
Tracks vs. Trains: Warum der wahre Boom der Künstlichen Intelligenz noch nicht begonnen hat
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Die Künstliche Intelligenz steht an einem entscheidenden Wendepunkt. Massive Investitionen in Infrastruktur prägen die letzten Jahre, doch der wahre Wert der KI wird in der Anwendung liegen.

Optimierung von LLM-Diensten mit LMCache
LMCache ist eine Open-Source-KV-Cache-Beschleunigungsschicht für LLMs, die die Leistung durch Speicherung und Wiederverwendung von Schlüssel-Wert-Caches optimiert.

Die US-Armee bereitet sich darauf vor, ihre ersten AI-Spezialisten auszubilden
Die US-Armee plant, im Rahmen ihres Volunteer Transfer Incentive Program im Januar mit der Ausbildung von Offizieren zu beginnen, die sich auf Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) spezialisieren.

Wie KI das Marketing revolutioniert: 13 Beispiele für erfolgreiche Anwendungen
In diesem Artikel werden 13 beeindruckende Beispiele vorgestellt, die zeigen, wie KI im Marketing eingesetzt wird, um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Investoren sagen voraus: KI wird 2026 den Arbeitsmarkt verändern
Die Vorhersagen über die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt im Jahr 2026 deuten darauf hin, dass bis zu 11,7 % der Arbeitsplätze automatisiert werden könnten, was zu einem Rückgang von Einstiegspositionen und Entlassungen führen könnte.

Wie KI Einstiegsjobs im Technologiebereich neu gestaltet
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat erhebliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, insbesondere im Technologiebereich. Einstiegsjobs stehen vor neuen Herausforderungen, da KI Routineaufgaben automatisiert und die Erwartungen an die Fähigkeiten von neuen Absolventen verändert.

Harvards CS249R: Ein offenes Lehrbuch für Deep Learning und Reinforcement Learning
Der Kurs CS249R von Harvard bietet ein offenes Lehrbuch für Deep Learning und Reinforcement Learning und fördert die Ingenieurskunst in der KI.

Die Speicherkriege: Warum die Zukunft der KI von 16-HI HBM abhängt
In diesem Artikel wird die entscheidende Rolle von 16-HI HBM für die Zukunft der KI beleuchtet. Angesichts der steigenden Speicheranforderungen von KI-Modellen ist es unerlässlich, in fortschrittliche Speichertechnologien zu investieren, um die Entwicklung leistungsfähigerer KI-Anwendungen zu ermöglichen.

End-to-End Test-Time Training für langfristige Sprachmodelle
End-to-End Test-Time Training ist ein innovativer Ansatz für langfristige Sprachmodelle, der kontinuierliches Lernen und Meta-Lernen kombiniert, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.
