Artikelbild für den Artikel: Was wir aus der Briefing-Serie mit über 70 Abgeordneten über die Bedrohung durch KI gelernt haben

Was wir aus der Briefing-Serie mit über 70 Abgeordneten über die Bedrohung durch KI gelernt haben

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In diesem Artikel werden die Erkenntnisse aus Briefings mit über 70 Abgeordneten des britischen Parlaments über die Risiken von Künstlicher Intelligenz zusammengefasst. Es wird diskutiert, wie Parlamentarier auf die Themen KI-Risiken reagieren und welche Herausforderungen und Empfehlungen es gibt.
Artikelbild für den Artikel: MiniMax veröffentlicht Open-Weight Reasoning Model M1

MiniMax veröffentlicht Open-Weight Reasoning Model M1

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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.
Artikelbild für den Artikel: OpenAI's praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten

OpenAI’s praktischer Leitfaden zum Aufbau von Agenten

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Der Leitfaden von OpenAI bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Agenten, beginnend mit einzelnen Agenten und der Verwendung von Manager-Patterns zur Koordination.
Artikelbild für den Artikel: Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs

Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Key-Value Caches in LLMs funktionieren und wie Sie diese effizient implementieren können.
Artikelbild für den Artikel: Wie man seinen Job nicht an KI verliert: Eine Karriereleitfaden

Wie man seinen Job nicht an KI verliert: Eine Karriereleitfaden

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In der heutigen Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in den Arbeitsmarkt eindringt, ist es für viele Menschen von entscheidender Bedeutung, sich auf die Veränderungen vorzubereiten, die diese Technologien mit sich bringen. Dieser Karriereleitfaden identifiziert Fähigkeiten, die paradoxerweise an Wert gewinnen, je mehr Automatisierung zunimmt.
Artikelbild für den Artikel: TREERL: LLM Reinforcement Learning mit On-Policy Tree Search

TREERL: LLM Reinforcement Learning mit On-Policy Tree Search

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TreeRL nutzt On-Policy Tree Search und Zwischenaufsicht, um LLMs effizienter zu trainieren und die Notwendigkeit eines separaten Belohnungsmodells zu eliminieren.
Artikelbild für den Artikel: TikTok startet KI-generierte Produktmodelle und Rezensenten

TikTok startet KI-generierte Produktmodelle und Rezensenten

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TikTok hat seine Symphony-Plattform um KI-generierte Videos erweitert, die es Marken ermöglichen, virtuelle Avatare zur Produktpräsentation zu nutzen. Diese Entwicklung könnte das Influencer-Marketing revolutionieren.
Artikelbild für den Artikel: Das Bewertungssystem von Character AI für kreatives Schreiben

Das Bewertungssystem von Character AI für kreatives Schreiben

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Character AI hat ein neues Framework vorgestellt, das die Bewertung von erzählerischem Geschichtenerzählen durch die Kombination von kreativen Schreibheuristiken mit objektiven Metriken ermöglicht.
Artikelbild für den Artikel: Die Nutzung von KI am Arbeitsplatz hat sich in zwei Jahren nahezu verdoppelt

Die Nutzung von KI am Arbeitsplatz hat sich in zwei Jahren nahezu verdoppelt

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Eine aktuelle Umfrage von Gallup zeigt, dass die Nutzung von Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz in den letzten zwei Jahren nahezu doppelt so hoch ist, insbesondere unter Büroangestellten und Führungskräften.
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Groq tritt Hugging Face Inference bei

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Groq ist jetzt als Inference Provider auf dem Hugging Face Hub verfügbar, was die Möglichkeiten für serverlose Inferenz erweitert und Entwicklern den Zugang zu einer Vielzahl von Modellen erleichtert.
Artikelbild für den Artikel: CODE INTERPRETER REASONING: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung mathematischer Fähigkeiten in KI-Modellen

CODE INTERPRETER REASONING: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung mathematischer Fähigkeiten in KI-Modellen

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CoRT ist ein neuartiges Post-Training-Framework, das entwickelt wurde, um Large Reasoning Models (LRMs) zu lehren, wie sie effektiv mit Code-Interpretern interagieren können. Durch strategisches Hint-Engineering wird es diesen Modellen ermöglicht, mathematische Probleme besser zu lösen.
Artikelbild für den Artikel: Nanonets OCR Small: Revolutionierung der Texterkennung mit semantischem Verständnis

Nanonets OCR Small: Revolutionierung der Texterkennung mit semantischem Verständnis

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Entdecken Sie Nanonets-OCR-s, ein fortschrittliches OCR-Modell, das Bilder in strukturiertes Markdown umwandelt und weit über die traditionelle Textextraktion hinausgeht.
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Prompts als API-Primitiv: Eine neue Ära für OpenAI-Dienste

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OpenAI hat angekündigt, dass Prompts nun ein API-Primitiv sind, was eine zentrale Verwaltung und Optimierung über verschiedene Dienste ermöglicht.
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Coding Agents Have Crossed a Chasm

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In den letzten Monaten hat sich die Rolle der Entwickler durch leistungsstarke AI-Coding-Tools verändert, die von der Code-Erstellung zur Architektur von Lösungen übergehen.
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OpenAI gewinnt $200 Millionen Verteidigungsvertrag der USA

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OpenAI hat einen bedeutenden Vertrag über 200 Millionen Dollar mit dem US-Verteidigungsministerium gewonnen, um fortschrittliche KI-Tools für nationale Sicherheitsmissionen bereitzustellen.
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Die Beziehung zwischen Microsoft und OpenAI gerät ins Wanken: Spannungen über die Übernahme von Windsurf

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Die Beziehung zwischen OpenAI und Microsoft steht an einem Wendepunkt, da Spannungen über die Übernahme des KI-Startups Windsurf zunehmen. OpenAI erwägt, Microsoft wegen wettbewerbswidrigen Verhaltens zu beschuldigen.
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AMD’s AI Zukunft: Rack-Scale ‘Helios’

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AMD präsentiert mit der Instinct MI350 Serie und der Helios Architektur eine neue Ära im Bereich der Rack-Scale Systeme für künstliche Intelligenz, die sich im Wettbewerb mit NVIDIA behaupten soll.
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Neue Erkenntnisse zu Skalierungsgesetzen im autonomen Fahren

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Die Studie von Waymo zeigt, dass eine Erhöhung der Daten- und Rechenressourcen die Leistung autonomer Fahrzeuge verbessern kann, was neue adaptive Trainingsstrategien ermöglicht.
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LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ

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ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.
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Haben LLMs endlich die Geolokalisierung gemeistert?

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In einer aktuellen Untersuchung hat Bellingcat die Fähigkeiten von Large Language Models getestet, um herauszufinden, ob diese Technologien in der Lage sind, präzise geografische Informationen aus Bildern zu extrahieren.