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Artikelbild für den Artikel: Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden

Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden

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Eine aktuelle Studie zeigt, dass Frontier-Modelle mit einer Genauigkeit von 83 % zwischen Evaluationsszenarien und realen Interaktionen unterscheiden können. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit von Tests und Benchmarks auf.
Artikelbild für den Artikel: JigsawStack launcht Open-Source Deep Research Tool

JigsawStack launcht Open-Source Deep Research Tool

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JigsawStack hat ein neues Open-Source-Framework namens Deep Research vorgestellt, das die Durchführung tiefgehender Recherchen revolutioniert. Es kombiniert LLMs, Web-Suchen und strukturiertes Denken, um umfassende Berichte zu erstellen.
Artikelbild für den Artikel: Vorhersage und Erklärung der Leistung von KI-Modellen: Ein neuer Ansatz zur Bewertung

Vorhersage und Erklärung der Leistung von KI-Modellen: Ein neuer Ansatz zur Bewertung

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Microsoft-Forscher haben ADeLe entwickelt, ein Framework zur Vorhersage und Erklärung der Leistung von KI-Modellen bei neuen Aufgaben, das auf 18 kognitiven und wissensbasierten Skalen basiert.
Artikelbild für den Artikel: Warum variieren die Zeitlinien für AGI so stark?

Warum variieren die Zeitlinien für AGI so stark?

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Die Prognosen zur Entwicklung von AGI variieren stark: Während einige CEOs von 2-5 Jahren sprechen, sehen Experten Jahrzehnte oder halten AGI für unmöglich.
Artikelbild für den Artikel: Wie viel merken sich Sprachmodelle wirklich?

Wie viel merken sich Sprachmodelle wirklich?

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In der Welt der Künstlichen Intelligenz ist das Verständnis von Memorierung und Generalisierung entscheidend. Eine neue Studie untersucht, wie viel Sprachmodelle tatsächlich wissen und wie diese Konzepte voneinander getrennt werden können.
Artikelbild für den Artikel: Anthropic Open-Sources Circuit Tracing Tools für AI Interpretability

Anthropic Open-Sources Circuit Tracing Tools für AI Interpretability

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Anthropic hat neue Tools zur Nachverfolgung von Entscheidungsprozessen in großen Sprachmodellen open-sourcet, um die Interpretierbarkeit von KI zu verbessern.
Artikelbild für den Artikel: Die Sichtweise auf KI-Forschung als „Max-Performance-Domain“

Die Sichtweise auf KI-Forschung als „Max-Performance-Domain“

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Eine kürzliche Erkenntnis in der KI-Forschung ist, dass man in einer „max-performance domain“ exzellent sein kann, indem man sich auf einen engen Fokus konzentriert und in anderen Bereichen inkompetent ist.
Artikelbild für den Artikel: Die süße Lektion: KI-Sicherheit sollte mit der Rechenleistung skalieren

Die süße Lektion: KI-Sicherheit sollte mit der Rechenleistung skalieren

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In der Diskussion über künstliche Intelligenz wird deutlich, dass Lösungen für die KI-Sicherheit mit der Rechenleistung skalieren sollten. Forschungsrichtungen wie deliberative Ausrichtung, Debattenprotokolle und Werkzeuge zur Interpretierbarkeit sind entscheidend.
Artikelbild für den Artikel: TRAINING-FREE AGENT FÜR APP-AUTOMATISIERUNG

TRAINING-FREE AGENT FÜR APP-AUTOMATISIERUNG

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Der GUI-explorer ist ein bahnbrechender Agent, der ohne Training autonom mobile App-Oberflächen erkundet und Wissen extrahiert. Er adressiert Herausforderungen der GUI-Automatisierung in dynamischen Umgebungen.