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Die Debatte um Tiere und Geister in der KI-Forschung

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In der aktuellen Diskussion über die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz wird oft ein faszinierendes Bild gezeichnet: Die Forschung ist nicht darauf ausgerichtet, Tiere zu erschaffen, sondern Geister zu beschwören. Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und die Komplexität der Entwicklung von LLMs im Vergleich zur tierischen Intelligenz.
Artikelbild für den Artikel: Einführung von Tunix: Eine JAX-native Bibliothek für das Post-Training von LLMs

Einführung von Tunix: Eine JAX-native Bibliothek für das Post-Training von LLMs

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Tunix ist eine JAX-native Bibliothek, die den Übergang von vortrainierten Modellen zu produktionsbereiten großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet eine umfassende Suite von Algorithmen für das Post-Training und wird bereits von führenden Forschern genutzt.
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Die bittere Lektion ernst nehmen

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In diesem Artikel wird die Bedeutung der Skalierung in der KI-Forschung erörtert und wie autonome Wissenschaft und Reinforcement Learning dazu beitragen können, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen.
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INTELLECT-2: Durchbruch bei der dezentralen KI-Entwicklung

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INTELLECT-2 von Prime Intellect ist das erste 32B-Parameter-Modell, das durch global verteiltes Reinforcement Learning trainiert wurde. Der Artikel beleuchtet die technischen Details, Trainingstechniken und Zukunftspläne für dieses innovative KI-Modell.
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Ist OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) es wert?

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In diesem Artikel untersuchen wir OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) im Vergleich zu Supervised Fine-Tuning (SFT), analysieren deren Vor- und Nachteile und betrachten spezifische Anwendungsfälle.
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Die extreme Ineffizienz von Reinforcement Learning für Frontier-Modelle

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Der Artikel untersucht die extreme Ineffizienz von Reinforcement Learning im Vergleich zu Pre-Training für KI-Modelle und beleuchtet die Auswirkungen auf die Entwicklung von KI-Systemen.
Artikelbild für den Artikel: Silicon Valley investiert in Umgebungen zur Ausbildung von KI-Agenten

Silicon Valley investiert in Umgebungen zur Ausbildung von KI-Agenten

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Silicon Valley investiert massiv in die Entwicklung von Reinforcement Learning Umgebungen zur Ausbildung von KI-Agenten, mit über 1 Milliarde Dollar, die von Unternehmen wie Anthropic bereitgestellt werden.
Artikelbild für den Artikel: Wie Kimi K2 effiziente RL-Parameteraktualisierungen erreicht

Wie Kimi K2 effiziente RL-Parameteraktualisierungen erreicht

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In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie das Team hinter dem Kimi K2 Modell effiziente RL Parameteraktualisierungen erreicht hat.
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Mini-O3: Open Source Agentic Visual Reasoning

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Mini-O3 ist ein Open-Source-Modell für agentisches visuelles Denken, das tiefere und mehrstufige Denkprozesse ermöglicht und in verschiedenen Benchmarks state-of-the-art Ergebnisse erzielt.