Forschung | The Decoder

Maximilian Schreiner

18. Juli 2024

Forschung

Google DeepMind stellt offenes KI-Bewertungssystem für Textqualität vor

Matthias Bastian

17. Juli 2024

Forschung

OpenAI stellt neue Methode vor, um das Problem der KI-Halluzinationen zu reduzieren

Maximilian Schreiner

17. Juli 2024

Forschung

Google Deepmind stellt PEER vor: Neues KI-Modell nutzt eine Million winziger "Experten"

Maximilian Schreiner

16. Juli 2024

Forschung

Nvidias DoRA-Methode ermöglicht effizientes Fine-Tuning von KI

Matthias Bastian

15. Juli 2024

Update

Forschung

OpenAI-Projekt "Strawberry" könnte mathematische Probleme auf hohem Niveau lösen

"Deep Research": OpenAI-Projekt "Strawberry" soll KI autonome Internetsuche beibringen

Maximilian Schreiner

15. Juli 2024

Forschung

WildGaussians: Neue KI-Methode macht 3D-Rekonstruktion aus Urlaubsfotos möglich

Matthias Bastian

14. Juli 2024

Forschung

Sprachmodelle wie GPT-4 lernen laut Studie eher auswendig als zu schlussfolgern

Clean, sleek illustration of an upside-down lemonade glass.

Matthias Bastian

12. Juli 2024

Forschung

Forscher kombinieren zwei Sprachmodelle und eine Datenbank für präzisere LLMs

Das "Speculative RAG" Framework kombiniert zwei Sprachmodelle, um Retrieval Augmented Generation (RAG) Systeme effizienter und akkurater zu machen.

Matthias Bastian

12. Juli 2024

Forschung

OpenAI hat eine fünfstufige KI-Skala - und will bald Stufe 2 erreichen

Matthias Bastian

11. Juli 2024

Forschung

Google Deepmind zeigt Roboter mit verbessertem räumlichen Verständnis dank Smartphone-Video

Google DeepMind hat Experimente durchgeführt, bei denen Roboter mithilfe des großen Sprachmodells Gemini 1.5 Pro und dessen langen Kontextfensters von 1 Million Token erfolgreich in realen Umgebungen navigieren konnten. - Die Roboter erhielten eine Führung durch bestimmte Bereiche und erstellten anhand von Videoaufnahmen eine topologische Karte, um Pfade ohne herkömmliche Karten zu finden. Zusätzliche multimodale Anweisungen wie Skizzen, Audioanfragen und visuelle Hinweise ermöglichten es ihnen, verschiedene Aufgaben auszuführen. - Bei 57 Arten von Aufgaben in einem über 800 Quadratmeter großen Bereich erreichten die Roboter eine Erfolgsquote von 77 Prozent. Die Forschung stellt einen Fortschritt in der Mensch-Roboter-Interaktion dar und könnte zukünftig den Einsatz persönlicher Roboter-Assistenten erleichtern.