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MiniMax veröffentlicht Open-Weight Reasoning Model M1

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MiniMax hat sein neuestes Modell, MiniMax-M1, vorgestellt, das als das erste Open-Weight, groß angelegte Hybrid-Attention-Reasoning-Modell gilt. Mit 456 Milliarden Parametern nutzt das Modell eine hybride Mixture-of-Experts-Architektur, die in der Lage ist, Kontexte von bis zu 1 Million Tokens zu verarbeiten.
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CODE INTERPRETER REASONING: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung mathematischer Fähigkeiten in KI-Modellen

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CoRT ist ein neuartiges Post-Training-Framework, das entwickelt wurde, um Large Reasoning Models (LRMs) zu lehren, wie sie effektiv mit Code-Interpretern interagieren können. Durch strategisches Hint-Engineering wird es diesen Modellen ermöglicht, mathematische Probleme besser zu lösen.
Artikelbild für den Artikel: TREERL: LLM Reinforcement Learning mit On-Policy Tree Search

TREERL: LLM Reinforcement Learning mit On-Policy Tree Search

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TreeRL nutzt On-Policy Tree Search und Zwischenaufsicht, um LLMs effizienter zu trainieren und die Notwendigkeit eines separaten Belohnungsmodells zu eliminieren.
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Groq tritt Hugging Face Inference bei

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Groq ist jetzt als Inference Provider auf dem Hugging Face Hub verfügbar, was die Möglichkeiten für serverlose Inferenz erweitert und Entwicklern den Zugang zu einer Vielzahl von Modellen erleichtert.
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Das AI Eval Flywheel: Scorers, Datasets, Produktionsnutzung & schnelle Iteration

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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.
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Wie Anthropic ihr Deep Research System aufgebaut hat

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In diesem Blogbeitrag beschreibt Anthropic seine Erkenntnisse im Bereich der Prompt-Gestaltung und die Herausforderungen der Produktionszuverlässigkeit bei der Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen.
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SELF-ADAPTING LANGUAGE MODELS: Ein neuer Ansatz für personalisierte KI

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Self-Adapting Language Models (SEAL) revolutionieren die Anpassungsfähigkeit von KI durch die Möglichkeit, eigene Feinabstimmungsdaten zu generieren und sich selbst zu bearbeiten.
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Featherless AI auf Hugging Face: Serverless Zugriff auf KI-Modelle

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Featherless AI ist jetzt als Inference Provider auf Hugging Face verfügbar und bietet serverlosen Zugriff auf eine Vielzahl von Modellen. Diese Entwicklung erweitert die Möglichkeiten für Entwickler und Unternehmen, die leistungsstarke KI-Modelle in ihre Anwendungen integrieren möchten.
Artikelbild für den Artikel: INSTITUTIONAL BOOKS 1.0: Ein bedeutendes Dataset für die Forschung

INSTITUTIONAL BOOKS 1.0: Ein bedeutendes Dataset für die Forschung

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Die Harvard Library und Google Books haben 242 Milliarden Tokens aus nahezu 1 Million gemeinfreier Bücher veröffentlicht, die als hochwertiges Trainingsdataset dienen.