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目錄
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什麼是PHI-4推理?
PHI 4推理模型
PHI-4回合模型的關(guān)鍵特徵
以數(shù)據(jù)為中心的培訓(xùn)
監(jiān)督微調(diào)(SFT)
培訓(xùn)細(xì)節(jié)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
RL如何工作?
PHI-4改良模型的建築
PHI-4-RONOSINED模型:基準(zhǔn)性能
如何訪問PHI-4-RONSED模型?
安裝所需的庫
加載模型
PHI-4-REONING:HANDSON應(yīng)用程序
任務(wù)1:邏輯思維
輸入:
輸出:
任務(wù)2:向8歲孩子解釋LLM的工作
PHI-4推理與O3-Mini:比較
PHI-4改良
O3米尼
結(jié)果評(píng)估
PHI-4回合模型的應(yīng)用
結(jié)論
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微軟的PHI-4推理模型簡單地解釋了

May 07, 2025 am 09:45 AM

微軟不喜歡Openai,Google和Meta;尤其不是在大型語言模型方面。儘管其他科技巨頭更喜歡啟動(dòng)多種模型,幾乎可以將用戶壓倒在用戶中。微軟推出了一些,但是這些型號(hào)總是使其在世界各地的開發(fā)人員中大放異彩。在最新版本中,他們發(fā)布了兩種推理模型:PHI-4-策劃和PHI-4-ROSONING-PLUS,都接受了基本PHI-4模型的培訓(xùn)。兩種PHI-4改良車型與O1,O3-Mini和DeepSeek R1等強(qiáng)大模型競爭。在此博客中,我們將詳細(xì)介紹PHI-4改良模型的技術(shù)細(xì)節(jié),架構(gòu),培訓(xùn)方法和性能。

讓我們探索PHI-4改良模型。

目錄

  • 什麼是PHI-4推理?
  • PHI 4推理模型
  • PHI-4回合模型的關(guān)鍵特徵
    • 以數(shù)據(jù)為中心的培訓(xùn)
    • 監(jiān)督微調(diào)(SFT)
    • 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
  • PHI-4改良模型的建築
  • PHI-4-RONOSINED模型:基準(zhǔn)性能
  • 如何訪問PHI-4-RONSED模型?
  • PHI-4-REONING:HANDSON應(yīng)用程序
    • 任務(wù)1:邏輯思維
    • 任務(wù)2:向8歲孩子解釋LLM的工作
  • PHI-4推理與O3-Mini:比較
  • PHI-4回合模型的應(yīng)用
  • 結(jié)論

什麼是PHI-4推理?

PHI-4在LLM世界中並不是什麼新鮮事物。這種小型而強(qiáng)大的語言模型在去年推出時(shí)打破了互聯(lián)網(wǎng)。現(xiàn)在,為了滿足對推理模型不斷增長的需求,微軟已發(fā)布了PHI-4改良模型。這些是14B參數(shù),在執(zhí)行涉及數(shù)學(xué),編碼和STEM問題的複雜推理任務(wù)方面表現(xiàn)出色。統(tǒng)一了其通用PHI-4系列,PHI-4-ROSONING專門針對長鏈推理進(jìn)行了優(yōu)化 - 這就是能夠系統(tǒng)地將復(fù)雜的多步驟問題系統(tǒng)分解為邏輯步驟的能力。

另請閱讀:PHI-4:使用合成數(shù)據(jù)重新定義語言模型

PHI 4推理模型

微軟發(fā)布的兩個(gè)推理模型是:

  • PHI-4-REONIST:一種推理模型,在高質(zhì)量數(shù)據(jù)集上使用受監(jiān)督的微調(diào)或SFT訓(xùn)練。對於所有需要帶有指導(dǎo)性能限制的響應(yīng)速度的任務(wù),該模型都是首選。
  • PHI-4-ROOMINGING-PLUS:一種增強(qiáng)的推理模型,使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)或RL增強(qiáng)了其以提高其性能,但與同行相比,它產(chǎn)生了近50%的令牌。該模型顯示出延遲的增加,因此建議用於高準(zhǔn)確任務(wù)。

