歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
4 月 23 日消息，微軟研究院近日發布技術報告，公布了 Phi-3 系列 AI 模型，共有 mini（38 億參數）、small（70 億參數）和 medium（140 億參數）三個版本。
微軟表示擁有 38 億參數的 phi-3-mini 通過 3.3 萬億個 tokens 上訓練，其基準跑分性能超出 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5。
微軟表示 phi-3-mini 模型可以部署在手機等設備上，在 27 億參數的 Phi-2 模型上，進一步整合了嚴格過濾的網絡數據和合成數據。
微軟也坦言 phi-3-mini 模型雖然通過優質數據在語言理解和推理能力上媲美更大參數的 AI 模型，但在 TriviaQA 等某些任務上依然受到模型規模的限制。
微軟還表示 phi-3-small 和 phi-3-medium 兩個模型在 MMLU 上的得分分別為 75.3 和 78.2。
附上參考
Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone
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《微軟發文：27 億參數的 Phi-2 AI 模型性能優于谷歌 32 億參數的 Gemini Nano-2》
《27 億參數，微軟發布 Phi-2 模型：某些性能指標優于 Llama-2-7B》
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