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Anthropic gewinnt bedeutenden Fair Use-Sieg für KI

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Richter William Alsup hat entschieden, dass Anthropic seine KI-Modelle mit legal erworbenen Büchern trainieren darf, was einen bedeutenden Fair Use-Sieg für die KI-Branche darstellt.
Artikelbild für den Artikel: GEMINI 2.5 FÜR ROBOTIK UND EMBODIED INTELLIGENCE

GEMINI 2.5 FÜR ROBOTIK UND EMBODIED INTELLIGENCE

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Google hat die Möglichkeiten von Gemini 2.5 Pro und Flash für die Robotik vorgestellt, einschließlich semantischem Szenenverständnis und interaktiven Anwendungen über die Live-API.
Artikelbild für den Artikel: Der Weg zur Nummer 1: Wie XBOW es geschafft hat

Der Weg zur Nummer 1: Wie XBOW es geschafft hat

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XBOW hat als autonomer Penetrationstester die Spitze der HackerOne-Leiter erreicht und zeigt, wie KI in der Sicherheitsforschung eingesetzt werden kann.
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Databricks und Perplexity Mitgründer verspricht 100 Millionen Dollar für KI-Forschung

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Andy Konwinski, Mitgründer von Databricks und Perplexity, hat 100 Millionen Dollar für ein neues KI-Forschungsinstitut zugesagt, das die Forschung in Richtung vorteilhafterer Ergebnisse lenken soll.
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Scaling Vision Pre-Training auf 4K-Auflösung

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Die neueste Entwicklung im Bereich der visuellen KI ist die Möglichkeit, Vision Pre-Training auf bis zu 4K-Auflösung zu skalieren. Dies wird durch das PS3-Modell ermöglicht, das eine effiziente visuelle Vorverarbeitung mit selektiver Kodierung bietet und die Grundlage für das VILA-HD-Modell bildet.
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.
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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.