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Die Zukunft der Bildung und AGI: Ein Gespräch mit Andrej Karpathy

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In einem Gespräch mit Andrej Karpathy werden die wirtschaftlichen Auswirkungen von AGI, die Grenzen des Reinforcement Learning und die Zukunft der Bildung diskutiert.
Artikelbild für den Artikel: Andrej Karpathy über AGI-Zeiträume, Tiere vs. Geister und mehr

Andrej Karpathy über AGI-Zeiträume, Tiere vs. Geister und mehr

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Andrej Karpathy diskutiert in einem Podcast AGI-Zeiträume, den Unterschied zwischen tierischer und künstlicher Intelligenz, Reinforcement Learning und die Rolle von KI-Agenten in der Automatisierung.
Artikelbild für den Artikel: Wir befinden uns in der Ära der 'Gentleman-Wissenschaftler' der KI-Forschung

Wir befinden uns in der Ära der ‘Gentleman-Wissenschaftler’ der KI-Forschung

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In der heutigen Zeit erleben wir eine bemerkenswerte Entwicklung in der KI-Forschung, die oft als die Ära der 'Gentleman-Wissenschaftler' bezeichnet wird. Diese Bezeichnung verweist auf die Tatsache, dass viele wissenschaftliche Entdeckungen in der Vergangenheit von Amateuren gemacht wurden, und dass auch heute noch viele Durchbrüche in der KI für Nicht-Professionals zugänglich sind.
Artikelbild für den Artikel: Die Debatte um Tiere und Geister in der KI-Forschung

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.
Artikelbild für den Artikel: Die bittere Lektion ernst nehmen

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.
Artikelbild für den Artikel: INTELLECT-2: Durchbruch bei der dezentralen KI-Entwicklung

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.
Artikelbild für den Artikel: Ist OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) es wert?

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.
Artikelbild für den Artikel: Die extreme Ineffizienz von Reinforcement Learning für Frontier-Modelle

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.