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Die Grenzen von LLMs und das Konzept des Day-Dreaming Loops
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Der Artikel untersucht die Limitationen von großen Sprachmodellen (LLMs) und schlägt das Konzept des Day-Dreaming Loops vor, um deren Innovationsfähigkeit zu steigern.

SmolLM3 Released by Hugging Face
Hugging Face hat mit SmolLM3 ein neues, vollständig offenes Sprachmodell mit 3 Milliarden Parametern veröffentlicht, das in sechs Sprachen funktioniert und über starke Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens verfügt.

YOUR AI-POWERED APPLICATION MIGHT ALREADY BE BROKEN
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sentry Entwicklern hilft, ihre KI-Anwendungen zu überwachen und zu optimieren, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Was können KI-Agenten tatsächlich tun?
Dieser Artikel beleuchtet die Funktionsweise von KI-Agenten, deren Anwendung in der Softwareentwicklung und die Herausforderungen, die mit ihrer Implementierung verbunden sind.

Das Ende von Moores Gesetz für KI? Gemini Flash bietet eine Warnung
Die Preiserhöhung von Googles Gemini 2.5 Flash Modell markiert einen Wendepunkt in der KI-Industrie und könnte das Ende der Ära der kontinuierlichen Kostensenkungen darstellen.

Open Source RL Bibliotheken für LLMs
Der Artikel behandelt die neuesten Entwicklungen im Bereich der Open-Source-Reinforcement-Learning-Bibliotheken für große Sprachmodelle (LLMs) und vergleicht verschiedene Frameworks hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile.

Community Notes auf X: Eine neue Ära der Nutzerbeteiligung
In diesem Artikel wird die Einführung von Community Notes auf X untersucht, die es LLMs wie Grok und ChatGPT ermöglicht, Inhalte zu erstellen. Die Funktionsweise, Vorteile, Herausforderungen und die Relevanz für die Nutzer werden detailliert betrachtet.

Die Lebensdauer einer Inferenzanfrage (vLLM V1): Wie LLMs effizient im großen Maßstab bereitgestellt werden
In diesem Artikel tauchen wir tief in die Funktionsweise von vLLM ein und erläutern, wie Anfragen verarbeitet werden, um eine effiziente Nutzung von Ressourcen zu gewährleisten.

PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz
Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM bietet neue Möglichkeiten für die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen und optimiert generative KI-Anwendungen.
