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Tag: Reasoning Models
Skalierungsgesetze von LLMs, GPT-4o und Verstärkungslernen: Was die Kurven vorhersagen.
Wie man die Skalierungsgesetze von LLMs liest, was Kaplan und Chinchilla entdeckt haben, wie Labore sie von GPT-3 bis GPT-4o einsetzten und warum das Verstärkungslernen eine neue Rechenachse hinzufügt.
30 Min. LesezeitErklärung zur rekurrenten Tiefe: Schleifenbasierte Transformer und verstecktes Reasoning
Wie rekurrent-tiefe (geschlossene) Transformer im versteckten Zustand reasoning betreiben, warum die Labore sie wollen, was acht Jahre an wissenschaftlichen Arbeiten zeigen und was dies für lokale KI-Systeme sowie die Überwachung bedeutet.
12 Min. LesezeitReAct erklärt: Wie KI-Agenten Schlussfolgerungen mit Handlungen in der realen Welt verbinden
Wie das ReAct-Framework Schlussfolgerungsvermögen mit Werkzeugnutzung in KI-Agenten verbindet und sich von Chain-of-Thought-, Verstärkungslern- sowie Schlussfolgerungsmodellen unterscheidet.
6 Min. Lesezeit
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