
DeepNVMe Upgrade: Effiziente I/O-Skalierung für Deep Learning Anwendungen
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In diesem Artikel erfahren Sie alles über die neuesten Verbesserungen von DeepNVMe, einer Technologie zur Optimierung von I/O-Prozessen in Deep Learning Anwendungen.

Die OpenAI Files: Ein Blick hinter die Kulissen eines Milliardenunternehmens
Die OpenAI Files sind die umfassendste Sammlung dokumentierter Bedenken bezüglich der Governance-Praktiken, der Integrität der Führung und der Unternehmenskultur bei OpenAI. In den letzten Jahren hat sich OpenAI von einer Non-Profit-Organisation zu einem milliardenschweren Unternehmen gewandelt.

OpenAI trennt sich von Scale AI als Datenanbieter nach Meta-Deal
OpenAI hat seine Zusammenarbeit mit Scale AI beendet, nachdem Meta Milliarden in das Datenkennzeichnungs-Startup investiert hat. Diese Entscheidung wirft Fragen zur Zukunft von Scale AI auf.

OpenAI’s Plan zur Sicherung biologischer KI-Fähigkeiten
OpenAI hat einen Plan zur Sicherung biologischer KI-Fähigkeiten vorgestellt, der präventive Maßnahmen und Zusammenarbeit mit Experten umfasst, um potenziellen Missbrauch zu verhindern.

OPENAI RELEASES COMPUTER USE DEMO AGENT
OpenAI hat einen neuen Demo-Agenten vorgestellt, der zeigt, wie KI-Agenten manuelle QA-Workflows durch den Einsatz von Playwright ersetzen können.

CURSOR’S $200 ULTRA PLAN
Anysphere hat den neuen Ultra-Plan für 200 USD pro Monat eingeführt, der 20-mal mehr Nutzung als der Pro-Plan bietet, unterstützt durch Partnerschaften mit führenden KI-Anbietern.

Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Key-Value Caches in LLMs funktionieren und wie Sie diese effizient implementieren können.

OpenAI’s praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten
Der Leitfaden von OpenAI bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Agenten, beginnend mit einzelnen Agenten und der Verwendung von Manager-Patterns zur Koordination.

MiniMax veröffentlicht Open-Weight Reasoning Model M1
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.
