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INTELLECT-3: Ein fortschrittliches Mixture-of-Experts-Modell mit über 100 Milliarden Parametern

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INTELLECT-3 ist ein fortschrittliches Mixture-of-Experts-Modell mit über 100 Milliarden Parametern, das mit einem großen Reinforcement-Learning-Stack trainiert wurde und herausragende Leistungen in verschiedenen Bereichen erzielt.
Artikelbild für den Artikel: KI-Infrastruktur in der Ära der Erfahrung

KI-Infrastruktur in der Ära der Erfahrung

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In der heutigen Zeit erleben wir einen Paradigmenwechsel in der Entwicklung von KI-Modellen, die durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen. Dieser Artikel beleuchtet die wesentlichen Aspekte dieser Entwicklung und diskutiert die technischen Details und wirtschaftlichen Implikationen.
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Agentenentwicklung bleibt herausfordernd

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Die Entwicklung von Agenten ist nach wie vor ein komplexes und herausforderndes Unterfangen. In diesem Artikel werden die Erfahrungen und Erkenntnisse von Armin Ronacher zusammengefasst, die er beim Bau von Agenten und der Nutzung agentischer Codierungswerkzeuge gesammelt hat.
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Quantisierung ist kein Kompromiss – es ist das nächste Paradigma

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Die Veröffentlichung von K2-Thinking hat das Interesse an der INT4-Quantisierung geweckt, die das Training von Reinforcement Learning beschleunigt und als neues Paradigma für große Modelle gilt.
Artikelbild für den Artikel: Einführung von SWE-1.5: Unser schnelles Agentenmodell

Einführung von SWE-1.5: Unser schnelles Agentenmodell

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SWE-1.5 ist ein neues KI-Modell von Cognition, das für Softwareentwicklung optimiert ist und eine nahezu SOTA Leistung erreicht. Der Artikel beleuchtet die Entwicklung, Technologien und Auswirkungen von SWE-1.5 auf die Programmierung.
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Speedrunning in einer RL-Umgebung

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In diesem Artikel werden die Grundlagen von Reinforcement Learning (RL) Umgebungen erläutert, das Verifiers Framework vorgestellt und ein Blick auf den Benchmark AgentDojo geworfen, der die Erstellung und Evaluierung von RL Umgebungen ermöglicht.
Artikelbild für den Artikel: On-Policy Distillation: Effiziente Trainingsmethoden für KI-Modelle

On-Policy Distillation: Effiziente Trainingsmethoden für KI-Modelle

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Die On-Policy Distillation ist ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Effizienz und Leistung von KI-Modellen. In diesem Artikel werden die Grundlagen, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungen dieser Methode untersucht.
Artikelbild für den Artikel: Warum Cohere's ehemalige AI-Forschungsleiterin gegen das Skalierungsrennen wettert

Warum Cohere’s ehemalige AI-Forschungsleiterin gegen das Skalierungsrennen wettert

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Die Diskussion über die Skalierung von großen Sprachmodellen (LLMs) hat an Intensität gewonnen. Sara Hooker, die ehemalige VP von AI Research bei Cohere, hat mit ihrem neuen Startup Adaption Labs einen alternativen Ansatz gewählt, der sich auf adaptive KI-Modelle konzentriert.
Artikelbild für den Artikel: Kann man unendlich mit Online Reinforcement Learning lernen?

Kann man unendlich mit Online Reinforcement Learning lernen?

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In diesem Artikel wird Geospot Infinity vorgestellt, ein Modell zur Umwandlung von Fotos in GPS-Koordinaten, das auf Online Reinforcement Learning basiert. Die Herausforderungen und Ergebnisse werden detailliert beschrieben.