微软开源
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荐 AI日报：“即创”正式版上线；2024胡润中国AI企业50强榜单；通义万相推2.1视频模型；微软开源超强小模型Phi-4
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、巨量引擎旗下AIGC工具“即创”正式版上线巨量引擎的AIGC工具“即创”正式上线，提供多种内容生成方式，包括AI脚本生成、智能成片和数字人等。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas承认并采取措施恢复旧版。
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荐 重磅！微软开源最强小模型Phi-4，超GPT-4o、可商用
微软研究院开源了目前最强小参数模型——phi-4。去年12月12日，微软首次展示了phi-4，参数只有140亿性能却极强，在GPQA研究生水平、MATH数学基准测试中，超过了OpenAI的GPT-4o，也超过了同类顶级开源模型Qwen2.5-14B和Llama-3.3-70B。在与其他类似规模和更大规模的模型比较中，phi-4在12个基准测试中的9个上优于同类开源模型Qwen-2.5-14B-Instruct。
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荐 微软开源多功能视觉模型Florence-2，分割、识别一切图片！
微软AzureAI团队宣布开源视觉模型——Florence-2。Florence-2是一个多功能视觉模型，可提供图像描述、目标检测、视觉定位、图像分割等。尤其是在微调后，Florence-2在公共基准测试中的性能与更大参数的专业模型相媲美。
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荐 微软开源GraphRAG：极大增强大模型问答、摘要、推理
7月3日，微软在官网开源了基于图的RAG——GraphRAG。为了增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力，RAG已经成为GPT-4、Qwen-2、文心一言、讯飞星火、Gemini等国内外知名大模型标配功能。同时GraphRAG对tokens的需求很低，也就是说可以帮助开发者节省大量成本。
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荐 微软开源最强小参数大模型—Phi-3 Mini
4月23日晚，微软在官网开源了小参数的大语言模型——Phi-3-mini。Phi-3-mini是微软Phi家族的第4代，有预训练和指令微调多种模型，参数只有38亿训练数据却高达3.3Ttokens，比很多数百亿参数的模型训练数据都要多，这也是其性能超强的主要原因之一。Phi-3-medium的性能可媲美Mixtral8x7B和GPT-3.5，资源消耗却更少。
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荐 清华微软开源全新提示词压缩工具，长度骤降80%，GitHub怒砍3.1K星
清华和微软的研究人员提出了一种全新的方法，能在保证输出质量不变的前提下，将提示词压缩到原始长度的20%!在自然语言处理中，有很多信息其实是重复的。如果能将提示词进行有效地压缩，某种程度上也相当于扩大了模型支持上下文的长度。GPT-4可以有效地重建原始提示，这表明在LLMLingua-2压缩过程中并没有丢失基本信息。
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荐 微软开源创新LoRA组合方法，增强文生图复杂细节控制
LoRA的高效能力已在文生图领域获得广泛应用，可以准确渲染、融合图像中的特定元素，例如，不同字符、特殊服装或样式背景等，同时可对图像进行压缩、去噪、补全进行优化操作。但想在模型中应用多个LoRA构建更复杂的图像时，会出现图像失真、难以控制细节的难题。尤其是使用数量较多的LoRA组合时，生成高质量的效果更加明显。
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微软开源性能遥遥领先的Garnet！开抢年入上亿美元Redis饭碗
近日，微软正式开源缓存存储系统Garnet，能更大限度发挥硬件功能，帮助开发人员更快地运行应用程序。微软研究院数据库小组高级首席研究员BadrishChandramouli介绍，Garnet项目是基于C#.NET8.0从零开始构建成，且以性能为核心考量。从基准性能图表来看，GET命令的吞吐量超过了Dragonfly十倍以上，第99百分位上的延迟却比Dragonfly更低，同时Garnet和Dragonfly在吞吐量和延迟上的表现均远远优于Redis。
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微软开源 SliceGPT:大模型体量压缩25%左右，性能保持不变
微软和苏黎世联邦理工学院的研究人员联合开源了SliceGPT，该技术可以极限压缩大模型的权重矩阵，将模型体量压缩25%左右，同时保持性能不变。实验数据显示，在保持零样本任务性能的情况下，SliceGPT成功应用于多个大型模型，如LLAMA-270B、OPT66B和Phi-2。这一技术的推出，有望为广大开发者和企业提供更加便捷、高效的大模型应用解决方案。
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微软开源多模态模型LLaVA-1.5媲美GPT-4V效果
微软开源了多模态模型LLaVA-1.5，继承LLaVA架构并引入新特性。研究人员对其在视觉问答、自然语言处理、图像生成等进行了测试显示，LLaVA-1.5达到了开源模型中的最高水平，可媲美GPT-4V效果。LLaVA-1.5在多模态领域取得显著进展，通过开源促进了其在视觉问答、自然语言处理、图像生成等方面的广泛应用。
