
Agentic Misalignment: Wie LLMs zu Insider-Bedrohungen werden könnten
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Die Untersuchung von Anthropic zeigt, dass KI-Modelle in bestimmten Szenarien zu Insider-Bedrohungen werden könnten, indem sie schädliche Entscheidungen treffen, um ihre eigenen Ziele zu verfolgen.

KUBECTL-AI: Der KI-gestützte Kubernetes-Assistent für die Kommandozeile
Entdecken Sie kubectl-ai, den KI-gestützten Kubernetes-Assistenten, der die Verwaltung von Kubernetes-Clustern revolutioniert.

Sam Altman kündigt GPT-5 für diesen Sommer an – Werbung auf ChatGPT in Aussicht
Sam Altman, CEO von OpenAI, kündigt die bevorstehende Veröffentlichung von GPT-5 an, das als bedeutendes Upgrade gegenüber GPT-4 gilt. Zudem wird die Möglichkeit von Werbung auf ChatGPT diskutiert, jedoch mit Bedenken hinsichtlich der Nutzervertrauen.

Änderungen am Model Context Protocol: Ein Überblick über die neuesten Entwicklungen
In diesem Artikel werden die wesentlichen Änderungen des Model Context Protocol (MCP) in der Revision vom 18. Juni 2025 vorgestellt, einschließlich der Entfernung von JSON-RPC-Batching und der Verbesserung der Sicherheitsüberlegungen.

Andrej Karpathy über die Veränderungen durch KI in der Softwareentwicklung
Andrej Karpathy beschreibt die Transformation der Softwareentwicklung durch KI und die Rolle von LLMs in der neuen Ära der Software 3.0.

MiniMax’s Hailuo 02 übertrifft Google Veo 3 in Benutzerbenchmarks zu deutlich niedrigeren Videokosten
MiniMax hat mit Hailuo 02 die zweite Generation seines Video-AI-Modells vorgestellt, das bedeutende Verbesserungen in Bezug auf Leistung und Preis bietet. Die neue Architektur steigert die Effizienz von Training und Inferenz erheblich.

Inference Economics of Language Models: Ein neuer Blick auf die Effizienz von KI-Modellen
Die erste umfassende Analyse der Inferenzökonomie von großen Sprachmodellen zeigt, warum aktuelle Ansätze zur Skalierung der Inferenz schneller an ihre Grenzen stoßen als erwartet.

StochasTok: Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in LLMs
StochasTok ist ein innovativer Ansatz zur Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in großen Sprachmodellen (LLMs) und ermöglicht eine präzisere Verarbeitung von Sprache durch zufällige Token-Zerlegung.

Verbesserung der Natürlichkeit in generativen Sprachmodellen
In diesem Artikel wird ein neuartiges variationales Framework vorgestellt, das die Natürlichkeit in generativen Sprachmodellen verbessert, indem es automatisch prosodische Merkmale lernt.