微軟推出 Phi-4，一種新的生成式 AI 模型 - 這是軟件包
微軟將 Phi-4 定位爲解決matic問題的領導者，並指出其性能比其前身和同類模型都有顯着提升。據報道 Phi-4 在多項標準化基準測試中取得最高分後，該公司對人工智能模型的能力dent。 在 GPQA 測試中，它的得分爲 56.1，超過了 GPT-4o 的 40.9 分和 Llama-3 的 49.1 分。在 MATH 基準測試中，Phi-4 取得了 80.4 分，體現了其解決複雜matic問題的先進能力。它還在編碼基準測試中表現出色，在 HumanEval 上獲得了 82.6 分。 此外，Phi-4 在現實場景中展示了其強大的能力，包括在美國matic協會的美國matic競賽 (AMC-10/12) 問題上獲得高分。這些結果表明了其在科學研究、工程和金融建模等matic準確性和推理至關重要的領域的潛在應用。 雖然 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Gemini Ultra 等較大模型需要處理數千億甚至數萬億個參數，但 Phi-4 表明更小的、簡化的架構可以在專門任務中實現卓越的性能。 微軟將 Phi-4 的進步歸功於高質量合成數據與人類生成內容數據集的集成，以及訓練後未公開的改進。這些努力反映了人工智能行業更廣泛的趨勢，研究團隊越來越關注合成數據使用和訓練後優化方面的創新。 Scale AI 首席執行官 Alexandr Wang 最近強調了這一轉變，他表示該行業已經遇到了“預訓練數據牆”，並補充說公司現在將競相開發更高效的人工智能模型。 計算很重要，但數據也很重要，我們已經達到了預訓練數據牆。 Phi-4：增強matic推理能力
爲培訓後數據熱潮做好準備。公司將競相擁有最好的前沿數據——多模式、代理、複雜推理等等。
跟蹤數據，找到贏家。
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Responsible AI and safety features
Microsoft continues to emphasize the responsible development of AI solutions, incorporating robust safety measures into Phi-4 and its predecessors. Through Azure AI Foundry, users gain access to tools designed to assess and mitigate risks across the AI development lifecycle.
These tools include prompt shields, which safeguard against inappropriate or harmful inputs, protected material detection to identify sensitive content in outputs, and groundedness detection to ensure outputs are factually accurate and relevant.
Moreover, there are features integrated into Azure AI’s Content Safety toolkit, enabling developers to apply filters and monitor applications for quality, safety, and data integrity. Real-time alerts provide timely interventions to address issues such as adversarial prompts and content deviations.
Azure AI Foundry further supports iterative model evaluations with both built-in and custom metrics, giving developers the flexibility to fine-tune the_ir AI applications for optimal performance.
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