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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...
Neuro‑symbolische KI kombiniert neuronale Netze mit symbolischer Logik, um Lernen und strukturiertes Denken zu verbinden. Für viele Aufgaben – von visueller Erkennung bis zur Entscheidungsfindung – bringt diese Mischung bessere Nachvollziehbarkeit und oft robustere...
Agent0 ist ein Ansatz für selbstverbessernde KI-Agenten, die praktisch ohne externe Trainingsdaten auskommen. In einfachen Worten: Ein Curriculum‑Agent erzeugt Aufgaben, ein Executor‑Agent löst sie mit Hilfe von Werkzeugen, und beide verbessern sich gegenseitig. Dieser...
Die AMD Instinct MI300X ist eine Hochleistungs‑Beschleunigerkarte für KI‑Training und Inferenz mit großem Fokus auf Speicherbandbreite und Multi‑Chiplet‑Design. Dieses Stück erklärt zentrale Kennzahlen, den Stand der ROCm‑Unterstützung und wie sich MI300X praktisch in Rechenzentren...
Sparse‑Convolutions sind ein wichtiger Hebel, um 3D‑Modelle schneller zu machen. Dieser Artikel erklärt, wie sich 3D‑Segmentierung beschleunigen lässt, wenn statt dichter Volumen rechnerisch nur belegte Punkte verarbeitet werden. Es erklärt die grundlegende Idee, vergleicht...
Dieses Artikel erklärt, wie Reinforcement Learning Rollouts optimiert werden können, damit Trainings schneller laufen und weniger Rechenkosten anfallen. Es zeigt fundamentale Prinzipien von Rollouts, vergleicht bewährte Systemarchitekturen und nennt praktische Maßnahmen, mit denen Entwickler:innen...
Cell2Sentence macht aus Einzelzell‑Genexpressionsdaten kurze, geordnete Text‑„Sätze“, die Maschinen lesen und verarbeiten können. Dieses Verfahren hilft, komplexe scRNA‑seq‑Profile leichter zu vergleichen, automatisch zu beschreiben und mit grossen Sprachmodellen zu verknüpfen. In diesem Artikel erklären...
Insight Künstliche Intelligenz verändert unseren Alltag spürbar. Dieser Artikel erklärt die Grundlagen, zeigt praktische Anwendungen und beleuchtet Chancen sowie Risiken. Lesen Sie, wie KI-Systeme lernen, helfen und Herausforderungen stellen – zeitlos und praxisnah für...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-21 Kurzfassung Olmo 3 open models stehen für eine seltene Kombination: vollständig offen publizierte Modelle (7B und 32B), ein nachvollziehbares „model flow“ und der Dolma 3‑Datensatz als Trainingsbasis. Ai2 liefert Checkpoints, Evaluations‑Tooling und...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-21 Kurzfassung SAM 3 steht für einen neuen Ansatz in der Bild‑ und Videosegmentierung, der besonders auf promptable concept segmentation abzielt. Dieser Artikel erklärt, was SAM 3 und das dazugehörige SA‑Co‑Benchmark praktisch...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-20 Kurzfassung Wäschefalt‑Robotik ist eine überraschend passende Einstiegsaufgabe für Robotikfirmen: klar definierte Schritte, leichte Messbarkeit und unmittelbarer Nutzen für Wäschereien und Haushalte. Der Markt ist aktuell geprägt von Pilotprojekten und Herstellerclaims (Weave,...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-19 Kurzfassung Machine‑Learning‑gestützte Pre‑submit vulnerability detection kann Codeänderungen vor dem Merge filtern und so potenzielle Schwachstellen im Android‑Ökosystem früher sichtbar machen. Dieser Text erklärt, warum ein Random‑Forest‑Ansatz für AOSP‑Workflows praktisch ist, welche...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-19 Kurzfassung Grok 4.1 bringt eine neue Balance zwischen Präzision und Einfühlungsvermögen. Dieser Text erklärt, wie Grok 4.1 conversational UX engineering einsetzt, um Halluzinationen zu senken, welche Rolle Reward‑Modelle und model‑based graders...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-16 Kurzfassung Dieser Praxisguide erklärt, wie ein ressourcenschonendes MiniMax-M2-REAP deployment für Coding‑Assistenten gelingt. Er erklärt die Grundidee der REAP‑Pruning‑Methode, nennt sinnvolle Prüfungen vor dem Rollout und zeigt konkrete Schritte für ein vLLM‑basiertes...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-15 Kurzfassung MIVPG steht für einen praktischen Ansatz zur MIVPG multimodal fusion: mehrere Bilder werden nicht als einzelne Inputs, sondern als “Bag” von Instanzen behandelt und mit Prinzipien des multiple‑instance learning kombiniert....
