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AMD’s AI Zukunft: Rack-Scale ‘Helios’

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AMD präsentiert mit der Instinct MI350 Serie und der Helios Architektur eine neue Ära im Bereich der Rack-Scale Systeme für künstliche Intelligenz, die sich im Wettbewerb mit NVIDIA behaupten soll.
Artikelbild für den Artikel: Haben LLMs endlich die Geolokalisierung gemeistert?

Haben LLMs endlich die Geolokalisierung gemeistert?

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In einer aktuellen Untersuchung hat Bellingcat die Fähigkeiten von Large Language Models getestet, um herauszufinden, ob diese Technologien in der Lage sind, präzise geografische Informationen aus Bildern zu extrahieren.
Artikelbild für den Artikel: LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ

LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ

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ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.
Artikelbild für den Artikel: Neue Erkenntnisse zu Skalierungsgesetzen im autonomen Fahren

Neue Erkenntnisse zu Skalierungsgesetzen im autonomen Fahren

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Die Studie von Waymo zeigt, dass eine Erhöhung der Daten- und Rechenressourcen die Leistung autonomer Fahrzeuge verbessern kann, was neue adaptive Trainingsstrategien ermöglicht.
Artikelbild für den Artikel: GOOGLE'S VEO FOR LIVE-ACTION VIDEOS

GOOGLE’S VEO FOR LIVE-ACTION VIDEOS

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Google DeepMind hat in Zusammenarbeit mit Filmemachern den Kurzfilm “ANCESTRA” produziert, der Live-Action mit von Veo generierten Videos kombiniert. Dieser innovative Ansatz zeigt, wie generative KI die Grenzen des Geschichtenerzählens erweitern kann.
Artikelbild für den Artikel: Google testet Audio-Überblicke für Suchanfragen

Google testet Audio-Überblicke für Suchanfragen

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Google hat angekündigt, dass es mit Audio-Überblicken für bestimmte Suchanfragen experimentiert, um Nutzern eine alternative Möglichkeit zu bieten, Informationen zu konsumieren.
Artikelbild für den Artikel: Eine Einführung in Googles Ansatz zur Sicherheit von KI-Agenten

Eine Einführung in Googles Ansatz zur Sicherheit von KI-Agenten

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In einem kürzlich veröffentlichten Papier beschreibt Google die wesentlichen Risiken, die mit dem Einsatz von KI-Agenten verbunden sind, sowie den Rahmen des Unternehmens zur Sicherung dieser Systeme.
Artikelbild für den Artikel: Das AI Eval Flywheel: Scorers, Datasets, Produktionsnutzung & schnelle Iteration

Das AI Eval Flywheel: Scorers, Datasets, Produktionsnutzung & schnelle Iteration

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In diesem Artikel wird das Konzept des AI Eval Flywheel untersucht, das sich auf die Entwicklung und Bewertung von KI-Funktionen konzentriert, einschließlich der Verwendung von Evals, Datenbanken und der Bedeutung von Online-Evals.
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Wie Anthropic ihr Deep Research System aufgebaut hat

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In diesem Blogbeitrag beschreibt Anthropic seine Erkenntnisse im Bereich der Prompt-Gestaltung und die Herausforderungen der Produktionszuverlässigkeit bei der Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen.