
GEMINI 2.5: Aktualisierte Verfügbarkeit und neue Funktionen
/
0 Kommentare
Google hat die Modelle Gemini 2.5 Pro und Flash veröffentlicht und bietet nun auch Flash-Lite in der Vorschau an. Die neuen Denkbudgets ermöglichen eine verbesserte Genauigkeit und Flexibilität für Entwickler.

Sam Altmans Einschätzung zu Metas 100 Millionen Dollar Angeboten
In einem Podcast hat Sam Altman, CEO von OpenAI, bestätigt, dass Meta neunstellige Angebote gemacht hat, um Forscher für sein Team zur Entwicklung von Superintelligenz zu gewinnen, jedoch kaum jemand gewechselt ist.

Echtzeit-Aktionschunking mit großen Modellen
In diesem Artikel wird ein Algorithmus namens Echtzeit-Chunking vorgestellt, der eine Echtzeitausführung ohne Unterbrechungen ermöglicht.

Spatiotemporale Aufmerksamkeit für die Decodierung von Motorik-Elektroenzephalogramm (MI-EEG)
In diesem Artikel stellen wir das TCANet vor, ein innovatives Modell zur Decodierung von Motorik-Elektroenzephalogramm (MI-EEG) Signalen, das auf mehrskaligen Faltungen und Selbstaufmerksamkeit basiert.

O3 Turns Pro: Ein Blick auf die neue AI-Generation
Die Einführung von O3 Pro hat in der Tech-Community für Aufsehen gesorgt. Mit der Möglichkeit, deutlich mehr Rechenleistung für komplexe Probleme bereitzustellen, stellt sich die Frage, ob sich das Abonnieren des neuen Modells für die Nutzer lohnt.

Was wir aus der Briefing-Serie mit über 70 Abgeordneten über die Bedrohung durch KI gelernt haben
In diesem Artikel werden die Erkenntnisse aus Briefings mit über 70 Abgeordneten des britischen Parlaments über die Risiken von Künstlicher Intelligenz zusammengefasst. Es wird diskutiert, wie Parlamentarier auf die Themen KI-Risiken reagieren und welche Herausforderungen und Empfehlungen es gibt.

Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Key-Value Caches in LLMs funktionieren und wie Sie diese effizient implementieren können.

OpenAI’s praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten
Der Leitfaden von OpenAI bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Agenten, beginnend mit einzelnen Agenten und der Verwendung von Manager-Patterns zur Koordination.

MiniMax veröffentlicht Open-Weight Reasoning Model M1
MiniMax hat sein neuestes Modell, MiniMax-M1, vorgestellt, das als das erste Open-Weight, groß angelegte Hybrid-Attention-Reasoning-Modell gilt. Mit 456 Milliarden Parametern nutzt das Modell eine hybride Mixture-of-Experts-Architektur, die in der Lage ist, Kontexte von bis zu 1 Million Tokens zu verarbeiten.