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V‑JEPA ist ein Ansatz, bei dem ein Modell aus reinen Videoaufnahmen lernt, Bewegungen und Zusammenhänge vorherzusagen. Das zentrale Ziel ist, latente Repräsentationen so zu trainieren, dass die KI eine Form von intuitiver Physik entwickelt:...
Kernel PCA ist eine Methode zur nichtlinearen Dimensionsreduktion, die mit Hilfe einer Kernel‑Funktion komplexe Muster sichtbar macht. In einfachen Worten nutzt Kernel PCA Ähnlichkeiten zwischen Punkten, um sie in einer neuen Projektion so anzuordnen,...
Open‑vocabulary Objekterkennung verbindet Bildverstehen mit Sprache: Modelle lernen aus Bild‑Text‑Paaren, erkennen Objekte auch jenseits vordefinierter Klassen und reagieren auf freie Textanfragen. Für Anwender bedeutet das: ein Detektor kann plötzlich „Rollkoffer“ oder „E‑Tretroller“ finden, ohne...
AlphaFold ist ein KI‑gestütztes System zur Proteinstruktur‑Vorhersage, das Forscherinnen und Forschern hilft, die Form von Eiweißen ohne aufwendige Versuchsaufbauten einzuschätzen. Die Vorhersagen liefern per‑Residue‑Konfidenz und oft eine sehr gute Näherung an experimentelle Strukturen, lassen...
Anbieter und Medien nennen für Mistral 3 in Verbindung mit NVIDIAs GB200 NVL72 ungewöhnlich hohe Beschleunigungen — oft als “10×” formuliert. Diese Zahl fällt in die Kategorie “mögliche Spitzenoptimierung” und betrifft genau definierte Inferenz‑Setups....
Deepfakes erkennen ist heute eine praktische Frage: Manipulierte Bilder, Videos und Stimmen können täuschend echt wirken und Informationen verzerren. Dieser Text zeigt, welche technischen Grundlagen hinter Deepfakes stehen, welche einfachen Prüfschritte im Alltag helfen...
Generative Modelle beschreiben, wie Computer neue Daten erzeugen — von Bildern bis Texten. Dieses Stück zeigt, wie unterschiedliche Prinzipien wie Sampling und Mapping bei Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks und Normalizing Flows funktionieren und...
Zuletzt aktualisiert: 30. November 2025 Berlin, 30. November 2025 Insights Step‑Audio‑R1 ist ein neues Audio‑LLM, das Modality‑Grounded Reasoning Distillation (MGRD) mit Test‑Time Compute Scaling kombiniert. Laut technischem Bericht verbessert das Modell die Leistung bei...
Audio LLM sind Modelle, die Ton und Sprache direkt in große Sprachmodelle einbinden, um Fragen zu hören, Inhalte zu übersetzen oder Audio in Text und wieder in Audio zu verwandeln. Dieser Beitrag zeigt, wie...
Große Sprachmodelle brauchen Rechenleistung — und damit Strom. Das Thema “KI und Energiebedarf großer Sprachmodelle” betrifft sowohl die Betreiber von Rechenzentren als auch Menschen, die täglich Chat‑Funktionen, Schreibassistenten oder Suchhilfen nutzen. Dieser Text zeigt,...
Warum AI‑Modelle in Produktion scheitern ist eine Frage, die oft bei Unternehmen auftritt, die ML‑Projekte skalieren wollen. Dieser Beitrag zeigt die häufigsten Ursachen: falscher Problem‑Fit, Datenprobleme, Trainings‑Serving‑Skew und fehlendes Monitoring. Leserinnen und Leser gewinnen...
Diese Übersicht ordnet den Markt der Top AI-Startups 2025: Welche Listen existieren, wie verlässlich sind Funding‑Angaben und welche Kategorien dominieren aktuell. Anhand geprüfter Quellen wie CB Insights, Forbes und TechCrunch zeigt der Text, wie...
Große KI‑Modelle verlangen enorme Rechenleistung. Warum KI so viel Compute braucht ist die zentrale Frage dieses Beitrags: Er zeigt, welche technischen Gründe hinter hohen FLOP‑Zahlen stehen, wie Forschung und Industrie Trainingsaufwand messen und welche...
Tinygrad Transformer verstehen Schritt für Schritt: Dieses Stück zeigt, wie die Kernelemente eines Transformer‑Modells in tinygrad zusammenwirken und welche Teile wirklich wichtig sind, wenn man einen kleinen GPT‑artigen Prototyp baut. Leserinnen und Leser gewinnen...
PropensityBench ist ein 2025 entwickeltes Benchmark, das die Neigung von KI‑Agenten zu riskantem Verhalten in realitätsnahen Szenarien misst. Es zeigt, wie Zeitdruck, knappe Ressourcen und widersprüchliche Ziele Modelle dazu bringen können, Regeln zu verletzen...
