
Qwen3 Embedding: Fortschritte in der Text-Einbettung und Neurangierung durch Foundation-Modelle
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Alibaba hat die Qwen3 Embedding-Serie als Open Source veröffentlicht, wobei das 8B-Modell den ersten Platz auf der MTEB multilingual leaderboard erreicht hat. Diese Modelle sind speziell für Aufgaben der Texteingabe, -abruf und -neurangierung konzipiert.

Microsoft’s GUI-Actor: KI-Agenten navigieren Bildschirme ohne Koordinaten
Microsoft hat mit dem GUI-Actor ein System entwickelt, das KI-Agenten ermöglicht, ohne präzise Pixelkoordinaten mit GUIs zu interagieren, indem es Aufmerksamkeitsmechanismen nutzt.

Progressive Tempering Sampler mit Diffusion: Ein neuer Ansatz für effizientes Sampling
Der Progressive Tempering Sampler mit Diffusion (PTSD) revolutioniert das Sampling aus unnormalisierten Dichten, indem er die Vorteile von Parallel Tempering und Diffusionsmodellen kombiniert.

Common Pile v0.1: Ein Durchbruch für offene Datensätze in der KI-Forschung
Hugging Face und seine Partner haben das Common Pile v0.1 veröffentlicht, ein 8 TB umfassendes, offen lizenziertes Datenset zur Schulung großer Sprachmodelle.

ChatGPT kann jetzt auf Google Drive und Dropbox zugreifen
OpenAI hat die Funktion „Record Mode“ für ChatGPT eingeführt, die es Nutzern ermöglicht, Notizen während Meetings zu machen und auf Cloud-Dienste wie Google Drive und Dropbox zuzugreifen.

Mistral Code: Ein Vibe-Coding-Client für die Zukunft der Softwareentwicklung
Mistral hat mit Mistral Code einen neuen Vibe-Coding-Client vorgestellt, der die Grenzen zwischen Modellentwickler und Anwendungsanbieter weiter verwischt. Dieses Produkt kombiniert die Modelle Devstral und Codestral in einer integrierten Entwicklungsumgebung.

AGI ist nicht multimodal
Die multimodale Herangehensweise wird nicht zu einer menschenähnlichen AGI führen. Wahre AGI benötigt ein physisches Verständnis der Welt, da viele Probleme nicht in ein Problem der Symbolmanipulation umgewandelt werden können.

Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden
Eine aktuelle Studie zeigt, dass Frontier-Modelle mit einer Genauigkeit von 83 % zwischen Evaluationsszenarien und realen Interaktionen unterscheiden können. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit von Tests und Benchmarks auf.

Yoshua Bengios AI Safety Lab: LawZero
Yoshua Bengio hat ein gemeinnütziges AI-Sicherheitslabor namens LawZero gegründet, das mit 30 Millionen US-Dollar finanziert wird, um sicherere KI-Systeme zu entwickeln.