Copilot の次の計画は GPT-4 Turbo と新しい DALL-E 3 モデルをサポートします
マイクロソフトは本日、Copilot が OpenAI の GPT-4 Turbo や最新の DALL-E 3 モデルなどのイノベーションを実現し続けることを発表しました。
GPT-4 Turbo
Copilot は間もなく OpenAI の最新 GPT-4 Turbo を使用して応答を生成できるようになり、コードの作成など、より複雑で長いタスクを処理できるようになります。
Microsoft は、このモデルは現在一部のユーザーを対象にテスト用に公開されており、今後数週間以内に広く Copilot に統合される予定だと述べています。
DALL-E 3
Copilot には更新された DALL-E 3 モデルが追加され、ユーザーはプロンプトに基づいて高品質でより正確な画像を作成できるようになりました。この機能にアクセスするには、bing.com/create にアクセスするか、Copilot にイメージの作成を依頼します。
マルチモーダル検索の基本
この機能は、GPT-4 機能、Vision、Bing 画像検索、および Web 検索データの機能を組み合わせて、画像の理解を深めることができます。
従来のマルチモーダル システムでは、画像にあるものを一般的に説明することしかできませんでしたが、検索ベースを使用すると、スペース シャトルとその打ち上げ日を正確に特定できます。
コード インタープリター
Microsoft は、新しいコード インタープリターも開発中です。この機能を使用すると、計算、コーディング、データ分析、視覚化、数学などの複雑なタスクを正確に実行できます。 Microsoft は近い将来、この機能を広く公開する予定であり、IT House は今後詳細なレポートをお届けする予定です。
ビデオの理解と Q&A – Edge のコパイロット
Edge で視聴しているビデオについて要約したり、質問したりできるようになりました。以下に示すように、Microsoft CEO Satya の最新の Ignite 基調講演のビデオを見ている場合は、Copilot に要約を依頼できます。
以上がCopilot の次の計画は GPT-4 Turbo と新しい DALL-E 3 モデルをサポートしますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Google は大喜び: JAX のパフォーマンスが Pytorch や TensorFlow を上回りました! GPU 推論トレーニングの最速の選択肢となる可能性があります
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Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します
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FisheyeDetNet: 魚眼カメラに基づいた最初のターゲット検出アルゴリズム
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DualBEV: BEVFormer および BEVDet4D を大幅に上回る、本を開いてください!
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