🏢 Microsoft Research

대규모 언어 모델들의 앙상블을 통해 복잡한 추론 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 새로운 프레임워크, LE-MCTS를 제안합니다!

MixLLM: 출력 특징 간의 전역 혼합 정밀도 양자화와 고효율 시스템 설계를 통해 LLM의 정확도와 효율성을 동시에 향상시키는 획기적인 양자화 방법

VidTok: 오픈소스 고성능 비디오 토크나이저가 연속 및 이산 토큰화에서 최첨단 성능을 달성하며, 효율적인 학습 전략과 혁신적인 양자화 기법을 통해 영상 생성 및 이해 연구에 새로운 가능성을 열었습니다.

TraceVLA: 과거의 움직임을 시각적으로 보여줌으로써 로봇의 시공간적 인식을 향상시킵니다.

Phi-4: 140억 매개변수 언어 모델은 데이터 품질에 중점을 둔 훈련 레시피로 개발되어 추론 능력을 대폭 향상시켰습니다.