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KI-Modelle

KI-Model­le sind algo­rith­mi­sche Sys­te­me, die aus gro­ßen Daten­men­gen ler­nen, um kom­ple­xe Auf­ga­ben wie Sprach­er­ken­nung, Bil­der­ken­nung oder Ent­schei­dungs­fin­dung zu lösen. Sie basie­ren auf ver­schie­de­nen Archi­tek­tu­ren wie neu­ro­na­len Net­zen, Trans­for­mer-Model­len oder Rein­force­ment Lear­ning. Aktu­el­le Ent­wick­lun­gen, wie Deep­Seek R1, Ope­nAI GPT‑4.5 oder Ope­n­Eu­roLLM, set­zen ver­stärkt auf ver­bes­ser­te Kon­text­ver­ar­bei­tung, ener­gie­ef­fi­zi­en­te Berech­nun­gen und regu­la­to­ri­sche Anpas­sun­gen. Der Fort­schritt in der KI-Modell­ent­wick­lung ermög­licht leis­tungs­fä­hi­ge­re, viel­sei­ti­ge­re und siche­re­re Anwen­dun­gen in zahl­rei­chen Bran­chen.

  • Meta Llama 4: Neue KI-Modelle Scout, Maverick und mehr vorgestellt

    Meta Llama 4, Scout, Maverick: Die neuen KI-Modelle von Meta im Detail. Open Source, Anwendungen, Zukunftsperspektiven.

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  • Neue SmolVLM-Modelle von Hugging Face laufen auf Smartphones, übertreffen größere Systeme und reduzieren Rechenkosten um Faktor 300

    Hugging Face stellt neue SmolVLM-Modelle vor, die auf Smartphones laufen und die Leistung größerer Systeme übertreffen. Erfahre mehr über die technischen Innovationen und die Kosteneinsparungen.

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  • KI und Mobilität: Autonomes Fahren und Verkehrsoptimierung

    KI und Mobi­li­tät: Auto­no­mes Fah­ren und Ver­kehrs­op­ti­mie­rung Ein­lei­tung: Die Kom­bi­na­ti­on von künst­li­cher Intel­li­genz (KI) und Mobi­li­tät hat in den letz­ten Jah­ren zu bedeu­ten­den Fort­schrit­ten geführt. Ins­be­son­de­re im Bereich des auto­no­men Fah­rens und der Ver­kehrs­op­ti­mie­rung hat KI das Poten­zi­al, unse­re Art der Fort­be­we­gung grund­le­gend zu ver­än­dern. In die­sem Arti­kel wer­den wir uns mit den Anwen­dun­gen von…

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  • KI und Journalismus: Automatisierte Berichterstattung und Recherche

    KI und Jour­na­lis­mus: Auto­ma­ti­sier­te Bericht­erstat­tung und Recher­che Ein­lei­tung: In den letz­ten Jah­ren hat sich die künst­li­che Intel­li­genz (KI) zu einer bahn­bre­chen­den Tech­no­lo­gie ent­wi­ckelt, die in vie­len Berei­chen unse­res Lebens Anwen­dung fin­det. Eine Bran­che, die von den Fort­schrit­ten der KI beson­ders betrof­fen ist, ist der Jour­na­lis­mus. Auto­ma­ti­sier­te Bericht­erstat­tung und Recher­che wer­den zuneh­mend ein­ge­setzt, um Nach­rich­ten schnel­ler…

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  • Künstliche Intelligenz und Transparenz: Die Notwendigkeit von erklärbaren Algorithmen

    Künst­li­che Intel­li­genz und Trans­pa­renz: Die Not­wen­dig­keit von erklär­ba­ren Algo­rith­men In den letz­ten Jah­ren hat die künst­li­che Intel­li­genz (KI) enor­me Fort­schrit­te gemacht und ist zu einem inte­gra­len Bestand­teil unse­res täg­li­chen Lebens gewor­den. Von per­so­na­li­sier­ten Emp­feh­lun­gen auf Strea­ming-Platt­for­men bis hin zu selbst­fah­ren­den Autos hat KI das Poten­zi­al, vie­le Berei­che unse­res Lebens zu ver­bes­sern. Doch wäh­rend KI vie­le…

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  • KI-gesteuerte Maßnahmen zur Prävention von Waldbränden und ‑schäden

    KI-gesteu­er­te Maß­nah­men zur Prä­ven­ti­on von Wald­brän­den und ‑schä­den In den letz­ten Jah­ren haben sich Wald­brän­de zu einer immer grö­ße­ren Bedro­hung ent­wi­ckelt. Die Aus­wir­kun­gen die­ser Brän­de sind ver­hee­rend und kön­nen sowohl Men­schen­le­ben als auch die Umwelt gefähr­den. Ange­sichts die­ser Her­aus­for­de­rung suchen For­scher und Exper­ten nach inno­va­ti­ven Lösun­gen, um Wald­brän­de effek­tiv zu bekämp­fen und Schä­den zu mini­mie­ren.…

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  • Verbesserung der Qualitätssicherung und Fehlererkennung durch KI

    Die Qua­li­täts­si­che­rung und Feh­ler­er­ken­nung sind ent­schei­den­de Aspek­te in vie­len Bran­chen und Indus­trien. Feh­ler kön­nen zu erheb­li­chen finan­zi­el­len Ver­lus­ten, Image­pro­ble­men und sogar Sicher­heits­ri­si­ken füh­ren. Daher ist es von gro­ßer Bedeu­tung, effek­ti­ve Metho­den zur Ver­bes­se­rung der Qua­li­täts­si­che­rung und Feh­ler­er­ken­nung zu ent­wi­ckeln. Hier kommt künst­li­che Intel­li­genz (KI) ins Spiel. KI hat in den letz­ten Jah­ren enor­me Fort­schrit­te gemacht…

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