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OpenAI’s Reasoning System gewinnt Gold bei der Internationalen Olympiade in Informatik

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OpenAI's Reasoning Models haben bei der Internationalen Olympiade in Informatik 2025 eine Goldmedaille gewonnen und zeigen damit die Fortschritte in der KI-Forschung und -Entwicklung.
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NVIDIA’s Push on Physical AI

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NVIDIA hat auf der SIGGRAPH 2025 bahnbrechende Innovationen im Bereich der physischen KI vorgestellt, die die Zukunft der Robotik, autonomer Fahrzeuge und intelligenter Räume prägen werden.
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Anthropics Claude Chatbot kann jetzt vergangene Gespräche erinnern

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Anthropic hat eine neue Gedächtnisfunktion für seinen Claude Chatbot eingeführt, die es Nutzern ermöglicht, vergangene Gespräche auf Abruf abzurufen. Diese Funktion könnte die Interaktion mit KI-gestützten Chatbots revolutionieren.
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GPT-5: Die nächste Generation der KI-Modelle

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OpenAI hat mit der Veröffentlichung von GPT-5, GPT-5-Thinking und weiteren Modellen einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung von KI-Technologien gemacht.
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DeepMind CEO über Weltmodelle und KI-Benchmarks

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Demis Hassabis, CEO von DeepMind, diskutiert die Fortschritte von Genie 3 und die Bedeutung von Weltmodellen in der KI-Forschung.
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Wie viel Energie wird das Training von Frontier-KI 2030 benötigen?

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Die Schätzung von Epoch AI zeigt, dass die größten KI-Trainingsläufe bis 2030 zwischen 4 und 16 Gigawatt (GW) an Energie benötigen werden. Diese alarmierenden Zahlen verdeutlichen die wachsenden Herausforderungen für die Energieversorgung.
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Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau von unternehmensgerechten MCP-Servern

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Dieser Artikel bietet einen umfassenden Leitfaden zum Aufbau von unternehmensgerechten MCP-Servern, einschließlich Sicherheitsstandards, besten Praktiken und der Bedeutung von Beobachtungsmaßnahmen.
Artikelbild für den Artikel: Forward Deployed AI Research: Herausforderungen und Chancen

Forward Deployed AI Research: Herausforderungen und Chancen

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Forward Deployed AI Research ist ein Ansatz, der sich auf die Integration von Künstlicher Intelligenz in reale Anwendungen konzentriert und dabei sowohl Chancen als auch Herausforderungen beleuchtet.
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LLMs sind keine Weltmodelle

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In diesem Artikel wird untersucht, warum LLMs nicht als Weltmodelle fungieren können. Anhand von Beispielen aus Schach und Bildbearbeitung wird gezeigt, dass LLMs grundlegende Konzepte nicht verstehen und daher in ihrer Funktionalität begrenzt sind.