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Reinforcement Learning Scaling: Netzwerk-Sparsity als Schlüssel zur Effizienz
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In diesem Artikel beleuchten wir, wie Netzwerk-Sparsity das Potenzial von Deep Reinforcement Learning Modellen freisetzen kann und welche Vorteile dies für die Skalierung mit sich bringt.

Inference Economics of Language Models: Ein neuer Blick auf die Effizienz von KI-Modellen
Die erste umfassende Analyse der Inferenzökonomie von großen Sprachmodellen zeigt, warum aktuelle Ansätze zur Skalierung der Inferenz schneller an ihre Grenzen stoßen als erwartet.

MINIMAL MCP + A2A EXAMPLE
Ein einfacher Überblick über die Grundlagen des Minimum Cost Path (MCP) und Agent-to-Agent (A2A) Ping Checks.
