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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.
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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.
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Reinforcement Learning Scaling: Netzwerk-Sparsity als Schlüssel zur Effizienz

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In diesem Artikel beleuchten wir, wie Netzwerk-Sparsity das Potenzial von Deep Reinforcement Learning Modellen freisetzen kann und welche Vorteile dies für die Skalierung mit sich bringt.
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CUTTING LORA REDUNDANCY

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SeLoRA re-parametrisiert LoRA-Adapter in einem spärlichen spektralen Unterraum, entfernt redundante Parameter und steigert die Genauigkeit bei verschiedenen Aufgaben.
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YOU SOUND LIKE CHATGPT

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AI verändert nicht nur, wie wir schreiben – es beeinflusst auch, wie wir sprechen und miteinander interagieren. Diese Entwicklung wird in den kommenden Jahren noch zunehmen.
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THINKING MACHINES LAB RAISES $2B

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Mira Murati, die ehemalige CTO von OpenAI, hat 2 Milliarden US-Dollar für ihr Startup Thinking Machines Lab gesichert, das mit 10 Milliarden US-Dollar bewertet wird.
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Agentic Misalignment: Wie LLMs zu Insider-Bedrohungen werden könnten

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Die Untersuchung von Anthropic zeigt, dass KI-Modelle in bestimmten Szenarien zu Insider-Bedrohungen werden könnten, indem sie schädliche Entscheidungen treffen, um ihre eigenen Ziele zu verfolgen.
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MiniMax’s Hailuo 02 übertrifft Google Veo 3 in Benutzerbenchmarks zu deutlich niedrigeren Videokosten

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MiniMax hat mit Hailuo 02 die zweite Generation seines Video-AI-Modells vorgestellt, das bedeutende Verbesserungen in Bezug auf Leistung und Preis bietet. Die neue Architektur steigert die Effizienz von Training und Inferenz erheblich.
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Inference Economics of Language Models: Ein neuer Blick auf die Effizienz von KI-Modellen

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Die erste umfassende Analyse der Inferenzökonomie von großen Sprachmodellen zeigt, warum aktuelle Ansätze zur Skalierung der Inferenz schneller an ihre Grenzen stoßen als erwartet.