Artikelbild für den Artikel: Building Reward Functions for Chemical AI: A Tale of Reward Hacking

Building Reward Functions for Chemical AI: A Tale of Reward Hacking

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Der Artikel behandelt die Herausforderungen und Prozesse bei der Gestaltung von Belohnungsfunktionen für ein chemisches Denkmodell namens ether0, einschließlich der Retrosynthese und der Molekülgenerierung.
Artikelbild für den Artikel: Was wir beim Vergleich von Basis- und Chat-Modellen gelernt haben und warum es wichtig ist

Was wir beim Vergleich von Basis- und Chat-Modellen gelernt haben und warum es wichtig ist

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In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen Basis- und Chat-Modellen in der KI und die Bedeutung des Modell-Diffings für die Sicherheit von KI-Systemen.
Artikelbild für den Artikel: INSIDE OPENAI'S CHATGPT JOURNEY

INSIDE OPENAI’S CHATGPT JOURNEY

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In diesem Artikel wird die Entwicklung von ChatGPT beleuchtet, einschließlich seiner viralen Einführung, den implementierten Sicherheitsstrategien von OpenAI und den Fortschritten in multimodalen Modellen. Die Diskussion über die Möglichkeiten und Herausforderungen von KI wird ebenfalls thematisiert.
Artikelbild für den Artikel: Es gibt keine neuen Ideen in der KI… nur neue Datensätze

Es gibt keine neuen Ideen in der KI… nur neue Datensätze

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In diesem Artikel wird die Bedeutung von Datensätzen in der Künstlichen Intelligenz beleuchtet und die vier bedeutenden Durchbrüche in der KI-Forschung untersucht.
Artikelbild für den Artikel: Die neue Fähigkeit in der KI: Context Engineering

Die neue Fähigkeit in der KI: Context Engineering

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Der Artikel beleuchtet die Bedeutung von Context Engineering in der KI und wie es den Erfolg von KI-Agenten beeinflusst. Er erklärt die verschiedenen Aspekte des Kontexts und deren Relevanz für die Entwicklung effektiver KI-Systeme.
Artikelbild für den Artikel: Machines of Faithful Obedience: Die Herausforderungen der KI-Ausrichtung

Machines of Faithful Obedience: Die Herausforderungen der KI-Ausrichtung

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In diesem Artikel untersuchen wir das technische Ausrichtungsproblem von KI, die potenziellen Vorteile einer erfolgreichen Ausrichtung und die damit verbundenen Risiken für die Gesellschaft.
Artikelbild für den Artikel: Chinas größter öffentlicher KI-Drop seit DeepSeek: Baidus Open Source Ernie steht vor der Markteinführung

Chinas größter öffentlicher KI-Drop seit DeepSeek: Baidus Open Source Ernie steht vor der Markteinführung

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Baidu plant, sein Ernie-Modell als Open Source anzubieten, was erhebliche Auswirkungen auf den KI-Markt haben könnte und den Wettbewerb zwischen China und den USA neu definiert.
Artikelbild für den Artikel: PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz

PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz

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Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM bietet neue Möglichkeiten für die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen und optimiert generative KI-Anwendungen.
Artikelbild für den Artikel: Die Lebensdauer einer Inferenzanfrage (vLLM V1): Wie LLMs effizient im großen Maßstab bereitgestellt werden

Die Lebensdauer einer Inferenzanfrage (vLLM V1): Wie LLMs effizient im großen Maßstab bereitgestellt werden

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In diesem Artikel tauchen wir tief in die Funktionsweise von vLLM ein und erläutern, wie Anfragen verarbeitet werden, um eine effiziente Nutzung von Ressourcen zu gewährleisten.
Artikelbild für den Artikel: Claude und das Vending-Maschinen Experiment: Ein Monat im Test

Claude und das Vending-Maschinen Experiment: Ein Monat im Test

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In einem spannenden Experiment hat Anthropic die KI Claude Sonnet 3.7 beauftragt, einen automatisierten Verkaufsautomaten zu betreiben. Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Ergebnisse dieses einzigartigen Projekts.
Artikelbild für den Artikel: Meta stellt weitere Forscher von OpenAI ein