目前,這兩個(gè)14B模型僅支持文本輸入,Microsoft已將其發(fā)佈為開放權(quán)重,因此開發(fā)人員可以根據(jù)需求自由測試和微調(diào)它們。以下是模型的一些關(guān)鍵亮點(diǎn):

細(xì)節(jié) PHI-4改良模型
開發(fā)人員 微軟研究
模型變體 Phi-4-Reoning,Phi-4-Reounding-Plus
基礎(chǔ)體系結(jié)構(gòu) PHI-4(14b參數(shù)),密集的僅解碼器變壓器
訓(xùn)練方法 對經(jīng)過思考的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào);加上變體包括額外的增強(qiáng)學(xué)習(xí)(RLHF)
培訓(xùn)時(shí)間 32×H100-80G GPU的2.5天
培訓(xùn)數(shù)據(jù) 16b令牌總數(shù)(?8.3b唯一),來自合成提示和過濾的公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)
培訓(xùn)期 一月至2025年4月
數(shù)據(jù)截止 2025年3月
輸入格式 文本輸入,針對聊天風(fēng)格的提示進(jìn)行了優(yōu)化
上下文長度 32,000令牌
輸出格式 兩個(gè)部分:推理鏈的塊,然後是摘要塊
發(fā)布日期 2025年4月30日

PHI-4回合模型的關(guān)鍵特徵

對於PHI-4,團(tuán)隊(duì)採取了幾個(gè)創(chuàng)新的步驟,涉及數(shù)據(jù)選擇,其培訓(xùn)方法及其性能。他們所做的一些關(guān)鍵是:

以數(shù)據(jù)為中心的培訓(xùn)

訓(xùn)練PHI-4推理模型的數(shù)據(jù)策劃不僅依賴於純數(shù)量,而且同樣強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)質(zhì)量。他們特別選擇了模型功能“邊緣”的數(shù)據(jù)。這確保了培訓(xùn)數(shù)據(jù)是可以解決的,但不容易。

為PHI-4模型構(gòu)建數(shù)據(jù)集涉及的主要步驟是:

  • 種子數(shù)據(jù)庫: Microsoft團(tuán)隊(duì)從AIME和GPQA等公開可用數(shù)據(jù)集開始。這些數(shù)據(jù)集涉及代數(shù)和幾何形狀的問題,涉及多步推理。
  • 合成推理鏈:為了對問題進(jìn)行全面詳細(xì)的分步合理響應(yīng),Microsoft團(tuán)隊(duì)依靠Openai的O3-Mini模型。

例如,對於“罪的衍生物是什麼(x 2 ?”; O3米尼給出以下輸出:

步驟1:應(yīng)用鏈條規(guī)則:d/dx sin(u)= cos(u)*du/dx。<br><br>步驟2:讓U =X2為DU/DX = 2x。<br><br>最終答案:cos(x2) * 2x。

這些人為或合成生成的響應(yīng)鏈條的鏈條對模型應(yīng)如何構(gòu)建其自身推理響應(yīng)的明確藍(lán)圖具有清晰的藍(lán)圖。

  • 選擇“可教的時(shí)刻” :開發(fā)人員團(tuán)隊(duì),故意提示在可解決的同時(shí)挑戰(zhàn)了基本PHI-4模型。這些包括PHI-4最初顯示出50%精度的問題。這種方法確保了訓(xùn)練過程避免了“簡單”數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)僅加強(qiáng)了現(xiàn)有模式,並更多地關(guān)注“結(jié)構(gòu)化推理”。

該團(tuán)隊(duì)本質(zhì)上希望像他們這樣的PHI-4改良模型學(xué)習(xí),這是我們?nèi)祟愅ǔR蕾嚨囊环N方法。

監(jiān)督微調(diào)(SFT)

