
Petri: Ein Open-Source-Audit-Tool zur Beschleunigung der KI-Sicherheitsforschung
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Petri ist ein Open-Source-Framework von Anthropic, das KI-Agenten ermöglicht, automatisch Zielmodelle zu testen und deren Verhalten in verschiedenen Szenarien zu überprüfen. Es stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Sicherheitsforschung dar.

Die Zukunft der KI: Ein Rückblick auf die Konferenz ‘The Curve’
Ein Rückblick auf die Konferenz 'The Curve', die sich mit der Zukunft der Künstlichen Intelligenz und den Herausforderungen ihrer Entwicklung beschäftigt.

Einführung von AgentKit: Die neue Ära der Agentenentwicklung
OpenAI hat mit AgentKit ein neues Toolset vorgestellt, das die Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Agenten revolutioniert. Der Artikel beleuchtet die Funktionen und Vorteile dieser innovativen Plattform.

Die Partnerschaft zwischen OpenAI und AMD: Ein neuer Meilenstein in der KI-Branche
OpenAI und AMD haben eine bedeutende Partnerschaft geschlossen, die die Bereitstellung von 6 Gigawatt an Instinct GPUs umfasst. Diese Zusammenarbeit könnte die KI-Branche revolutionieren und hat bereits zu einem Anstieg des Aktienkurses von AMD um 23% geführt.

OpenAI führt Apps in ChatGPT ein
OpenAI hat die Einführung von interaktiven Apps in ChatGPT angekündigt, die es Nutzern ermöglichen, direkt mit Anwendungen von Drittanbietern zu interagieren.

Warum große Sprachmodelle beim Seepferdchen-Emoji durcheinander geraten
In diesem Artikel wird das Phänomen untersucht, dass große Sprachmodelle wie GPT-5 und Claude 4.5 fälschlicherweise glauben, dass es ein Seepferdchen-Emoji gibt. Wir analysieren die Gründe für diese Fehlinformation und die Rolle von Emojis in der digitalen Kommunikation.

ShinkaEvolve: Ein revolutionäres Framework zur evolutionären Programmoptimierung
ShinkaEvolve von Sakana AI ist ein Open-Source-Framework, das LLMs nutzt, um Programme effizient zu entwickeln und neue Algorithmen zu entdecken. In diesem Artikel werden die Anwendungen und Innovationen von ShinkaEvolve in der KI-Forschung untersucht.

Warum können Transformer keine Multiplikation lernen?
In diesem Artikel wird untersucht, warum Transformer-Modelle Schwierigkeiten haben, einfache Multiplikationen durchzuführen. Es wird erklärt, dass diese Modelle oft nicht in der Lage sind, langfristige Abhängigkeiten zu lernen, und dass baumartige Aufmerksamkeitsmuster eine mögliche Lösung für dieses Problem darstellen.

GPT-5 Pro findet ein Gegenbeispiel zur NICD-Majority-Optimalität
GPT-5 Pro hat ein Gegenbeispiel zur Non-Interactive Correlation Distillation with Erasures gefunden, das die Majority-Optimalität in Frage stellt und bedeutende Implikationen für die Informatik hat.
