Schlagwort: Deep Learning
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MiniMax-M2-REAP deployment: Praxisguide für SMoE-Coding-Assistant
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
MIVPG: Multimodal Fusion und Multi‑Image‑Design für MLLMs
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
Multimodal Reasoning at Scale: Deployment‑Lehren aus ERNIE‑4.5 & MMCTAgent
Zuletzt aktualisiert: 12. November 2025 Kurzfassung Dieser Text fasst praktische Einsichten zum multimodal reasoning deployment zusammen und vergleicht zwei prominente Ansätze: Baidus ERNIE‑4.5 und Microsofts
DiverGen Deep Dive — Warum generative data diversity Scale bei Long‑Tail‑Vision schlägt
Zuletzt aktualisiert: 12. November 2025 Kurzfassung DiverGen zeigt, dass generative data diversity oft wirksamer ist als reine Skalierung — besonders bei Long‑Tail‑Aufgaben wie LVIS‑Segmentierung. Die
Memorization vs. Reasoning: Neural‑Pfade in LLMs verstehen
Zuletzt aktualisiert: 11. November 2025 Kurzfassung Forscher haben gezeigt, dass sich memorization vs reasoning neural pathways in modernen LLM‑Gewichten unterscheiden lassen. Die Goodfire‑Studie nutzt eine
Gender‑Bias in Recommendation‑Embeddings: Ein praktisches Audit‑Playbook
Zuletzt aktualisiert: 11. November 2025 Kurzfassung Dieses Playbook zeigt, wie Sie Gender‑Bias in Empfehlungssystemen entdecken und messen können — mit Fokus auf Embeddings und latent‑factor
Wie Recommendation Systems Stereotype verbergen — Auditleitfaden
Zuletzt aktualisiert: 11. November 2025 Kurzfassung Recommendation‑Systeme können Attribut‑Assoziationen so verbergen, dass Vorurteile über Nutzer:innen oder Inhalte kaum sichtbar bleiben. Dieser Praxisleitfaden erklärt, wie ein
Omnilingual ASR: Was Metas Release für Sprach‑Tech 2026 heißt
Zuletzt aktualisiert: 11. November 2025 Kurzfassung Meta hat mit Omnilingual ASR eine offene Modellfamilie vorgestellt, die laut Unternehmen mehr als 1.600 Sprachen abdeckt. Diese Veröffentlichung
YOLO-HRS: KI erkennt PV-Moduldefekte auf einen Blick
Zuletzt aktualisiert: 10. November 2025 Kurzfassung Die KI-Technologie YOLO-HRS revolutioniert die PV-Defekterkennung. Sie scannt Module mit sichtbarem Licht und erkennt Defekte wie Risse oder Staub
Text zu Stimme: Token‑Level Editing mit Step‑Audio‑EditX
Zuletzt aktualisiert: 10. November 2025 Kurzfassung Token‑level Audio Editing ermöglicht punktuelle Änderungen in Sprachaufnahmen — ohne die gesamte Datei neu aufzunehmen. Dieses Stück erklärt praktische
Agentic Voice AI: Whisper → SpeechT5 — Praktische Roadmap
Zuletzt aktualisiert: 9. November 2025 Kurzfassung Dieses agentic voice AI tutorial führt durch eine praktikable Whisper → SpeechT5‑Pipeline für latenzarme, autonome Sprachassistenten. Schritt für Schritt
TabPFN‑2.5: Deep Dive zu Tabular Foundation Models
Zuletzt aktualisiert: 9. November 2025 Kurzfassung TabPFN‑2.5 ist ein Tabular Foundation Model, das One‑Forward‑Pass‑Inferenz für große Tabellen anstrebt. Dieser Text fasst die Architekturidee, die Herstelleraussagen
Nested Learning: Wie Modelle dem Vergessen entkommen
Zuletzt aktualisiert: 8. November 2025 Kurzfassung Nested Learning beschreibt Modelle als eine Reihe verschachtelter Optimierungsprobleme und bietet damit einen neuen Blick auf das Problem des
Warum Yann LeCun sagt: „AGI kommt nicht durch Skalierung von LLMs“
Zuletzt aktualisiert: 2. November 2025 Kurzfassung Yann LeCun argumentiert, dass die reine Skalierung von LLMs nicht zu echter allgemeiner Intelligenz führt. Diese Analyse erklärt seine
SPICE erklärt: Wie Meta KI-Reasoning per Self‑Play besser lernt
Zuletzt aktualisiert: 2. November 2025 Kurzfassung SPICE ist ein neues Trainingskonzept, das ein einzelnes Sprachmodell in zwei Rollen teilt: einen Challenger mit Dokumentzugang und einen