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Hypergraph-Gedächtnis für LLMs

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HGMem ist ein hypergraph-basiertes Arbeitsgedächtnisframework, das die Leistung von LLMs verbessert und deren Fähigkeit zur Beantwortung komplexer Fragen steigert.
Artikelbild für den Artikel: Drei GPU-Märkte, drei Volatilitätsregime

Drei GPU-Märkte, drei Volatilitätsregime

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In diesem Artikel analysieren wir die Preisvolatilität auf dem GPU-Markt und untersuchen, wie die Auslastung von GPUs die zukünftige Volatilität vorhersagen kann.
Artikelbild für den Artikel: Claude Code on-the-go: Sechs Agenten parallel von unterwegs aus betreiben

Claude Code on-the-go: Sechs Agenten parallel von unterwegs aus betreiben

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Erfahren Sie, wie Sie sechs Claude Code-Agenten parallel von Ihrem iPhone aus betreiben können, um die Entwicklung flexibel und mobil zu gestalten.
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System-Prompts und AI-Tool-Konfigurationen

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In diesem Artikel werden die Grundlagen von System-Prompts und AI-Tool-Konfigurationen untersucht, verschiedene Tools vorgestellt und deren Anwendungsbeispiele beleuchtet.
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Die Fairness von LLMs als Richter

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In diesem Artikel untersuchen wir die Fairness von großen Sprachmodellen (LLMs) bei der Bewertung anderer LLMs und die damit verbundenen Herausforderungen.
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Praktischer Leitfaden für Reinforcement Learning

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In diesem Artikel erfahren Sie alles über Reinforcement Learning, seine Anwendungen, Technologien von Weights & Biases und spannende Fallstudien, die die praktische Relevanz dieser Technik verdeutlichen.
Artikelbild für den Artikel: Dynamische große Konzeptmodelle: Effiziente Sprachverarbeitung durch hierarchisches Modellieren

Dynamische große Konzeptmodelle: Effiziente Sprachverarbeitung durch hierarchisches Modellieren

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Dynamische große Konzeptmodelle (DLCM) revolutionieren die Sprachverarbeitung, indem sie die Berechnung von Tokens auf einen komprimierten Konzeptraum verlagern und so die Effizienz von KI-Modellen verbessern.
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Vorhersagen für 2026: Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

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2026 wird das Jahr sein, in dem die Testzeit-Skalierung einen Durchbruch erleben wird. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Entwicklungen im Jahr 2025 und die Vorhersagen für das kommende Jahr im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Artikelbild für den Artikel: ByteDance's Roboter lernt mit Sprache und Video

ByteDance’s Roboter lernt mit Sprache und Video

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GR-Dexter ist ein innovatives Framework von ByteDance, das Robotern ermöglicht, komplexe Aufgaben durch die Integration von Sprache und visueller Wahrnehmung zu bewältigen.