監(jiān)督的微調(diào)(SFT)是通過對具有高質(zhì)量響應(yīng)的精心選擇的輸入輸出對訓(xùn)練預(yù)先訓(xùn)練的語言模型的過程。對於PHI-4反應(yīng)模型,這意味著從基本PHI-4模型開始,然後使用以推理為中心的任務(wù)進(jìn)行完善。本質(zhì)上,對PHI-4改良的培訓(xùn),可以學(xué)習(xí)並遵循O3-Mini回答中看到的分步推理模式。

培訓(xùn)細(xì)節(jié)

  • 批量尺寸:將其保持在32。這個(gè)小批量的大小使該模型可以專注於單個(gè)示例,而不會(huì)被其他噪聲所淹沒。
  • 學(xué)習(xí)率:這是7E -5 ,是一個(gè)中等速率,可以避免更新過程中最佳權(quán)重過度。
  • 優(yōu)化器:使用了標(biāo)準(zhǔn)的“ Adam W”優(yōu)化器。這種深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器可以平衡速度和穩(wěn)定性。
  • 上下文長度:取至32,768個(gè)令牌,這是基本PHI-4模型的16K令牌限制的兩倍。這使模型可以處理更長的上下文。

在早期培訓(xùn)期間使用SFT使模型可以使用和令牌將原始輸入與其內(nèi)部推理分開。這種結(jié)構(gòu)使其決策過程透明。此外,該模型對AIME基準(zhǔn)測試顯示了穩(wěn)定的改進(jìn),證明該模型不僅是複制格式,而且還在構(gòu)建推理邏輯。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)正在教授模型如何通過對其所有生成的輸出的反饋來更好地做到。每次正確回答時(shí),該模型都會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì),並且每次響應(yīng)不正確時(shí)都會(huì)受到懲罰。 RL用於進(jìn)一步訓(xùn)練PHI-4-REONING-PLUS模型。這種訓(xùn)練方法完善了模型的數(shù)學(xué)解決技能,該技能評(píng)估了準(zhǔn)確性和結(jié)構(gòu)化方法的響應(yīng)。

RL如何工作?

  • 獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì):每個(gè)正確響應(yīng)的型號(hào)為1個(gè),對於不正確的響應(yīng),模型為-0.5。該模型因重複的短語而受到懲罰:“讓我們看看..讓我們看看..”等。
  • 算法: GRPO算法或廣義獎(jiǎng)勵(lì)政策優(yōu)化算法,它是RL的一種變體,使用了平衡探索和開發(fā)。
  • 結(jié)果: PHI-4-ROOMING-PLUS在AIME 2025上的準(zhǔn)確性達(dá)到82.5%,而PHI-4推理僅得分僅為71.4%。它也顯示出在Omni-Math和TSP(旅行推銷員問題)上的性能提高。

RL訓(xùn)練使該模型可以迭代地完善其步驟,並有助於減少生成的輸出中的“幻覺”。

PHI-4改良模型的建築

PHI-4改良模型的主要體系結(jié)構(gòu)與基本PHI-4模型相似,但為了支持“推理”任務(wù),進(jìn)行了一些關(guān)鍵修改。

  1. 重新使用了來自PHI-4的兩個(gè)佔(zhàn)位符令牌。這些令牌幫助模型區(qū)分了原始輸入和內(nèi)部推理。
    • :用於標(biāo)記推理塊的開始。
    • :用於標(biāo)記推理塊的末尾。
  2. PHI-4推理模型獲得了32K令牌的擴(kuò)展上下文窗口,以處理額外的推理鏈。
  3. 這些模型使用旋轉(zhuǎn)位置嵌入來更好地跟蹤代幣的位置,以幫助模型保持相干性。
  4. 對這些型號(hào)進(jìn)行了培訓(xùn),可以在包括手機(jī),平板電腦和臺(tái)式機(jī)等設(shè)備等設(shè)備上有效地工作。

