Beiträge

Artikelbild für den Artikel: Differential Privacy auf Vertrauensgraphen: Ein neuer Ansatz für Datenschutz

Differential Privacy auf Vertrauensgraphen: Ein neuer Ansatz für Datenschutz

/
0 Kommentare
In diesem Artikel wird ein neues Modell für Differential Privacy vorgestellt, das unterschiedliche Vertrauensannahmen zwischen Nutzern integriert und die Genauigkeit von Algorithmen in datenschutzfreundlichen Systemen quantifiziert.
Artikelbild für den Artikel: Anthropic Open-Sources Circuit Tracing Tools für AI Interpretability

Anthropic Open-Sources Circuit Tracing Tools für AI Interpretability

/
0 Kommentare
Anthropic hat neue Tools zur Nachverfolgung von Entscheidungsprozessen in großen Sprachmodellen open-sourcet, um die Interpretierbarkeit von KI zu verbessern.
Artikelbild für den Artikel: CHEAPER VLM TRAINING: Zero-Shot Grafting zur Kostenreduktion im VLM-Training

CHEAPER VLM TRAINING: Zero-Shot Grafting zur Kostenreduktion im VLM-Training

/
0 Kommentare
Meta Forscher haben eine Methode namens Zero-Shot Grafting eingeführt, die die Kosten für das Training von VLM erheblich senkt, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Artikelbild für den Artikel: Mistral's Codestral Embed: Ein neuer Maßstab für Code-Embeddings

Mistral’s Codestral Embed: Ein neuer Maßstab für Code-Embeddings

/
0 Kommentare
Mistral hat mit Codestral Embed ein neues, spezialisiertes Embedding-Modell für Code vorgestellt, das in den Retrieval-Benchmarks führender Alternativen überlegen ist.
Artikelbild für den Artikel: YOU COULD'VE INVENTED TRANSFORMERS

YOU COULD’VE INVENTED TRANSFORMERS

/
0 Kommentare
Die grundlegende Architektur von LLMs kann als eine Reihe von einfachen Schritten erklärt werden, die vom 0-Zählproblem der n-grams über Embeddings, neuronale Sprachmodelle bis hin zur Selbstaufmerksamkeit reichen.
Artikelbild für den Artikel: RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

/
0 Kommentare
Die Qwen2.5-Math Modelle zeigen, dass zufällige Belohnungen wie falsches Feedback zu signifikanten Leistungssteigerungen im maschinellen Lernen führen können.
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

/
0 Kommentare
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: Benchmarking Audio-Visual QA mit Daily-Omni

Benchmarking Audio-Visual QA mit Daily-Omni

/
0 Kommentare
Daily-Omni ist ein Benchmark und trainingsfreier Agent zur Evaluierung von Modellen, die ein synchronisiertes audio-visuelles Verständnis erfordern. Der Artikel beleuchtet die wichtigsten Aspekte und die Bedeutung von Daily-Omni für die Forschung.
Artikelbild für den Artikel: Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

/
0 Kommentare
In diesem Artikel beleuchten wir das ICYM2I-Framework, das entwickelt wurde, um Verzerrungen bei der Schätzung des Informationsgewinns in multimodalen Modellen mit fehlenden Daten zu korrigieren.