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Evaluierung von KI-Agenten in der Produktion

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Die Evaluierung von KI-Agenten ist entscheidend für deren Leistungsfähigkeit in realen Anwendungen. Dieser Artikel beleuchtet die Struktur von Evaluierungen, die verschiedenen Typen von Gradern und die Notwendigkeit von Evaluierungen zur Vermeidung von Problemen in der Produktion.
Artikelbild für den Artikel: Finanzielle Kenntnisse in LLMs

Finanzielle Kenntnisse in LLMs

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Der Artikel beleuchtet ein neues Bewertungsframework namens FinCDM, das die Evaluierung von finanziellen Large Language Models revolutioniert. Es bietet eine kognitive Diagnose, um die Fähigkeiten von LLMs auf einer tiefergehenden Ebene zu analysieren.
Artikelbild für den Artikel: SGI-Bench: Ein neuer Maßstab für wissenschaftliche Intelligenz

SGI-Bench: Ein neuer Maßstab für wissenschaftliche Intelligenz

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SGI-Bench ist ein Benchmark zur Bewertung der Scientific General Intelligence über den gesamten Forschungszyklus hinweg. Der Artikel beleuchtet die Methodik, Aufgaben und die Bedeutung dieses neuen Maßstabs für die wissenschaftliche Gemeinschaft.
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Forschungsprobleme im maschinellen Lernen: Neue Ansätze und Herausforderungen

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Der Artikel beleuchtet verschiedene Forschungsprobleme im maschinellen Lernen, einschließlich designbasierter Ansätze, Wettbewerbstests und offener Sprachmodelle. Ziel ist es, aktuelle Trends und Herausforderungen zu diskutieren.
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Produktbewertungen in drei einfachen Schritten

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In diesem Artikel zeigen wir Ihnen eine praktische Anleitung zur Evaluierung von LLM-basierten Produkten, die in drei einfachen Schritten durchgeführt werden kann.
Artikelbild für den Artikel: Herausforderungen der GPT-5 API bei der Evaluierung

Herausforderungen der GPT-5 API bei der Evaluierung

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Die GPT-5 API von OpenAI hat die Fähigkeit, das aktuelle Datum zu erkennen, was zu Herausforderungen bei der Evaluierung führt. Dieser Artikel beleuchtet die Auswirkungen dieser Datumswahrnehmung auf die Testergebnisse und diskutiert mögliche Lösungen.
Artikelbild für den Artikel: Post-Training 101 für LLMs

Post-Training 101 für LLMs

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In diesem Artikel wird der gesamte Post-Training-Lebenszyklus von LLMs behandelt, einschließlich Feinabstimmung, Evaluierung und Implementierung in realen Anwendungen.
Artikelbild für den Artikel: Evaluierung von GPT-5 durch METR: Eine umfassende Analyse

Evaluierung von GPT-5 durch METR: Eine umfassende Analyse

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Die Evaluierung von OpenAI's GPT-5 durch METR stellt einen bedeutenden Schritt in der Sicherheitsanalyse von KI-Modellen dar. Diese Untersuchung zielt darauf ab, potenzielle katastrophale Risiken zu identifizieren, bevor das Modell extern eingesetzt wird.
Artikelbild für den Artikel: Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

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Die Weighted Perplexity Benchmark bietet eine tokenizer-normalisierte Bewertungsmethode, die es ermöglicht, Sprachmodelle unabhängig von ihren Tokenisierungsansätzen konsistent zu vergleichen.