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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.
Artikelbild für den Artikel: Quantisierung ist kein Kompromiss – es ist das nächste Paradigma

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.
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.