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Die Rolle von Traces in AI Agents: Die Quelle der Wahrheit
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In diesem Artikel erfahren Sie, wie AI Agents funktionieren und welche zentrale Rolle Traces als Quelle der Wahrheit in der Entscheidungsfindung spielen.

Chinesische KI-Modelle hinken den US-Vorreitern um 7 Monate hinterher
Seit 2023 haben alle Modelle an der Spitze der KI-Fähigkeiten ihren Ursprung in den USA, während chinesische Modelle im Durchschnitt um sieben Monate hinterherhinken.

Hypergraph-Gedächtnis für LLMs
HGMem ist ein hypergraph-basiertes Arbeitsgedächtnisframework, das die Leistung von LLMs verbessert und deren Fähigkeit zur Beantwortung komplexer Fragen steigert.

Sampling und strukturierte Ausgaben in LLMs
Sampling ist ein entscheidender Prozess in der Textgenerierung von großen Sprachmodellen (LLMs). Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Sampling-Techniken und deren Bedeutung für kreative und strukturierte Ausgaben.

Google veröffentlicht EmbeddingGemma: Ein kompakter, mehrsprachiger Embedding-Modell
Google hat mit EmbeddingGemma ein neues, kompaktes und mehrsprachiges Embedding-Modell veröffentlicht, das sich durch seine Effizienz und Vielseitigkeit auszeichnet. Dieses Modell ist für Aufgaben wie semantische Ähnlichkeit, Klassifizierung und Clustering optimiert.

Ein Überblick über LLM Reasoning: Regime und Architekturen
In diesem Artikel untersuchen wir die Methoden des LLM Reasoning, die sich in zwei Dimensionen unterteilen lassen: Regime und Architekturen. Wir betrachten aktuelle Entwicklungen und deren Auswirkungen auf die Künstliche Intelligenz.

HIERARCHICAL REASONING MODEL, A BRAIN-INSPIRED ARCHITECTURE
Das Hierarchical Reasoning Model von Sapient Intelligence ist eine bahnbrechende KI-Architektur mit 27 Millionen Parametern, die komplexe Denkprozesse imitiert und zahlreiche Anwendungen in der KI-Forschung ermöglicht.

Context Engineering für AI-Agenten: Lektionen aus dem Bau von Manus
Der Artikel beleuchtet die Bedeutung von Context Engineering für AI-Agenten, die Herausforderungen und Lösungen sowie aktuelle Trends und Entwicklungen in diesem Bereich.

LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ
ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.
