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Die Herausforderung, schematische Bewertungen für LLMs realistisch zu gestalten

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In der Welt der künstlichen Intelligenz ist es eine ständige Herausforderung, wie man große Sprachmodelle (LLMs) dazu bringt, in schematischen Bewertungen realistisch zu agieren. Ein kürzlich veröffentlichter Artikel beleuchtet diese Problematik und zeigt auf, dass es äußerst schwierig ist, LLMs davon zu überzeugen, dass sie sich in einer realen Situation und nicht in einer Bewertung befinden.
Artikelbild für den Artikel: Evaluation Driven Development für Agentic Systeme

Evaluation Driven Development für Agentic Systeme

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In diesem Artikel wird ein praktischer Rahmen für den Aufbau von LLM-basierten agentischen Systemen vorgestellt, der sich auf eine bewertungsorientierte Entwicklung konzentriert.
Artikelbild für den Artikel: Mistral's Agentic LLM für Software Engineering: Devstral im Fokus

Mistral’s Agentic LLM für Software Engineering: Devstral im Fokus

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Mistral AI und All Hands AI haben Devstral vorgestellt, ein neues Open-Source LLM, das speziell für Software Engineering optimiert ist und reale Herausforderungen in der Softwareentwicklung adressiert.
Artikelbild für den Artikel: LLM-Funktionsaufrufe skalieren nicht; Code-Orchestrierung ist einfacher und effektiver

LLM-Funktionsaufrufe skalieren nicht; Code-Orchestrierung ist einfacher und effektiver

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In diesem Artikel untersuchen wir die Herausforderungen und Lösungen im Umgang mit großen Sprachmodellen (LLMs) und der Code-Orchestrierung, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern.
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Slow Thinking verbessert das Vertrauen in LLMs

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In diesem Artikel beleuchten wir, wie Reasoning Models, die auf einer erweiterten Kette von Gedanken basieren, nicht nur bei der Problemlösung besser abschneiden, sondern auch ihr Vertrauen präziser ausdrücken können.
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Robustheit von LLM-basierten Sicherheitsrichtern

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Die Studie untersucht die Schwachstellen von LLM-basierten Sicherheitsrichtern und zeigt, wie Eingabensensitivität und adversarielle Angriffe die Zuverlässigkeit der Bewertungen beeinträchtigen können.
Artikelbild für den Artikel: ParScale: Ein neuer Ansatz zum parallelen Skalieren von LLMs

ParScale: Ein neuer Ansatz zum parallelen Skalieren von LLMs

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ParScale hat ein drittes Paradigma für das Skalieren von LLMs eingeführt, das parallele Berechnungen sowohl während des Trainings als auch der Inferenz nutzt. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Erkenntnisse und Vorteile von ParScale.
Artikelbild für den Artikel: OpenThinkIMG: Ein visuelles Werkzeug für KI-Agenten

OpenThinkIMG: Ein visuelles Werkzeug für KI-Agenten

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OpenThinkIMG ist ein Open-Source-Framework, das es vision-language Modellen ermöglicht, aktiv mit visuellen Werkzeugen zu interagieren und komplexe visuelle Probleme zu lösen.
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Die Landschaft und Fortschritte der Vision Language Models

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In diesem Artikel wird die Entwicklung der Vision Language Models (VLMs) beleuchtet, die durch kleinere, leistungsfähigere Architekturen in der Lage sind, komplexe Aufgaben wie Videoverstehen und multimodale Agenten zu bewältigen.