Forscher der Princeton University haben gemeinsam mit Kollegen der UCLA und University of Pennsylvania einen Ansatz vorgestellt, der KI-Agenten dauerhafte Welten zum Erkunden geben soll. Gewöhnlicher Web-Code legt dabei die Spielregeln fest, während ein Sprachmodell diese Welt mit Geschichten und Beschreibungen füllt.
Forscher von Deepseek haben eine Methode entwickelt, die das Training großer Sprachmodelle stabiler macht. Der Ansatz nutzt mathematische Einschränkungen, um ein bekanntes Problem bei erweiterten Netzwerkarchitekturen zu lösen.
Benchmarks sollen objektiv messen, wie gut KI-Modelle sind. Doch laut einer Analyse von Epoch AI hängen die Ergebnisse stark davon ab, wie genau der Test durchgeführt wird. Die Forschungsorganisation identifiziert zahlreiche Variablen, die selten offengelegt werden, aber erheblichen Einfluss haben.
Harry Potter, Herr der Ringe, Game of Thrones: Forscher extrahieren ganze Romane aus kommerziellen Sprachmodellen. Zwei der vier getesteten Systeme leisteten nicht einmal Widerstand. Die Ergebnisse könnten laufende Urheberrechtsklagen gegen KI-Unternehmen beeinflussen.
ByteDance löst ein hartnäckiges Problem der KI-Videogenerierung: Charaktere, die von Szene zu Szene ihr Aussehen wechseln. Das neue System StoryMem merkt sich, wie Figuren und Umgebungen aussehen sollen und hält sie über eine ganze Geschichte hinweg stabil.
