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本文解释了DSPy中的GEPA（基因-帕累托优化）如何用于高效的提示调优，特别是在微软AI的预训练数据筛选中应用，使研究人员能够用自动化的计算驱动优化取代手动提示工程。
微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼讨论了超级智能在近期实现的可能性、公司与OpenAI重组后的关系以及新的前沿模型，并断言AI不会取代人类工作。
该推文讨论了微软 AI 使用 Ray actors 训练 MAI-Thinking-1 模型，实现了对异构计算的更细粒度控制，并更好地利用了 GPU 集群中闲置的 CPU 资源。
来自 dspy 的 GEPA 优化的 LLM 判断器用于微软 MAI-Thinking-1 模型预训练流程中的数据过滤。
微软AI推出MAI-Thinking-1，这是一个350亿活跃参数的推理模型，从头训练，无需蒸馏，在软件工程和数学基准测试中表现强劲，同时强调干净数据和自给自足。
微软AI首席执行官Mustafa Suleyman预测，在18个月内，AI将自动化大多数涉及计算机工作的白领任务，包括会计、法律和项目管理。文章讨论了关于AI对专业工作实际影响的不同观点。