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Artikelbild für den Artikel: Engram: Wie DeepSeek ein zweites Gehirn zu ihrem LLM hinzugefügt hat

Engram: Wie DeepSeek ein zweites Gehirn zu ihrem LLM hinzugefügt hat

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Die Engram-Architektur von DeepSeek führt ein bedingtes Gedächtnissystem ein, das die Leistung bei Wissensbenchmarks und Denkaufgaben erheblich verbessert.
Artikelbild für den Artikel: GLM-Image: Auto-regressive für dichte Wissens- und hochauflösende Bildgenerierung

GLM-Image: Auto-regressive für dichte Wissens- und hochauflösende Bildgenerierung

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GLM-Image ist ein Open-Source-Modell zur Bildgenerierung, das eine hybride Architektur nutzt, um qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen und komplexe Informationen präzise darzustellen.
Artikelbild für den Artikel: Die Rolle von Traces in AI Agents: Die Quelle der Wahrheit

Die Rolle von Traces in AI Agents: Die Quelle der Wahrheit

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie AI Agents funktionieren und welche zentrale Rolle Traces als Quelle der Wahrheit in der Entscheidungsfindung spielen.
Artikelbild für den Artikel: Die Entwicklung der KI: Mehr als nur das Vorhersagen des nächsten Wortes

Die Entwicklung der KI: Mehr als nur das Vorhersagen des nächsten Wortes

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Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat sich rasant verändert. In diesem Artikel beleuchten wir die neuen Fähigkeiten von KI-Systemen, ihre gesellschaftlichen Implikationen und die damit verbundenen Risiken.
Artikelbild für den Artikel: Falcon-H1R: Ein Durchbruch im Bereich des logischen Denkens mit einem 7B Modell

Falcon-H1R: Ein Durchbruch im Bereich des logischen Denkens mit einem 7B Modell

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Falcon-H1R ist ein 7B Modell, das für reasoning-intensive Aufgaben optimiert ist und in Benchmark-Tests mit größeren Modellen konkurriert. Es zeigt, dass kleinere Modelle durch effiziente Architektur und gezieltes Training leistungsstark sein können.
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Deep Delta Learning: Eine neue Ära der neuronalen Architektur

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Deep Delta Learning (DDL) ist ein neuartiger Ansatz zur neuronalen Architektur, der die Standard-Residualnetzwerke generalisiert und komplexe dynamische Systeme besser modelliert.
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KernelEvolve: Effiziente Optimierung von KI-Modellen für heterogene Hardware bei Meta

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KernelEvolve ist ein innovatives Framework von Meta zur Optimierung von Deep Learning Empfehlungsmodellen über verschiedene Hardware-Architekturen hinweg. Es adressiert die Herausforderungen der Heterogenität und verbessert die Effizienz von KI-Systemen erheblich.
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Chinesische KI-Modelle hinken den US-Vorreitern um 7 Monate hinterher

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Seit 2023 haben alle Modelle an der Spitze der KI-Fähigkeiten ihren Ursprung in den USA, während chinesische Modelle im Durchschnitt um sieben Monate hinterherhinken.
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Vorhersagen für 2026: Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz

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2026 wird das Jahr sein, in dem die Testzeit-Skalierung einen Durchbruch erleben wird. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Entwicklungen im Jahr 2025 und die Vorhersagen für das kommende Jahr im Bereich der Künstlichen Intelligenz.