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Artikelbild für den Artikel: LLMs sind keine Weltmodelle

LLMs sind keine Weltmodelle

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In diesem Artikel wird untersucht, warum LLMs nicht als Weltmodelle fungieren können. Anhand von Beispielen aus Schach und Bildbearbeitung wird gezeigt, dass LLMs grundlegende Konzepte nicht verstehen und daher in ihrer Funktionalität begrenzt sind.
Artikelbild für den Artikel: Tokenverschränkung im subliminalen Lernen

Tokenverschränkung im subliminalen Lernen

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In diesem Artikel wird das Phänomen des subliminalen Lernens und die neue Methode ε-softmax zur Minderung von label noise in tiefen neuronalen Netzwerken behandelt.
Artikelbild für den Artikel: Google veröffentlicht Gemini 2.5 Deep Think für AI Ultra-Abonnenten

Google veröffentlicht Gemini 2.5 Deep Think für AI Ultra-Abonnenten

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Google hat sein leistungsstärkstes KI-Modell, Gemini 2.5 Deep Think, vorgestellt, das komplexe Anfragen bearbeitet und mehrere Lösungsansätze gleichzeitig generiert. Es ist exklusiv für Abonnenten des AI Ultra-Plans verfügbar und zeigt beeindruckende Leistungen in verschiedenen Benchmarks.
Artikelbild für den Artikel: DeepSeek: Markt für All-in-One-Maschinen nach anfänglichem Hype im Rückgang

DeepSeek: Markt für All-in-One-Maschinen nach anfänglichem Hype im Rückgang

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Die anfängliche Begeisterung für DeepSeek's All-in-One-Maschinen weicht der Realität eines rückläufigen Marktes, der mit Überangebot und Preisdruck kämpft.
Artikelbild für den Artikel: SPEEDING UP DIFFUSION MODELS WITH TORCH.COMPILE

SPEEDING UP DIFFUSION MODELS WITH TORCH.COMPILE

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie die Integration von torch.compile mit Hugging Face Diffusers die Leistung von Diffusionsmodellen erheblich steigert und welche Techniken zur Optimierung eingesetzt werden können.
Artikelbild für den Artikel: Die große LLM-Architekturvergleich: Von DeepSeek-V3 bis Kimi K2

Die große LLM-Architekturvergleich: Von DeepSeek-V3 bis Kimi K2

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In diesem Artikel vergleichen wir die neuesten LLM-Architekturen, von DeepSeek-V3 bis Kimi K2, und untersuchen ihre einzigartigen Merkmale und Fortschritte.
Artikelbild für den Artikel: Das American DeepSeek Projekt: Eine Antwort auf die Herausforderungen der Open-Source-KI

Das American DeepSeek Projekt: Eine Antwort auf die Herausforderungen der Open-Source-KI

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Das American DeepSeek Projekt zielt darauf ab, ein vollständig offenes KI-Modell zu entwickeln, um die Herausforderungen der USA im Bereich der Open-Source-KI zu meistern und die Vorherrschaft Chinas zu bekämpfen.
Artikelbild für den Artikel: PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz

PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz

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Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM bietet neue Möglichkeiten für die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen und optimiert generative KI-Anwendungen.
Artikelbild für den Artikel: Reinforcement Learning Scaling: Netzwerk-Sparsity als Schlüssel zur Effizienz

Reinforcement Learning Scaling: Netzwerk-Sparsity als Schlüssel zur Effizienz

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In diesem Artikel beleuchten wir, wie Netzwerk-Sparsity das Potenzial von Deep Reinforcement Learning Modellen freisetzen kann und welche Vorteile dies für die Skalierung mit sich bringt.