Die Kategorie „AI Science + KI Forschung“ widmet sich den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen und Forschungsprojekten im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Hier findest du aktuelle Studien, technologische Innovationen und Analysen zu den Fortschritten in AI Science. Bleibe informiert über wichtige Durchbrüche, Forschungsansätze und deren Bedeutung für die Zukunft der KI-Technologie.
Microsofts neueste Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz, der Sprachgenerator Microsoft VALL-E 2, hat ein Niveau erreicht, das dem menschlichen Sprachvermögen gleichkommt. Diese.
Prompt Engineering ist eine aufstrebende Disziplin, die darauf abzielt, Prompts zu entwickeln und zu optimieren, um Sprachmodelle (Language Models, LMs) effizient für eine.
OdysseyML zielt darauf ab, die visuelle Erzählkunst durch bahnbrechende visuelle KI-Technologie auf Hollywood-Niveau zu transformieren. Diese Innovation ermöglicht es Erzählern, hochwertige, filmische Szenen.
Eine kürzlich veröffentlichte Studie der University College London, durchgeführt von den Forschern Loek van Rossem und Andrew M. Saxe, beleuchtet die universellen Dynamiken.
Meta, der Technologieriese hinter Facebook, Whatsapp und Instagram, hat kürzlich ein bedeutendes Update in der künstlichen Intelligenz (KI) bekannt gegeben. Das Unternehmen hat.
Stability AI aktualisiert Lizenz nach Beschwerden – Jetzt kostenlose Nutzung für Forschung und KMUs
Google DeepMind hat kürzlich eine neue Methode zur Schulung von KI-Modellen vorgestellt, die sowohl die Trainingsgeschwindigkeit als auch die Energieeffizienz erheblich verbessert. Diese.
Google-Forscher haben in einem neuen Papier gewarnt, dass generative Künstliche Intelligenz (KI) das Internet mit falschen Inhalten überschwemmt. Ironischerweise hat Google selbst stark.
Die Universität Melbourne und die Autoren Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman und Rajkumar Buyya haben eine bahnbrechende Studie im Bereich des Quanten-Cloud-Computings veröffentlicht..
Tool-augmented large language models (LLMs) werden zunehmend in realen Anwendungen eingesetzt. Doch es fehlt an Benchmarks, um die Halluzinationsprobleme dieser Modelle umfassend zu.
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