Meta stellt weitere Forscher von OpenAI ein

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Meta hat kürzlich mehrere Forscher von OpenAI eingestellt, um die Leistung seiner KI-Modelle zu verbessern. Diese Personaloffensive folgt auf die Einführung der Llama 4 Modelle, die hinter den Erwartungen zurückblieben.
Artikelbild für den Artikel: Transformers ohne Normalisierung: Ein neuer Ansatz für KI-Architekturen

Transformers ohne Normalisierung: Ein neuer Ansatz für KI-Architekturen

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Meta's FAIR-Team hat gezeigt, dass Transformer-Modelle ohne Normalisierungsschichten auskommen können, indem sie Dynamic Tanh verwenden, was die Architektur von KI-Systemen revolutionieren könnte.
Artikelbild für den Artikel: Eine Analyse der emotionalen Nutzung von Claude: Selten, aber bedeutend

Eine Analyse der emotionalen Nutzung von Claude: Selten, aber bedeutend

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Die Studie von Anthropic untersucht die emotionale Nutzung von Claude und zeigt, dass affektive Gespräche seltener sind als erwartet, jedoch wichtige Einblicke in die menschliche Interaktion mit KI bieten.
Artikelbild für den Artikel: Meta rekrutiert OpenAI-Pionier für KI-Superintelligenz

Meta rekrutiert OpenAI-Pionier für KI-Superintelligenz

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Meta hat Berichten zufolge den OpenAI-Forscher Trapit Bansal eingestellt, um an KI-Reasoning-Modellen zu arbeiten, was einen bedeutenden Schritt für die Entwicklung von KI-Superintelligenz darstellt.
Artikelbild für den Artikel: Einführung von Gemma 3n: Der Entwicklerleitfaden

Einführung von Gemma 3n: Der Entwicklerleitfaden

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In diesem Artikel wird das neue multimodale KI-Modell Gemma 3n von Google vorgestellt, das Texte, Bilder und Audios verarbeitet und für den Einsatz auf Endgeräten optimiert ist.
Artikelbild für den Artikel: OPENAI MRCR: Long Context Benchmark für LLMs

OPENAI MRCR: Long Context Benchmark für LLMs

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Das OpenAI MRCR Dataset ist ein langes Kontext-Dataset, das die Fähigkeit von LLMs testet, mehrere identische Anfragen in einem komplexen Dialog zu identifizieren und zu verarbeiten.
Artikelbild für den Artikel: ContinualFlow in Generative Models

ContinualFlow in Generative Models

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ContinualFlow ist ein neuartiger Ansatz für gezieltes Unlearning in generativen Modellen, der unerwünschte Datenbereiche effizient subtrahiert, ohne eine vollständige Neutrainierung zu erfordern.
Artikelbild für den Artikel: Reinforcement Learning: Ein Überblick mit minimalem mathematischen Jargon

Reinforcement Learning: Ein Überblick mit minimalem mathematischen Jargon

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Reinforcement Learning (RL) lehrt KI-Modelle durch Versuch und Irrtum, wodurch sie aus Fehlern lernen und sich auf komplexe Aufgaben konzentrieren können. In diesem Artikel wird die Entwicklung von RL und seine Bedeutung für moderne KI-Systeme erläutert.
Artikelbild für den Artikel: Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling

Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling

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Die Einführung von Reinforcement Learned Teachers revolutioniert die Ausbildung von KI-Modellen, indem sie sich auf das Lehren und die Bereitstellung klarer Erklärungen konzentrieren.
Artikelbild für den Artikel: Evaluierung von Long-Context Q&A-Systemen

Evaluierung von Long-Context Q&A-Systemen

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In diesem Artikel werden Metriken, das Design von Datensätzen und Methoden zur Bewertung von Long-Context-Q&A-Systemen untersucht. Dabei werden Herausforderungen wie Informationsüberflutung, verstreute Beweise, Mehrfachschlussfolgerungen und Halluzinationen umrissen.