Der Zwei-Phasen-Abstraktionsprozess in Sprachmodellen: Neue Erkenntnisse aus fMRI-Studien Zwei-Phasen-Abstraktion: Sprachmodelle durchlaufen während des Trainings eine erste Phase der "Komposition" und eine zweite Phase.
KI-Agenten: Die Zukunft der Web-Interaktion durch LLMs und das Semantische Web Vertrauen: Der Schlüssel zu erfolgreichen KI-Agenten ist ein robustes Vertrauen zwischen dem.
SciAgents: Automatisierte wissenschaftliche Entdeckungen durch Intelligente Multi-Agenten-Systeme Wissensgraphen: Strukturierte, ontologische Wissensgraphen organisieren wissenschaftliche Konzepte und vernetzen sie auf bisher ungeahnte Weise. Große Sprachmodelle.
Präzise 3D-Menschendarstellung aus einem einzigen Bild: Die Revolution der Gaussian Splatting Transformers Innovation: GST ermöglicht die präzise 3D-Darstellung menschlicher Körper aus einem einzigen.
Von Berechnung zu Bewertung: Die Rolle von LLM-Richtern bei mathematischen Aufgaben Korrelation: Es besteht eine starke Korrelation zwischen der Urteilskraft eines LLM und.
Künstliche Intelligenz auf der Suche nach der nächsten großen Idee: Können LLMs wirklich neue Forschungsideen generieren? Überraschende Ergebnisse: LLMs wurden als neuartiger bewertet.
DeepSeek-V2.5 Fusion von Chat und Code: DeepSeek-V2.5 integriert die Fähigkeiten von DeepSeekV2-Chat und DeepSeek-Coder-V2-Instruct in einem einzigen Modell, das sowohl Konversations- als auch.
Compute North vs. Compute South Compute-Governance als Machtinstrument: Compute-Infrastrukturen werden als strategische Ressourcen betrachtet, die es Staaten ermöglichen, KI-Regeln durchzusetzen. Ungleichheiten in der.
CircuitNet: Eine gehirninspirierte Revolution in der künstlichen Intelligenz Circuit Motif Unit (CMU): Die Grundbausteine, die verschiedene neuronale Schaltkreismotive wie Rückkopplung oder laterale Verbindungen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine besonders spannende Methode, die dieses Potenzial entfaltet, ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Aber was genau steckt hinter diesem Konzept?.
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