Die Zukunft von Agentic AI: NVIDIA setzt auf Small Language Models (SLMs)
NVIDIA argumentiert, dass Large Language Models (LLMs) nicht für alle Aufgaben von AI-Agenten geeignet sind. Ein universeller Einsatz von LLMs…
Verteilte Künstliche Intelligenz in Aktion
NVIDIA argumentiert, dass Large Language Models (LLMs) nicht für alle Aufgaben von AI-Agenten geeignet sind. Ein universeller Einsatz von LLMs…
Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten in kritischen Anwendungen. Ein pragmatischer Ansatz, der Menschen als strategische Absicherung…
Im Kontext von Machine Learning (ML) und der Implementierung von KI-Lösungen wird diskutiert, wann und wie ML sinnvoll eingesetzt werden…
Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen zunehmend Fähigkeiten zur komplexen Problemlösung durch „Inference-Time Scaling“, Techniken, die mehr Rechenressourcen während der Inferenz bereitstellen.…
In der aktuellen Diskussion über agentische künstliche Intelligenz (KI) ist das Konzept des Reality Gap von entscheidender Bedeutung. Diese Kluft…
Eine aktuelle Studie des Shanghai AI Laboratory zeigt, dass sehr kleine Sprachmodelle (SLMs) in bestimmten Denkaufgaben größere Sprachmodelle (LLMs) übertreffen…
Jan-Keno Janssen von c’t 3003 erläutert in dem Video, wie man das große DeepSeek-Modell lokal zum Laufen bringt. …
DeepSeek-R1 bietet ein führendes, kostengünstiges Modell für maschinelles Lernen, das etwa 30-mal günstiger als OpenAI’s o1 ist, und ermöglicht Entwicklern,…
Die Berechnung der Kosten für die Implementierung von generativer KI in Unternehmen kann komplex sein, da sie von verschiedenen Faktoren…
Mit der zunehmenden Beliebtheit von No-Code-KI-Agenten können mehr Menschen Chatbots erstellen, die Geschäftsprozesse verbessern, die Effizienz steigern und Kosten senken.…