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Harvards CS249R: Ein offenes Lehrbuch für Deep Learning und Reinforcement Learning

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Der Kurs CS249R von Harvard bietet ein offenes Lehrbuch für Deep Learning und Reinforcement Learning und fördert die Ingenieurskunst in der KI.
Artikelbild für den Artikel: Google testet 30-minütige Audio-Vorlesungen auf NotebookLM

Google testet 30-minütige Audio-Vorlesungen auf NotebookLM

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Google testet ein neues Format für Audio-Vorlesungen auf NotebookLM, das eine umfassende AI-generierte Vorlesung von etwa 30 Minuten Länge bietet. Diese Vorlesungen sollen in verschiedenen Sprachen verfügbar sein und richten sich an Studierende, Forscher und Berufstätige.
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NotebookLM: Datenquellen in strukturierte Tabellen umwandeln

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NotebookLM hat eine neue Funktion namens Data Tables eingeführt, die es Nutzern ermöglicht, Informationen aus verschiedenen Quellen in einem strukturierten Format zu organisieren und zu analysieren.
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Gedächtnis: Wie Agenten lernen

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In diesem Artikel untersuchen wir, wie Gedächtnis Agenten beim Lernen unterstützt und welche Arten von Gedächtnis es gibt. Wir betrachten Implementierungsmuster und deren Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Agenten.
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Codex vs. Claude Code: Welches KI-Tool passt zu dir?

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In diesem Artikel vergleichen wir die KI-Entwicklungstools Codex und Claude Code, beleuchten ihre Stärken und Schwächen und geben Empfehlungen für Entwickler.
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Spekulative Dekodierungsmodelle: Fortschritte und Herausforderungen

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In diesem Artikel werden die neuesten Entwicklungen im Bereich der spekulativen Dekodierung, insbesondere die Veröffentlichung von SpecBundle Phase 1 und SpecForge v0.2, untersucht. Wir beleuchten die Herausforderungen und Vorteile dieser Technologien.
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Speculative Decoding Modelle: Ein Fortschritt in der KI-Inferenz

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Der Artikel behandelt die Veröffentlichung von SpecBundle Phase 1 und SpecForge v0.2, die darauf abzielen, spekulatives Decoding für die breitere Gemeinschaft zugänglich zu machen und die Inferenzgeschwindigkeit großer Sprachmodelle zu verbessern.
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Stirrup: Ein flexibles Framework zur Erstellung von Agenten

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Stirrup ist ein leichtgewichtiges Framework zur Erstellung von Agenten, das Entwicklern ermöglicht, flexible und anpassbare Lösungen zu entwickeln. In diesem Artikel werden die Funktionen, Vorteile und die Installation von Stirrup behandelt.
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Stirrup: Ein flexibles Framework für den Aufbau von Agenten

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Stirrup ist ein leichtgewichtiges Framework für den Aufbau von Agenten, das es Modellen ermöglicht, ihre eigenen Ansätze zur Aufgabenerledigung zu wählen. In diesem Artikel werden die Hauptmerkmale, die Installation und Nutzung sowie praktische Beispiele beleuchtet.