PHI-4-RONOSINED模型:基準(zhǔn)性能

在各種基準(zhǔn)測試中評(píng)估了PHI-4反應(yīng)模型,以測試其針對不同任務(wù)的不同模型的性能。

微軟的PHI-4推理模型簡單地解釋了

  • AIME 2025:測試高級(jí)數(shù)學(xué),推理和最近的考試難度的基準(zhǔn)。 PHI-4-ROUNTING PLUS ESTORMES,勝過大多數(shù)表現(xiàn)最好的車型,例如O1和Claude 3.7十四行詩,但仍落後於O3-Mini-High。
  • Omni-Math:一種評(píng)估跨主題和級(jí)別的數(shù)學(xué)推理的基準(zhǔn)。 Phi-4-Rounowing和Phi-4-Rounowing加上幾乎所有模型,僅在DeepSeek R1之後。
  • GPQA:一個(gè)測試研究生級(jí)專業(yè)質(zhì)量質(zhì)量質(zhì)量保證的模型性能的基準(zhǔn)。兩個(gè)PHI推理模型落後於O1,O3-Mini High和DeepSeek R1等巨人。
  • SAT:評(píng)估美國高中級(jí)學(xué)術(shù)推理(數(shù)學(xué)語言融合)的基準(zhǔn)。 PHI-4-REANING-PLUS模型位於前三名中,緊隨其後的是PHI-4-RONESTING。
  • 迷宮:此基準(zhǔn)測試導(dǎo)航?jīng)Q策探路推理。在這個(gè)基準(zhǔn)上,PHI-4改良車型落後於O1和Claude 3.7十四行詩等頂級(jí)模型。

在其他基準(zhǔn)測試(如空間地圖,TSP和BA日曆)上,Phi-4-Resounting模型都表現(xiàn)出色。

另請閱讀:如何在本地微調(diào)PHI-4?

如何訪問PHI-4-RONSED模型?

兩種PHI-4改良車型可在擁抱臉上使用:

  • PHI-4推理
  • PHI-4推理加

單擊鏈接前往擁抱面頁面,您可以在其中訪問這些型號(hào)。在屏幕的右側(cè),單擊“使用此模型”,單擊“變形金剛”,然後復(fù)制以下代碼:

 #使用管道作為高級(jí)助手
從變形金剛進(jìn)口管道

消息= [
    {“角色”:“用戶”,“ content”:“你是誰?”},
這是給出的

PIPE =管道(“文本生成”,Model =“ Microsoft/Phi-4-Rounowing”)
管道(消息)

由於它是一個(gè)14B參數(shù)模型,因此需要約40 GB的VRAM(GPU),因此您可以在“ COLAB PRO”或“ RUNPOD”上運(yùn)行這些模型。對於此博客,我們在“ Runpod”上運(yùn)行了模型,並使用了“ A100 GPU”。

安裝所需的庫

首先,確保您安裝了變壓器的庫。您可以使用PIP安裝它:

 PIP安裝變壓器

加載模型

一旦安裝了所有庫,您現(xiàn)在就可以在筆記本上加載PHI-4-REONING模型:

 #使用管道作為高級(jí)助手
從變形金剛進(jìn)口管道

管道=管道(“文本生成”,模型=“ Microsoft/phi-4-Rounowing”,Max_new_tokens = 4096)

確保設(shè)置MAX_NEW_TOKENS = 4096,該模型會(huì)生成其整個(gè)推理,並且通常更少的令牌計(jì)數(shù)可以在中途停止其輸出。

PHI-4-REONING:HANDSON應(yīng)用程序

現(xiàn)在,我們將測試涉及邏輯思維和推理的兩個(gè)任務(wù)的PHI-4改良模型。讓我們開始。

任務(wù)1:邏輯思維

輸入:

消息= [

{“角色”:“用戶”,“ content”:“”“將從十個(gè)人中選出一個(gè)團(tuán)隊(duì)-a,b,c,c,d,e,f,f,g,h,i和j  - 受以下條件的約束。

必須選擇E,J,L和C中的兩個(gè)。

如果選擇f,則不能選擇j。

必須選擇A和C中的一個(gè)。

除非選擇A,否則無法選擇E

如果並且僅選擇G,則不得選擇D。

如果未選擇d,則必須選擇h。

團(tuán)隊(duì)的規(guī)模定義為團(tuán)隊(duì)中的成員人數(shù)。如果包括E,則可以通過幾種方式選擇6號(hào)的團(tuán)隊(duì)?團(tuán)隊(duì)中最大的規(guī)模是什麼? ”“”

