Schlagwort: Verstärkungslernen

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KI-Tagesbericht – 2025-06-11(Morgenausgabe)

DeepSeek DeepSeek R1 Inferenzmodell Inferenzmodell KI-Innovation Mistral AI Magistral Serie Multimodales Großmodell Multimodales Großmodell menschliche Denklandkarte Open-Source-Modell OpenAI OpenAI o4 Verstärkungslernen Training Verstärkungslernen Xiaohongshu dots.llm1 MoE-Modell

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KI-Tagesbericht – 2025-06-03(Abendausgabe)

BitNet v2-Quantisierung ChatGPT ChatGPT-Gedächtnissystem Darwin-Gödel-Maschine KI-Agent KI-Kommerzialisierung LLM (Großsprachmodell)Multimodal Open-Source-Modelle PlayDiffusion-Audiobearbeitung Rechenleistungsbedarf Selbstbelohnendes Trainingsframework Verstärkungslernen

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KI-Tagesbericht – 2025-05-28(Abendausgabe)

falsche Belohnung Fehlbelohnungstraining für Qwen2.5-Math-7B MATH-500 MATH-500-Testdatensatz Modellleistung Qwen2.5-Math-7B RLAIF RLHF Verstärkungslernen Verstärkungslernen Signalverarbeitung zufällige Belohnung zufällige Belohnung verbessert Modellleistung Zukunft von RLHF/RLAIF

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KI-Tagesbericht – 2025-05-28(Morgenausgabe)

Claude-Modell GRPO Gruppenrelative Strategieoptimierung Humanoid-Roboter KI-Ausrichtungsrisiken KI-Sicherheit Kommerzialisierung von vierbeinigen Robotern Multimodale Argumentation Omni-R1 RefAVS-Benchmark-Test Verstärkungslernen Videoanruffunktion der Douban-App Zwei-System-Architektur

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KI-Tagesbericht – 2025-05-26(Abendausgabe)

Claude 4 Claude 4 Programmierfähigkeiten Evaluierung visueller Sprachmodelle Gemini 2.5 Pro Leistung Gemini-Modell Großes Sprachmodell KI-Agent KI-Agentenarchitektur KI-Ethik KI-Regulierung Multimodale KI RLHF-Feinabstimmungstechnik Verstärkungslernen

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KI-Tagesbericht – 2025-05-01(Abend)

DeepSeek-Prover-V2 DeepSeek-Prover-V2-671B Fairness des LMArena-Rankings KI-Evaluierungsmethoden KI-Lieferkette Mathematisches Reasoning-Modell Multimodales Modell Open-Source-Großsprachmodelle Qwen2.5-Omni-3B Qwen3 Risikoanalyse der KI-Lieferkette RLVR-Mathematisches-Reasoning-Verfahren Verstärkungslernen