Schlagwort: Deep Learning
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5 KI‑Architekturen, die du verstehen solltest
Fünf grundlegende KI‑Architekturen prägen heute Forschung und Produkte: dichte Transformer‑Modelle (LLM), Vision‑Language‑Modelle, Mixture‑of‑Experts, große Aktionsmodelle und kompakte Modelle für Geräte. Wer sich mit KI beschäftigt,
KI‑Grundlagen verständlich: Wie Sprachmodelle arbeiten und was zählt
KI Grundlagen sind der Schlüssel, um zu verstehen, warum Sprachassistenten so plausibel wirken und welche Folgen das hat. In diesem Text erfahren Sie in kompakten
Wie man Daten‑Drift erkennt: Datenqualität für KI im Betrieb
Datenqualität für KI entscheidet im Betrieb oft darüber, ob Vorhersagen verlässlich bleiben. Dieses Kurzportrait erklärt, warum Daten‑ und Konzept‑Drift auftreten, wie gängige Erkennungsverfahren funktionieren und
V‑JEPA: Wie KI aus Videos physikalische Intuition lernt
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,
Kernel PCA einfach erklärt: Wie nichtlineare Strukturen sichtbar werden
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
Open‑vocabulary Objekterkennung: Wie Vision‑Language‑Modelle Formen sehen, nennen und übertragen
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:
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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
Mistral 3 Inferenz: Was steckt hinter der 10×‑Aussage?
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Generative Modelle einfach erklärt: Sampling, Mapping und ein klarer Vergleich
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Neues Audio‑LLM Step‑Audio‑R1 nutzt Test‑Time Compute Scaling
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.
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KI und Energiebedarf großer Sprachmodelle
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Warum AI‑Modelle in Produktion scheitern: Ursachen und Praxis
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Top AI-Startups 2025: Listen, Funding und Trends
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