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HIERARCHICAL REASONING MODEL, A BRAIN-INSPIRED ARCHITECTURE

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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.
Artikelbild für den Artikel: Context Engineering für AI-Agenten: Lektionen aus dem Bau von Manus

Context Engineering für AI-Agenten: Lektionen aus dem Bau von Manus

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Der Artikel beleuchtet die Bedeutung von Context Engineering für AI-Agenten, die Herausforderungen und Lösungen sowie aktuelle Trends und Entwicklungen in diesem Bereich.
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LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ

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ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.
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YOU COULD’VE INVENTED TRANSFORMERS

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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: Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von Ein-Schicht-Transformern und deren Fähigkeit, Regelsprachen zu erkennen, basierend auf einer theoretischen und empirischen Analyse.