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Artikelbild für den Artikel: Warum meine skeptischen Freunde in Bezug auf KI verrückt sind

Warum meine skeptischen Freunde in Bezug auf KI verrückt sind

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In einem leidenschaftlichen Artikel argumentiert Thomas Ptacek, dass die Skepsis gegenüber LLMs in der Softwareentwicklung unbegründet ist und viele talentierte Entwickler die Chancen verpassen, die diese Technologie bietet.
Artikelbild für den Artikel: OPENAI GUIDE TO A/B TESTING LLMS FÜR STARTUPS

OPENAI GUIDE TO A/B TESTING LLMS FÜR STARTUPS

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Dieser Artikel behandelt die A/B-Testmethoden für Startups, die große Sprachmodelle (LLMs) verwenden, und zeigt, wie diese Tests auf tatsächliche Zahlungsumsetzungen basieren.
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DO YOU EVEN HAVE A SYSTEM PROMPT?

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In der Welt der Künstlichen Intelligenz ist das System-Prompt ein oft übersehener, aber entscheidender Aspekt, der die Interaktion mit KI-Modellen erheblich verbessern kann.
Artikelbild für den Artikel: RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

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Die Qwen2.5-Math Modelle zeigen, dass zufällige Belohnungen wie falsches Feedback zu signifikanten Leistungssteigerungen im maschinellen Lernen führen können.
Artikelbild für den Artikel: Enttäuschung über den Diskurs zur KI

Enttäuschung über den Diskurs zur KI

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In diesem Artikel wird die polarisierten Diskussion über Künstliche Intelligenz beleuchtet, die sowohl Pro- als auch Anti-KI-Argumente umfasst und die Herausforderungen bei der Diskussion über ethische und technische Aspekte von LLMs thematisiert.
Artikelbild für den Artikel: Learning to Reason Without External Rewards: Ein neuer Ansatz im Reinforcement Learning

Learning to Reason Without External Rewards: Ein neuer Ansatz im Reinforcement Learning

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In diesem Artikel beleuchten wir die innovative Methode Intuitor, die es Large Language Models ermöglicht, ohne externe Belohnungen zu lernen und somit die Effizienz von KI-Systemen zu steigern.
Artikelbild für den Artikel: Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.
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.
Artikelbild für den Artikel: Benchmarking Spatial Understanding in MLLMs: Einführung von SpatialScore

Benchmarking Spatial Understanding in MLLMs: Einführung von SpatialScore

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In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf SpatialScore, eine neue Benchmark-Suite zur Evaluierung der 3D-Raumwahrnehmung in großen Modellen.