Artikelbild für den Artikel: OPENAI OPERATOR UPDATE: Einführung des o3 Operators

OPENAI OPERATOR UPDATE: Einführung des o3 Operators

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Im Januar 2025 hat OpenAI den Operator vorgestellt, ein Produkt, das auf dem Computer Using Agent (CUA) Modell basiert und als Forschungs-Vorschau dient.
Artikelbild für den Artikel: Die Entwicklung moderner Techniken seit 'Attention Is All You Need'

Die Entwicklung moderner Techniken seit ‘Attention Is All You Need’

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In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Innovationen, die seit der Veröffentlichung des Papiers 'Attention Is All You Need' entstanden sind.
Artikelbild für den Artikel: Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.
Artikelbild für den Artikel: Infinite Tool Use: Die Zukunft der Sprachmodelle

Infinite Tool Use: Die Zukunft der Sprachmodelle

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Der Artikel beleuchtet, wie das Paradigma der Werkzeugnutzung in großen Sprachmodellen die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen verbessern kann.
Artikelbild für den Artikel: TRAINING-FREE AGENT FÜR APP-AUTOMATISIERUNG

TRAINING-FREE AGENT FÜR APP-AUTOMATISIERUNG

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Der GUI-explorer ist ein bahnbrechender Agent, der ohne Training autonom mobile App-Oberflächen erkundet und Wissen extrahiert. Er adressiert Herausforderungen der GUI-Automatisierung in dynamischen Umgebungen.
Artikelbild für den Artikel: Benchmarking Spatial Understanding in MLLMs: Einführung von SpatialScore

Benchmarking Spatial Understanding in MLLMs: Einführung von SpatialScore

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In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf SpatialScore, eine neue Benchmark-Suite zur Evaluierung der 3D-Raumwahrnehmung in großen Modellen.
Artikelbild für den Artikel: Das Rätsel der Adoption von GenAI: Ein Blick auf ChatGPT

Das Rätsel der Adoption von GenAI: Ein Blick auf ChatGPT

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Die Nutzung von ChatGPT hat sich erstaunlich schnell entwickelt, doch das Verhältnis von täglichen zu wöchentlichen aktiven Nutzern wirft Fragen auf. Was bedeutet das für die Zukunft der Technologie?
Artikelbild für den Artikel: Die Herausforderung, schematische Bewertungen für LLMs realistisch zu gestalten

Die Herausforderung, schematische Bewertungen für LLMs realistisch zu gestalten

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In der Welt der künstlichen Intelligenz ist es eine ständige Herausforderung, wie man große Sprachmodelle (LLMs) dazu bringt, in schematischen Bewertungen realistisch zu agieren. Ein kürzlich veröffentlichter Artikel beleuchtet diese Problematik und zeigt auf, dass es äußerst schwierig ist, LLMs davon zu überzeugen, dass sie sich in einer realen Situation und nicht in einer Bewertung befinden.
Artikelbild für den Artikel: TV SHOWCASES GOOGLE'S VEO AI VIDEO CAPABILITIES

TV SHOWCASES GOOGLE’S VEO AI VIDEO CAPABILITIES

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Flow TV streamt kontinuierlich nutzergenerierte AI-Videoclips und deren zugehörige Eingabeaufforderungen, organisiert in thematischen Kanälen. Entdecken Sie die Möglichkeiten von Googles VEO AI.