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Google Gemini URL Context: Ein neuer Schritt in der KI-Entwicklung
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Die Gemini API von Google hat mit dem neuen URL-Context-Tool einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung gemacht. Dieses Tool ermöglicht es Modellen, Inhalte von URLs anzufordern und eröffnet neue Möglichkeiten für Anwendungen, die auf Echtzeitdaten basieren.

Google arbeitet an der Deep Research API
Die Gemini Deep Research API von Google revolutioniert die automatisierte Forschung, indem sie Entwicklern und Forschern leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung stellt, um Daten effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie gut schneidet gpt-oss-120b ab?
In diesem Artikel analysieren wir die Leistung des gpt-oss-120b Modells im Vergleich zu anderen KI-Modellen anhand verschiedener Benchmarks und diskutieren die Bedeutung unabhängiger Tests.

Das AI Eval Flywheel: Scorers, Datasets, Produktionsnutzung & schnelle Iteration
In diesem Artikel wird das Konzept des AI Eval Flywheel untersucht, das sich auf die Entwicklung und Bewertung von KI-Funktionen konzentriert, einschließlich der Verwendung von Evals, Datenbanken und der Bedeutung von Online-Evals.

Die Illusion des Denkens in Reasoning Models
Die Studie von Apple zu Large Reasoning Models zeigt, dass diese bei hoher Komplexität versagen und wirft wichtige Fragen zu ihren Denkfähigkeiten auf.

Interaktive Finanzvisualisierungen im Google AI Mode
Google hat interaktive Finanzdatenvisualisierungen im AI Mode eingeführt, die dynamische Grafiken und mehrstufiges Denken ermöglichen, um komplexe Finanzanfragen zu beantworten.

FutureHouse präsentiert ein KI-Tool für datengetriebene Entdeckungen in der Biologie
FutureHouse hat ein neues KI-Tool namens Finch vorgestellt, das datengetriebene Entdeckungen in der Biologie unterstützen soll. Das Tool verarbeitet biologische Daten und führt Analysen durch, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen
In diesem Artikel beleuchten wir das ICYM2I-Framework, das entwickelt wurde, um Verzerrungen bei der Schätzung des Informationsgewinns in multimodalen Modellen mit fehlenden Daten zu korrigieren.

KumoRFM: Das Relationale Foundation Model für Unternehmensdaten
KumoRFM ist ein relationales Foundation Model, das ohne aufgabenspezifische Schulung präzise Vorhersagen über relationale Datenbanken ermöglicht und die Effizienz in der Datenanalyse revolutioniert.