朋友们，想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗？今天，我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
10月28日，The Information报道称，Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”，以减少对谷歌和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索，将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。
卷到没边了，122天交付10卡超算，马斯克造Colossus的神奇速度，直接把对手们干懵逼了！OpenAI和微软甚至因此谈崩了。现在，超算大战干脆升级为谍战模式，对手直接派出飞机悬空侦查。
近日，来自微软的研究人员开源了使用全新方法训练的MoE大模型，不走寻常路，且编码和数学表现出色。
历时四年，微软亚研院AI for Science团队发布AI驱动的从头算（ab initio）生物分子动力学模拟系统。 直接登上Nature正刊。
微软和Google在同一天发布的最新财报，AI都作为云增长的重点，但却是截然不同的两种路径。
最近，微软研究院开发的AI²BMD登上了Nature。这是生物分子动力学（MD）模拟中，继经典MD和量子力学之后，首个成功地兼顾了模拟效率和精度的开创性方法！AlphaFold之后，AI在生化科学领域带来的革新仍在继续。
最近几天，谷歌、微软等老牌搜索巨头们的压力陡增！原来，向他们发起挑战的 AI 搜索领域「战火重燃」。
a16z 和微软，两个深度交织的科技生态系统中——大型企业和初创公司——这两大力量暂时放下了数钱的工作，共同恳请政府停止甚至考虑可能影响他们财务利益的监管，或者他们喜欢称之为的创新。
