
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.

Haben LLMs endlich die Geolokalisierung gemeistert?
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.

LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ
ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.

Neue Erkenntnisse zu Skalierungsgesetzen im autonomen Fahren
Die Studie von Waymo zeigt, dass eine Erhöhung der Daten- und Rechenressourcen die Leistung autonomer Fahrzeuge verbessern kann, was neue adaptive Trainingsstrategien ermöglicht.

GOOGLE’S VEO FOR LIVE-ACTION VIDEOS
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.

Google testet Audio-Überblicke für Suchanfragen
Google hat angekündigt, dass es mit Audio-Überblicken für bestimmte Suchanfragen experimentiert, um Nutzern eine alternative Möglichkeit zu bieten, Informationen zu konsumieren.

Eine Einführung in Googles Ansatz zur Sicherheit von KI-Agenten
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.

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

Wie Anthropic ihr Deep Research System aufgebaut hat
In diesem Blogbeitrag beschreibt Anthropic seine Erkenntnisse im Bereich der Prompt-Gestaltung und die Herausforderungen der Produktionszuverlässigkeit bei der Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen.