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Set Block Decoding: Ein neuer Ansatz zur Beschleunigung der Sprachmodell-Inferenz
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Set Block Decoding ist ein neuer Ansatz zur Beschleunigung der Inferenz von Sprachmodellen, der paralleles Sampling mehrerer zukünftiger Token ermöglicht und die Effizienz erheblich steigert.

Warum Sprachmodelle Halluzinationen erzeugen
Dieser Artikel untersucht die Ursachen von Halluzinationen in Sprachmodellen, die Rolle von Bewertungsmethoden und mögliche Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen.

Qwen3-Max-Preview: Alibabas neues KI-Modell mit 1 Billion Parametern
Alibaba hat mit Qwen3-Max-Preview ein neues KI-Modell mit 1 Billion Parametern vorgestellt. In diesem Artikel werden die technischen Details, Anwendungsfälle und die Auswirkungen auf die Branche untersucht.

Kimi-K2-Instruct-0905: Ein neuer Maßstab in der KI-Entwicklung
Das Kimi-K2-Instruct-0905 Modell von Moonshot AI ist ein fortschrittliches Mixture-of-Experts Modell mit 32 Milliarden aktivierten Parametern, das signifikante Verbesserungen in der Codierungsintelligenz und Benutzererfahrung bietet.

Meta plant Veröffentlichung des neuen Llama-Modells vor 2026
Meta plant, seine nächste Version des Llama-Modells, bekannt als Llama 4.X oder Llama 4.5, noch vor Ende des Jahres zu veröffentlichen. Dieses Modell wird eines der ersten Projekte von Meta Superintelligence Labs sein, das kürzlich in vier Gruppen umstrukturiert wurde.

Einführung der Realtime API von OpenAI für Sprachagenten
Die Realtime API von OpenAI ist nun allgemein verfügbar und bietet neue Funktionen, die Sprachagenten leistungsfähiger machen. Mit dem neuen gpt-realtime Modell können Entwickler vielseitige Anwendungen im Kundenservice, in der persönlichen Assistenz und in der Bildung erstellen.

Die Wahrscheinlichkeit kürzerer Tokens in großen Sprachmodellen
Der Artikel untersucht die Wahrscheinlichkeit, mit der kürzere Tokens in großen Sprachmodellen ausgewählt werden, und die Auswirkungen der Tokenisierung auf die Textgenerierung.

Ist Chain-of-Thought AI Reasoning eine Illusion?
Die Frage, ob Chain-of-Thought Reasoning in der Künstlichen Intelligenz als echtes Denken betrachtet werden kann, ist ein spannendes und kontroverses Thema. In diesem Artikel beleuchten wir die Argumente und Erkenntnisse aus der aktuellen Forschung.

LLMs sind keine Weltmodelle
In diesem Artikel wird untersucht, warum LLMs nicht als Weltmodelle fungieren können. Anhand von Beispielen aus Schach und Bildbearbeitung wird gezeigt, dass LLMs grundlegende Konzepte nicht verstehen und daher in ihrer Funktionalität begrenzt sind.
