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DeepSeek V4.1 Flash: KV-Cache auf ein Viertel gedrückt - 890 Bytes pro Token
Was als Post-Training-Iteration begann, entpuppt sich laut DeepSeeks Technical Report als Architektur-Neubau: DeepSeek-V4.1-Flash drückt die KV-Cache-Kompression an die Grenze des …
GLiNER für 9 Dollar fine-tunen: Wie Gemini seine eigene Ablösung trainierte
Peter Vijeh betrieb eine Pipeline, die Reddit-Kommentare über Kochmesser liest und daraus Marken-, Modell- und Stahl-Erwähnungen extrahiert - Named Entity Recognition (NER) auf …
GLM baut eigene Inferenz-Infrastruktur: 100.000 chinesische Acceleratoren und ein Agent, der mitoptimiert
Z.ai hat für die Produktion von GLM-5.3-Flash eine komplette Inferenz-Infrastruktur von Grund auf neu gebaut - auf einem Cluster mit über 100.000 chinesischen AI-Beschleunigern. …
HarnessTax-Studie: Claude-Modelle müssen Claude Code nicht nutzen - und sparen die Hälfte
Wer einen Coding-Agent einsetzt, wählt immer zwei Dinge: das Modell und den Harness. Wie viel der Harness dabei ausmacht, hat ein Team am UC Berkeley (u.a. Ion Stoica, Matei …
KI-Agenten schreiben 800.000 Zeilen: GitHub portiert die Copilot-Runtime nach Rust
Die Runtime hinter GitHub Copilot CLI, der Copilot App und dem SDK ist komplett umgebaut: Stephen Toub, Distinguished Engineer bei Microsoft, beschreibt im GitHub Blog die …
LLM-Klassifikation ist Feature-Engineering: Warum Prompts als Etikettierer oft scheitern
LLMs als Klassifikatoren einzusetzen - Prompt rein, Label raus - funktioniert oft verblüffend gut und ist trotzdem äußerst frustrierend zu arbeiten. Taylor Pospisil argumentiert in …
Manticore Search integriert Chunking: Vector-Suche für lange Dokumente ohne Pipeline
Ein Embedding-Modell liest nur die ersten paar hundert Token eines Dokuments und verwirft den Rest stillschweigend. Manticore Search löst das Problem jetzt direkt im …
OpenAIs Misalignment-Framework: Transparenz als taktisches Manöver gegen Regulierung
OpenAI hat ein neues Framework veröffentlicht, um Fälle von “Misalignment” - Abweichungen von der Absicht der Entwickler - in eigenen Modellen zu tracken, zu …
OpenSpec: Spec-First-Workflow für Coding-Agenten mit 68.000 GitHub-Stars
Coding-Agenten schreiben Code schneller, als Teams ihn spezifizieren können. OpenSpec (Fission-AI, MIT-Lizenz, 68.000 GitHub-Stars) dreht den Workflow um: Anforderungen landen als …
Ternaere LLMs unter der 1.58-Bit-Grenze: Intel-Forscher knacken die Speicherformel
Ternäre LLMs speichern jedes Gewicht als eines von drei Symbolen {-1, 0, +1}. Informationstheoretisch kostet das log2(3) ≈ 1.585 Bit pro Gewicht – praktisch wird aber meist …
Agility Digit 5: Humanoider Roboter lernt In-die-Hocke-Gehen statt Menschen zu gefährden
Agility Robotics hat mit dem Digit 5 seinen ersten humanoiden Roboter vorgestellt, der darauf ausgelegt ist, gefahrlos direkt neben Menschen zu arbeiten - ohne abgetrennte …
Der Matthäus-Effekt im RL-Training: Warum LLMs harte Probleme nie lernen und wie Never Give Up das löst
Ein neuer Paper-Blogpost von Michael Noukhovitch (Ai2, mit Hamish Ivison, Nathan Lambert und Aaron Courville) stellt eine unbequeme Frage ans RL-Post-Training von LLMs: Was misst …