},,

這是給出的

輸出:

 Markdown(Pipe(Messages)[0] [“ Generated_Text”] [1] [“ content”]) 

該模型徹底思考。它在將整個(gè)問題分為小步驟方面做得很好。該問題由兩個(gè)任務(wù)組成,並帶有給定的令牌窗口,它給出了第一個(gè)任務(wù)的答案,但無法為第二個(gè)任務(wù)生成答案。有趣的是該模型用於解決給定問題的方法。首先,它首先要理解問題,繪製所有可能性,然後繼續(xù)解決每個(gè)任務(wù),有時(shí)重複其預(yù)先建立的邏輯。

任務(wù)2:向8歲孩子解釋LLM的工作

輸入:

消息= [

{“角色”:“用戶”,“ content”:“”“通過將其工作與植物的光合作用過程進(jìn)行比較,以說明LLM的工作原理,以便一個(gè)8歲的孩子實(shí)際上可以理解“”“”。

},,

這是給出的

輸出:

 Markdown(Pipe(Messages)[0] [“ Generated_Text”] [1] [“ content”]) 

該模型在為此問題產(chǎn)生響應(yīng)時(shí)會(huì)有些幻覺。最後,它產(chǎn)生了響應(yīng),該響應(yīng)提供了LLM的工作方式和光合作用過程之間的良好類比。它使語言保持簡單,並最終增加了免責(zé)聲明。

PHI-4推理與O3-Mini:比較

在最後一部分中,我們看到了PHI-4改良模型在處理複雜問題時(shí)的性能?,F(xiàn)在,讓我們將其性能與Openai的O3-Mini進(jìn)行比較。為此,讓我們測試兩個(gè)模型為同一任務(wù)生成的輸出。

PHI-4改良

輸入

來自ipython.display導(dǎo)入降價(jià)

消息= [

{“角色”:“用戶”,“ content”:“”“假設(shè)玩家A和B正在與Fair Coins一起玩遊戲。開始遊戲A和B

兩者都同時(shí)翻轉(zhuǎn)硬幣。如果a和b都引起了人們的關(guān)注,則遊戲結(jié)束。如果A和B都有尾巴,他們都

同時(shí)再次翻轉(zhuǎn)。如果一個(gè)玩家抬頭,另一個(gè)球員尾巴,那個(gè)又一次摔倒的球員直到他

得到尾巴,這時(shí)球員們同時(shí)再次翻轉(zhuǎn)。比賽結(jié)束之前的預(yù)期翻轉(zhuǎn)數(shù)量是多少? ”“”

},,

這是給出的

輸出=管道(消息)

輸出:

 Markdown(輸出[0] [“ generated_text”] [1] [“ content”])

微軟的PHI-4推理模型簡單地解釋了

O3米尼

輸入:

響應(yīng)= client.respons.create(

型號(hào)=“ O3-Mini”,

輸入=“”“假設(shè)玩家A和B正在與Fair Coins一起玩遊戲。開始遊戲A和B

兩者都同時(shí)翻轉(zhuǎn)硬幣。如果a和b都引起了人們的關(guān)注,則遊戲結(jié)束。如果A和B都有尾巴,他們都

同時(shí)再次翻轉(zhuǎn)。如果一個(gè)玩家抬頭,另一個(gè)球員尾巴,那個(gè)又一次摔倒的球員直到他

得到尾巴,這時(shí)球員們同時(shí)再次翻轉(zhuǎn)。比賽結(jié)束之前的預(yù)期翻轉(zhuǎn)數(shù)量是多少? ”“”

)

輸出:

 print(wendmess.output_text)

微軟的PHI-4推理模型簡單地解釋了

要檢查詳細(xì)的輸出,您可以參考以下GitHub鏈接。

結(jié)果評(píng)估

兩種模型都給出了準(zhǔn)確的答案。 PHI-4反應(yīng)將問題分解為許多詳細(xì)的步驟,並在達(dá)到最終答案之前通過每個(gè)步驟進(jìn)行思考。另一方面,O3-Mini將其思維和最終響應(yīng)更加順利地結(jié)合起來,使輸出清晰且可以使用。它的答案也更加簡潔和直接。

