
Airtable stellt Omni vor: Der AI-native App-Bauassistent
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Airtable hat Omni vorgestellt, einen AI-nativen App-Bauassistenten, der die Art und Weise, wie Unternehmen Apps erstellen und verwalten, revolutioniert.

Meta stellt weitere Forscher von OpenAI ein
Meta hat kürzlich mehrere Forscher von OpenAI eingestellt, um die Leistung seiner KI-Modelle zu verbessern. Diese Personaloffensive folgt auf die Einführung der Llama 4 Modelle, die hinter den Erwartungen zurückblieben.

Chinas größter öffentlicher KI-Drop seit DeepSeek: Baidus Open Source Ernie steht vor der Markteinführung
Baidu plant, sein Ernie-Modell als Open Source anzubieten, was erhebliche Auswirkungen auf den KI-Markt haben könnte und den Wettbewerb zwischen China und den USA neu definiert.

Claude und das Vending-Maschinen Experiment: Ein Monat im Test
In einem spannenden Experiment hat Anthropic die KI Claude Sonnet 3.7 beauftragt, einen automatisierten Verkaufsautomaten zu betreiben. Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Ergebnisse dieses einzigartigen Projekts.

Die Lebensdauer einer Inferenzanfrage (vLLM V1): Wie LLMs effizient im großen Maßstab bereitgestellt werden
In diesem Artikel tauchen wir tief in die Funktionsweise von vLLM ein und erläutern, wie Anfragen verarbeitet werden, um eine effiziente Nutzung von Ressourcen zu gewährleisten.

PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz
Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM bietet neue Möglichkeiten für die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen und optimiert generative KI-Anwendungen.

OpenAI reagiert auf Talenteabwanderung zu Meta
OpenAI reagiert auf die Abwerbung von Talenten durch Meta, indem es seine Vergütungsstrategien anpasst, um die verbleibenden Mitarbeiter zu halten.

BLACKWELL: NVIDIA’S MASSIVE GPU
Die Blackwell-Architektur von NVIDIA setzt neue Maßstäbe in der GPU-Technologie mit der GB202, die mit 750 mm² und 92,2 Milliarden Transistoren die größte ihrer Art ist.

Federated Learning mit verschlüsseltem Datenaustausch: Ein neuer Ansatz für Edge-Geräte
Der Artikel behandelt den neuen Ansatz FedEDS für Federated Learning auf Edge-Geräten, der verschlüsselte Daten zwischen Clients austauscht und dabei Herausforderungen wie Datenheterogenität und Netzwerktopologie adressiert.