
KumoRFM: Das Relationale Foundation Model für Unternehmensdaten
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KumoRFM ist ein relationales Foundation Model, das ohne aufgabenspezifische Schulung präzise Vorhersagen über relationale Datenbanken ermöglicht und die Effizienz in der Datenanalyse revolutioniert.

DeepSeek-V3: Einblicke in Hardware-Modell-Co-Design
Die Forscher von DeepSeek haben Einblicke aus DeepSeek-V3 als Fallstudie im Bereich Hardware-Modell-Co-Design geteilt. Diese Studie beleuchtet die Herausforderungen, die beim Skalieren großer Sprachmodelle (LLMs) auftreten, und bietet Lösungen, die durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Hardware und Software erreicht werden können.

Echtzeit-Sprachübersetzung in Google Meet
Google Meet hat die Echtzeit-Sprachübersetzung eingeführt, die auf dem Audio-Sprachmodell von DeepMind basiert und es ermöglicht, Stimme, Ton und Ausdruck über verschiedene Sprachen hinweg zu bewahren.

Production-Ready MCP Integration für jede KI-Anwendung
Klavis AI vereinfacht die Integration mit produktionsbereiten MCP-Servern und bietet stabile Verbindungen, integrierte Authentifizierung und Unterstützung für mehrere Clients.

GOOGLE AI MODE IN SEARCH: Eine Revolution der Sucherfahrung
Google hat mit dem AI Mode in der Suche einen bedeutenden Schritt in Richtung einer umfassenderen und intelligenteren Sucherfahrung gemacht. Ab sofort steht dieser Modus allen Nutzern in den USA zur Verfügung und bietet eine tiefere, multimodale Suche mit fortgeschrittenem Denken.

Einführung des AI Gateway von Vercel: Ein neuer Standard für KI-Integration
Vercel hat das AI Gateway eingeführt, das Entwicklern den einfachen Wechsel zwischen rund 100 KI-Modellen ermöglicht, ohne API-Schlüssel zu verwalten.

Wie weit können sich Reasoning-Modelle skalieren?
OpenAI's o3 Reasoning-Modell hat sich in kurzer Zeit erheblich verbessert, könnte jedoch bald an Skalierungsgrenzen stoßen. Aktuelle Reasoning-Modelle wie o3 könnten schnell mit dem allgemeinen Wachstum der Trainingsressourcen konvergieren.

Fine-Tuning Qwen2.5B für Reasoning: Ein kosteneffizienter Ansatz
In diesem Artikel wird das Fine-Tuning des Qwen2.5B-Modells für Reasoning-Aufgaben mithilfe einer kosteneffizienten SFT + GRPO-Pipeline erläutert.

Robustheit von LLM-basierten Sicherheitsrichtern
Die Studie untersucht die Schwachstellen von LLM-basierten Sicherheitsrichtern und zeigt, wie Eingabensensitivität und adversarielle Angriffe die Zuverlässigkeit der Bewertungen beeinträchtigen können.