PHI-4回合模型的應(yīng)用

PHI-4反理模型開闢了一個(gè)可能性的世界。開發(fā)人員可以使用這些模型來開發(fā)智能係統(tǒng)來滿足不同的行業(yè)。這是PHI-4改良模型可以真正表現(xiàn)出色的一些領(lǐng)域:

  • 它們在編碼基準(zhǔn)(如LiveCodeBench)中的強(qiáng)大性能表明,在代碼生成,調(diào)試,算法設(shè)計(jì)和自動(dòng)化軟件開發(fā)中的應(yīng)用。
  • 它們產(chǎn)生詳細(xì)的推理鏈的能力使它們非常適合回答需要多步推斷和邏輯推論的複雜問題。
  • 模型在計(jì)劃任務(wù)方面的能力可以在物流,資源管理,遊戲玩法和需要順序決策的自主系統(tǒng)中利用。
  • 這些模型還可以有助於設(shè)計(jì)機(jī)器人技術(shù),自動(dòng)導(dǎo)航的系統(tǒng)以及涉及對空間關(guān)係的解釋和操縱的任務(wù)。

結(jié)論

PHI-4-RONES的模型是開放的,並建立了與DeepSeek和Openai的O3-Mini等頂級(jí)推理模型競爭。由於它們不是通過指導(dǎo)調(diào)整的,因此他們的答案可能並不總是像一些流行的模型一樣遵循清晰的結(jié)構(gòu)化格式,但是隨著時(shí)間的流逝或自定義微調(diào)可以改善。微軟的新型號(hào)是具有強(qiáng)大性能的強(qiáng)大推理工具,而且它們只會(huì)從這裡變得更好。

以上是微軟的PHI-4推理模型簡單地解釋了的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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Dia 是此前短命瀏覽器 Arc 的繼任者,The Browser 公司已將 Arc 暫停開發(fā),專注於 Dia。該瀏覽器於週三以測試版形式發(fā)布,並向所有 Arc 會(huì)員開放,其他用戶則需加入等候名單。儘管 Arc 已經(jīng)大量使用人工智能——例如集成了網(wǎng)頁摘要和鏈接預(yù)覽等功能——但 Dia 被稱為“AI 瀏覽器”,其幾乎完全聚焦於生成式 AI。 Dia 瀏覽器功能Dia 最引人注目的功能與 Windows 11 中備受爭議的 Recall 功能有相似之處。該瀏覽器將記住你之前的活動(dòng),使你可以要求 AI

您公司的AI流利性如何? 您公司的AI流利性如何? Jun 14, 2025 am 11:24 AM

使用AI與使用良好不同。許多創(chuàng)始人通過經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了這一點(diǎn)。從節(jié)省時(shí)間的實(shí)驗(yàn)開始通常會(huì)創(chuàng)造更多的工作。團(tuán)隊(duì)最終花費(fèi)數(shù)小時(shí)修改AI生成的內(nèi)容或驗(yàn)證輸出

原型:太空公司Voyager的股票在IPO上飆升 原型:太空公司Voyager的股票在IPO上飆升 Jun 14, 2025 am 11:14 AM

航天公司Voyager Technologies在周三的IPO期間籌集了近3.83億美元,股票的價(jià)格為31美元。該公司為政府和商業(yè)客戶提供一系列與空間相關(guān)的服務(wù),包括在IN上的活動(dòng)

從採用到優(yōu)勢:2025年塑造企業(yè)LLM的10個(gè)趨勢 從採用到優(yōu)勢:2025年塑造企業(yè)LLM的10個(gè)趨勢 Jun 20, 2025 am 11:13 AM

以下是重塑企業(yè)AI景觀的十種引人注目的趨勢。對LLMSorganizations的財(cái)務(wù)承諾正在大大增加其在LLMS的投資,其中72%的人預(yù)計(jì)他們的支出今年會(huì)增加。目前,近40%a

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