Schlagwort: neuronale Netze
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5 KI‑Architekturen, die du verstehen solltest
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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
AlphaFold erklärt: Wie KI Proteinstrukturen vorhersagt
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
Generative Modelle einfach erklärt: Sampling, Mapping und ein klarer Vergleich
Generative Modelle beschreiben, wie Computer neue Daten erzeugen — von Bildern bis Texten. Dieses Stück zeigt, wie unterschiedliche Prinzipien wie Sampling und Mapping bei Variational
KI-gestützte Tests: Wie sie funktionieren, wann sie helfen und was zu beachten ist
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Tinygrad-Transformer verstehen: Komponenten eines Mini‑GPT Schritt für Schritt
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Neuro‑symbolische KI: Wie Lernen und Logik zusammenspielen
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Wie Sie 3D‑Segmentierung beschleunigen: Sparse‑Convolutions praktisch nutzen
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MiniMax-M2-REAP deployment: Praxisguide für SMoE-Coding-Assistant
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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
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