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Das Ende von Moores Gesetz für KI? Gemini Flash bietet eine Warnung
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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.

Ein Leitfaden für LLM-unterstützte Webforschung
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.