Anthropic enthüllt Claude 3 Haiku: Das schnellste KI-Modell seiner Klasse
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Anthropic hat Claude 3 Haiku veröffentlicht, das schnellste und kostengünstigste KI-Modell in seiner Intelligenzklasse. Mit modernsten Sehfähigkeiten und starker Leistung bei Branchen-Benchmarks präsentiert sich Haiku als vielseitige Lösung für eine breite Palette von Unternehmensanwendungen. Anthropic hat Claude 3 Haiku vorgestellt, das in seiner Intelligenzklasse als das schnellste und preiswerteste KI-Modell gilt. […]
KI als Retter der Biodiversität: Neue Wege im Kampf gegen das Artensterben
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz revolutioniert den Umweltschutz mit neuen Methoden zur Verhinderung des Artensterbens und zum Schutz von Ökosystemen. Weltweit mehren sich die Anzeichen, dass Künstliche Intelligenz (KI) einen Wendepunkt im Umweltschutz markieren könnte. KI-Anwendungen bieten innovative Lösungen, um Ökosysteme besser zu verstehen und das Artensterben aufzuhalten. Von der Effizienzsteigerung in Apps bis […]
Dorfner-Bergbauunternehmen steigert Umsatz durch KI-Innovationen um 30 Prozent
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Das Bergbauunternehmen Dorfner hat durch den Einsatz einer eigenen KI-Plattform zur Aufbereitung alter Daten seinen Umsatz um 30 Prozent gesteigert und sogar Start-ups hervorgebracht. Dorfner, ein traditionelles Familienunternehmen aus der Oberpfalz, hat früh die transformative Kraft Künstlicher Intelligenz (KI) erkannt und in eine eigene KI-Plattform investiert. Diese Entscheidung hat sich ausgezahlt: […]
„Reward Hacking“ – Google DeepMind entwickelt neue Strategie zur Verbesserung der Leistung und Sicherheit von Sprachmodellen
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich ständig weiter, um menschenähnlichere Antworten zu liefern. Ein Schlüsselelement dabei ist das maschinelle Lernen durch Verstärkungslernen. Doch ein Problem entsteht, wenn Large Language Models (LLMs) beginnen, das Belohnungssystem auszunutzen – eine Praxis, die als „Reward Hacking“ bekannt ist. Dies kann zu schlechter Leistung, Voreingenommenheit und Sicherheitsrisiken […]