學、程式編碼和邏輯問題等多項基準測試中表現出色。
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駕馭模型上下文協定：AI整合新紀元
模型上下文協定(MCP)為AI應用帶來革新，標準化LLM與外部資料來源的連接，提升AI效能與可靠性。
Microsoft Copilot Studio 模型情境協定實驗室揭秘
Microsoft 推出 Copilot Studio 模型情境協定實驗室，讓開發者體驗 MCP 的強大功能，將 AI 助理與企業內部資源整合，安全且可控。
微軟的超高效AI模型：CPU革命
微軟推出BitNet b1.58 2B4T，一款可在CPU上高效運作的1-bit AI模型，釋出MIT授權，旨在普及AI應用。其記憶體與計算效率超越同級模型，開啟AI普及新篇章。
從個人奮鬥到AI創新：微軟開發者轉型醫療保健
一位微軟開發者，因其子罹患罕見疾病，而啟發他運用AI來改善疾病診斷流程，並成立非營利組織，致力於將AI應用於罕見疾病的診斷、治療與研究。
微軟 Phi Silica：賦予 AI 視覺能力
微軟 Phi Silica 賦予 SLM 視覺能力，實現多模態功能，強化 Recall 等 AI 特性，大幅提升 Copilot+ PC 的智慧程度與應用範圍。
解碼模型上下文協定：AI專家的觀點
本文深入探討AI專家Will Hawkins對模型上下文協定（MCP）的見解，分析其在AI領域的應用、微軟的積極採用，以及為合作夥伴帶來的機會。
微軟 1-Bit LLM：高效能 GenAI 新紀元
微軟研究突破！推出 1-Bit LLM，名為 BitNet b1.58 2B4T，原生訓練，顯著提升 GenAI 的效率與可及性，並降低資源消耗，讓日常 CPU 也能輕鬆運行。
微軟突破：1-Bit模型CPU運行AI
微軟推出突破性1-Bit AI模型，BitNet b1.58 2B4T，可在CPU上高效運行，無需GPU，提升AI效率與普及性。
微軟突破性1位元AI模型：輕量運算的革命
微軟推出BitNet b1.58 2B4T，這是一個超輕量級的1位元AI模型，擁有20億參數，且能在標準CPU上高效運行，為資源受限環境的AI部署帶來變革。