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微软提出变色龙框架,让模型自带工具箱开挂,数学推理任务准确率98%|NeurIPS 2023

微软提出变色龙框架,让模型自带工具箱开挂,数学推理任务准确率98%|NeurIPS 2023

微软提出变色龙框架,让模型自带工具箱开挂,数学推理任务准确率98%|NeurIPS 2023

教大模型调用工具,已经是AI圈关注度最高的话题之一了。这不,又有一项研究登上最新NeurIPS 2023——它是一个叫做Chameleon(变色龙)的框架,号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱,来自微软与加州大学洛杉矶分校(UCLA)。

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6778 点击    2023-12-13 16:30
微软小模型击败大模型:27亿参数,手机就能跑

微软小模型击败大模型:27亿参数,手机就能跑

微软小模型击败大模型:27亿参数,手机就能跑

上个月,微软 CEO 纳德拉在 Ignite 大会上宣布自研小尺寸模型 Phi-2 将完全开源,在常识推理、语言理解和逻辑推理方面的性能显著改进。

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7613 点击    2023-12-13 16:21
2.7B能打Llama 2 70B,微软祭出「小语言模型」!96块A100 14天训出Phi-2,碾压谷歌Gemini nano

2.7B能打Llama 2 70B,微软祭出「小语言模型」!96块A100 14天训出Phi-2,碾压谷歌Gemini nano

2.7B能打Llama 2 70B,微软祭出「小语言模型」!96块A100 14天训出Phi-2,碾压谷歌Gemini nano

都快到年底了,大模型领域还在卷,今天,Microsoft发布了参数量为2.7B的Phi-2——不仅13B参数以内没有对手,甚至还能和Llama 70B掰手腕!

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8882 点击    2023-12-13 15:41
OpenAI员工自曝:根本不想去微软,联名辞职逼宫只是最后手段

OpenAI员工自曝:根本不想去微软,联名辞职逼宫只是最后手段

OpenAI员工自曝:根本不想去微软,联名辞职逼宫只是最后手段

OpenAI内斗吃瓜要开第二季了。这一边,被“扫地出门”的前董事会成员海伦·托纳(Helen Toner)放出最新内幕:

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9214 点击    2023-12-08 15:04
AI再颠覆材料学!微软MatterGen直接生成新材料,稳定性超SOTA模型2.9倍

AI再颠覆材料学!微软MatterGen直接生成新材料,稳定性超SOTA模型2.9倍

AI再颠覆材料学!微软MatterGen直接生成新材料,稳定性超SOTA模型2.9倍

继谷歌DeepMind AI工具成功预测出220万种晶体结构后,微软团队最新扩散模型MatterGen,能设计生成新颖、稳定的材料,刷新SOTA。

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10060 点击    2023-12-08 14:20
微软Copilot史诗级更新!GPT-4 Turbo免费用,必应深度搜索30秒精准解答

微软Copilot史诗级更新!GPT-4 Turbo免费用,必应深度搜索30秒精准解答

微软Copilot史诗级更新!GPT-4 Turbo免费用,必应深度搜索30秒精准解答

Bing Chat正式更名Copilot后,让微软成为一家Copilot公司。未来几周,Copilot将迎来重磅更新,最重要的是GPT-4 Turbo可以免费用。

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7970 点击    2023-12-06 15:05
OpenAI,困于“遥遥领先”,开着兰博基尼送外卖

OpenAI,困于“遥遥领先”,开着兰博基尼送外卖

OpenAI,困于“遥遥领先”,开着兰博基尼送外卖

轰动全球的大型连续剧“奥特曼去哪儿”划上了句号,但OpenAI的烦心事并没有结束。很多人不知道的是,今年9月,微软研究院负责人Peter Lee曾接到过一个秘密项目——打造OpenAI的替代品。

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9228 点击    2023-12-04 14:12
微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度微调模型,专业测试准确率首次超90%

微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度微调模型,专业测试准确率首次超90%

微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度微调模型,专业测试准确率首次超90%

微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调,无需专家策划,仅凭提示,GPT-4就能化身“专家”。

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6990 点击    2023-12-04 13:53
微软亚洲研究院韦福如:人工智能基础创新的第二增长曲线

微软亚洲研究院韦福如:人工智能基础创新的第二增长曲线

微软亚洲研究院韦福如:人工智能基础创新的第二增长曲线

从人工智能的发展历程来看,GPT 系列模型(例如 ChatGPT 和 GPT-4)的问世无疑是一个重要的里程碑。由它所驱动的人工智能应用已经展现出高度的通用性和可用性,并且能够覆盖多个场景和行业 —— 这在人工智能的历史上前所未有。

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6953 点击    2023-12-01 15:00