KI-Wissen

Im Bereich der Large Language Modelling (LLM)-Forschung ist die Leap-of-Thought-Fähigkeit des Modells, d.h. die Kreativität, nicht weniger wichtig als die Fähigkeit zum logischen Denken, die durch die Chain-of-Thought dargestellt wird. Es gibt jedoch immer noch einen relativen Mangel an eingehenden Diskussionen und validen Bewertungsmethoden für LLM-Kreativität, die in einem ...

Mastering Claude Code: Praktische Tipps zur Agentencodierung von der Front Claude Code ist ein Kommandozeilenwerkzeug für die Agentencodierung. Agentic Coding ist der Prozess, bei dem eine KI ein gewisses Maß an Autonomie erhält, um Aufgaben zu verstehen, Schritte zu planen und Operationen auszuführen (z. B. Lesen und Schreiben).

Die GPT-4.1-Modellfamilie bietet im Vergleich zu GPT-4o erhebliche Verbesserungen bei der Codierung, der Befolgung von Anweisungen und der Verarbeitung langer Kontexte. Insbesondere schneidet sie bei der Codegenerierung und bei Reparaturaufgaben besser ab, versteht und führt komplexe Anweisungen genauer aus und kann längere Eingabetexte effizient verarbeiten. Diese angedeutete Arbeit ...

1 EINLEITUNG In der heutigen Informationsexplosion wird eine große Menge an Wissen in Form von Tabellen in Webseiten, Wikipedia und relationalen Datenbanken gespeichert. Herkömmliche Frage- und Antwortsysteme haben jedoch oft Schwierigkeiten, komplexe Abfragen über mehrere Tabellen hinweg zu bearbeiten, was zu einer großen Herausforderung im Bereich der künstlichen Intelligenz geworden ist. Um diese Herausforderung zu bewältigen, haben Forscher ...

Da sich die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) rasch weiterentwickeln, zeigen herkömmliche Benchmark-Tests wie MMLU allmählich ihre Grenzen bei der Unterscheidung von Spitzenmodellen. Wenn man sich nur auf Wissensquizze oder standardisierte Tests verlässt, ist es schwierig geworden, die nuancierten Fähigkeiten von Modellen umfassend zu messen, die in realen Interaktionen entscheidend sind, wie z. B. emotionale Intelligenz,...

Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) schreitet rasch voran, und ihre Denkfähigkeit ist zu einem Schlüsselindikator für ihren Intelligenzgrad geworden. Insbesondere Modelle mit langen Denkfähigkeiten wie o1, DeepSeek-R1, QwQ-32B und Kimi K1.5 von OpenAI, die den menschlichen Denkprozess durch das Lösen zusammengesetzter Aufgaben simulieren,...

EINLEITUNG In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) beeindruckende Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) gemacht, und ihre leistungsstarken Sprachverstehens- und -generierungsfähigkeiten haben zu einem breiten Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Bereichen geführt. Allerdings stehen LLMs immer noch vor vielen Herausforderungen, wenn sie komplexe Aufgaben bewältigen müssen, die den Einsatz externer Werkzeuge erfordern. Zum Beispiel, ...

EINLEITUNG In den letzten Jahren haben multi-intelligente Systeme (MAS) auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Diese Systeme versuchen, komplexe, mehrstufige Aufgaben durch die Zusammenarbeit mehrerer Large Language Model (LLM) Intelligenzen zu lösen. Trotz der hohen Erwartungen, die an MAS geknüpft werden, ist ihre Leistung in realen Anwendungen noch nicht ...

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie Claude werden nicht von Menschen erstellt, die direkten Programmiercode schreiben, sondern sie werden anhand großer Datenmengen trainiert. Dabei lernen die Modelle ihre eigenen Strategien zur Lösung von Problemen. Diese Strategien sind in den Milliarden von Berechnungen versteckt, die das Modell durchführt, um jedes Wort für...

Vor kurzem hat Anthropic ein neues Tool namens "think" eingeführt, das die Fähigkeiten des Claude-Modells zur Lösung komplexer Probleme verbessern soll. In diesem Beitrag werden wir das Designkonzept, die Leistung und die besten Praktiken des "think"-Tools erörtern und seine Auswirkungen auf die zukünftige Entwicklung von KI-Systemen analysieren...

Abstrakte Information Retrieval Systeme sind entscheidend für den effizienten Zugang zu großen Dokumentensammlungen. Jüngste Ansätze verwenden Large Language Models (LLMs), um die Suchleistung durch Abfrageerweiterung zu verbessern. Diese beruhen jedoch in der Regel auf teuren überwachten Lern- oder Destillationstechniken, die erhebliche Rechenressourcen und manuell gelabelte Daten erfordern. In ...

Large Reasoning Models (LLMs) nutzen Schwachstellen aus, wenn sie die Gelegenheit dazu haben. Die Forschung hat gezeigt, dass diese Schwachstellen aufgedeckt werden können, indem große Sprachmodelle (LLMs) zur Überwachung ihrer Gedankenketten (CoT) eingesetzt werden. Die Bestrafung von Modellen für "schlechte Gedanken" verhindert das meiste Fehlverhalten nicht, sondern bringt sie eher dazu, ihre Absichten zu verbergen. ...

Hintergrund Kürzlich hat ein Papier mit dem Titel Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning (arxiv.org/pdf/2503.09516) viel Aufmerksamkeit erregt. Das Papier schlägt einen Weg vor, Reinforcement Learning zu verwenden, um große...

Das GraphRAG-Projekt zielt darauf ab, das Spektrum der Fragen zu erweitern, die KI-Systeme in privaten Datensätzen beantworten können, indem sie implizite Beziehungen in unstrukturiertem Text ausnutzen. Ein wesentlicher Vorteil von GraphRAG gegenüber der traditionellen Vektor-RAG (oder "semantischen Suche") ist die Fähigkeit, globale Abfragen über ganze Datensätze zu beantworten, wie z. B....

Wenn Sie Jina's letzten klassischen Artikel "Design und Implementierung von DeepSearch/DeepResearch" bereits gelesen haben, dann möchten Sie vielleicht tiefer in einige Details einsteigen, die die Qualität der Antworten erheblich verbessern können. Dieses Mal werden wir uns auf zwei Details konzentrieren: die Extraktion optimaler Textsegmente aus langen Webseiten: wie man Late-Chun...

Gemma 3 Zusammenfassung der Schlüsselinformationen I. Schlüsselmetriken Parameter Details Modellgröße 100 Millionen bis 27 Milliarden Parameter in vier Versionen: 1B, 4B, 12B, 27B Architektur Transformator-basierte decoder-spezifische Architektur, die von Gemma 2 mit einer Reihe von Verbesserungen übernommen wurde Multimodale Fähigkeiten Unterstützung für Text und Bild...

Mit der rasanten Entwicklung von Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der Weiterentwicklung von Diffusionsmodellen, ist die KI in der Lage, sehr realistische Porträtbilder zu erzeugen. Technologien wie InstantID benötigen beispielsweise nur ein Foto, um mehrere neue Bilder mit denselben Identitätsmerkmalen zu erzeugen. Diese Art von Technologie ist jedoch...