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Artikelbild für den Artikel: Anthropic zeigt, wie es Claude Code nutzt

Anthropic zeigt, wie es Claude Code nutzt

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Anthropic hat detaillierte Fallstudien veröffentlicht, die zeigen, wie zehn interne Teams Claude Code verwenden. Die erfolgreichsten Teams betonen die Bedeutung von ausführlichen Dokumentationsdateien und der Aufteilung komplexer Arbeitsabläufe in spezialisierte Unteragenten.
Artikelbild für den Artikel: Quantisierung von Diffusionsmodellen: Effizienzsteigerung durch moderne Techniken

Quantisierung von Diffusionsmodellen: Effizienzsteigerung durch moderne Techniken

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Quantisierungstechniken in Hugging Face Diffusers die Modellgröße reduzieren und die Effizienz von Diffusionsmodellen steigern.
Artikelbild für den Artikel: ParScale: Ein neuer Ansatz zum parallelen Skalieren von LLMs

ParScale: Ein neuer Ansatz zum parallelen Skalieren von LLMs

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ParScale hat ein drittes Paradigma für das Skalieren von LLMs eingeführt, das parallele Berechnungen sowohl während des Trainings als auch der Inferenz nutzt. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Erkenntnisse und Vorteile von ParScale.
Artikelbild für den Artikel: ctorritic ernen mit fflineaten in neuer nsatz zur optimalen robenffizienz

Actor-Critic Lernen mit Offline-Daten: Ein neuer Ansatz zur optimalen Proben-Effizienz

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Ein neuer Actor-Critic RL-Algorithmus hat nahezu optimale Proben-Effizienz erreicht, indem er Offline-Daten und gezielte Exploration nutzt.
Artikelbild für den Artikel: Quantisierung mit AutoRound: Effiziente Optimierung für KI-Modelle

Quantisierung mit AutoRound: Effiziente Optimierung für KI-Modelle

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AutoRound ist eine innovative Methode zur Post-Training-Quantisierung, die die Genauigkeit von KI-Modellen mit niedriger Bitbreite verbessert und gleichzeitig Effizienz und Leistung bewahrt.
Artikelbild für den Artikel: Chain of Draft: Effizientes Denken durch weniger Schreiben

Chain of Draft: Effizientes Denken durch weniger Schreiben

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Die Chain of Draft ist eine prägnante Denkstrategie, die den Tokenverbrauch erheblich reduziert und dabei die Genauigkeit der Chain-of-Thought übertrifft oder zumindest erreicht.