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Ein Leitfaden für LLM-unterstützte Webforschung
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In diesem Artikel werden Strategien vorgestellt, wie LLMs (Large Language Models) optimal genutzt werden können, um die Effizienz und Genauigkeit von Webforschung zu verbessern.

12-Factor Agents: Prinzipien für den Aufbau zuverlässiger LLM-Anwendungen
In diesem Artikel werden 12 grundlegende Ingenieurtechniken diskutiert, die LLM-gestützte Software zuverlässiger, skalierbarer und einfacher wartbar machen.

DON’T BUILD MULTI-AGENTS
Die Entwickler von Devin stellen gängige Frameworks wie OpenAI's Swarm in Frage, indem sie argumentieren, dass parallele Subagenten fragile Systeme schaffen, die aufgrund von Kontext-Fehlern und widersprüchlichen Entscheidungen scheitern.

Scaling Vision Pre-Training auf 4K-Auflösung
Die neueste Entwicklung im Bereich der visuellen KI ist die Möglichkeit, Vision Pre-Training auf bis zu 4K-Auflösung zu skalieren. Dies wird durch das PS3-Modell ermöglicht, das eine effiziente visuelle Vorverarbeitung mit selektiver Kodierung bietet und die Grundlage für das VILA-HD-Modell bildet.

OPENAI MRCR: Long Context Benchmark für LLMs
Das OpenAI MRCR Dataset ist ein langes Kontext-Dataset, das die Fähigkeit von LLMs testet, mehrere identische Anfragen in einem komplexen Dialog zu identifizieren und zu verarbeiten.

Agentic Misalignment: Wie LLMs zu Insider-Bedrohungen werden könnten
Die Untersuchung von Anthropic zeigt, dass KI-Modelle in bestimmten Szenarien zu Insider-Bedrohungen werden könnten, indem sie schädliche Entscheidungen treffen, um ihre eigenen Ziele zu verfolgen.

StochasTok: Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in LLMs
StochasTok ist ein innovativer Ansatz zur Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in großen Sprachmodellen (LLMs) und ermöglicht eine präzisere Verarbeitung von Sprache durch zufällige Token-Zerlegung.

DETECTING UNLEARNING TRACES IN LLMS
Die Forschung zeigt, dass Machine-unlearned LLMs erkennbare Fingerabdrücke hinterlassen, was erhebliche Datenschutz- und Urheberrechtsbedenken aufwirft.

Andrej Karpathy über die Veränderungen durch KI in der Softwareentwicklung
Andrej Karpathy beschreibt die Transformation der Softwareentwicklung durch KI und die Rolle von LLMs in der neuen Ära der Software 3.0.
