<h1>LLMs revolutionieren Bildung und Forschung – ChatGPT vs. DeepSeek im Test</h1> <p>Pretrained Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt und wirken sich besonders stark auf die Bereiche Bildung und Forschung aus. In einer aktuellen Untersuchung wurden die beiden führenden Modelle ChatGPT und DeepSeek eingehend analysiert, um ihre Stärken und Schwächen in praxisnahen Szenarien zu ermitteln.</p> <p>Die Studie kombinierte technologische Hintergrundanalysen, umfangre

<p>LLM-gestütztes Representation Learning für aufkommende Artikelempfehlungen</p> <p>Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (Version 1, 25.12.2023) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Empfehlung von Artikeln, die gerade erst im Markt auftauchen. Das Papier adressiert die Herausforderung, dass solche „aufkommenden“ Produkte nur wenige oder keine Interaktionsdaten besitzen, während bestehende Modelle häufig davon ausgehen, dass sie kaum Historie haben.</p> <p>Der vorgeschlagene Rahmen, EmerFlow, nutzt groß

<p>LLM-basierte Gutachter: Von Ablehnen zu Akzeptieren – Schwachstellen im Peer‑Review</p> <p>Die wissenschaftliche Begutachtung erlebt einen tiefgreifenden Wandel, wenn große Sprachmodelle (LLMs) in den Review-Prozess integriert werden. Auf der einen Seite nutzen einzelne Gutachter LLMs, um ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren – ein Phänomen, das als „Lazy Reviewer“ bezeichnet wird. Auf der anderen Seite setzen Konferenzen wie AAAI und das Stanford‑Projekt Agents4Science KI‑gestützte Bewertungssysteme ein,

Amazon Bedrock AgentCore: Beobachtbarkeit mit Langfuse <p>Entdecken Sie, wie Sie mit Langfuse die Beobachtbarkeit von Amazon Bedrock AgentCore erweitern und dadurch die Leistung Ihrer KI-Agenten tiefgreifend verstehen, Fehler schneller beheben und Kosten optimieren können.</p> <p>Der Beitrag führt Sie Schritt für Schritt durch die komplette Integration. Zunächst wird erklärt, wie Langfuse als Observability‑Layer in die AgentCore‑Umgebung eingebunden wird, um Metriken, Logs und Traces zentral zu erfassen

<h1>Trump erhält $320 Mio. für KI‑Projekt 'Genesis Mission'</h1> <p>Das US‑Ministerium für Energie (DOE) hat ein neues Programm vorgestellt, das mehr als 320 Millionen US-Dollar umfasst. Ziel ist es, eine Plattform zu schaffen, die nationale Forschungslabore, Industriepartner und akademische Einrichtungen miteinander verknüpft und so die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz in der Grundlagenforschung beschleunigt.</p> <p>Die Initiative, die unter dem Namen „Genesis Mission“ firmiert, soll die Zusammenarb

<h1>Humanoide Roboter lernen, wann sie fragen: Simulationstraining für psychische Diagnosen</h1> <p>Das Testen von humanoiden Robotern mit echten Nutzern ist zeitaufwendig, verschleißt die Hardware und limitiert die Vielfalt der Interaktionen. Um diese Hindernisse zu überwinden, hat ein Forschungsteam einen komplett virtuellen Ansatz entwickelt, bei dem die Roboter als Gesprächspartner in einer Simulation trainiert werden.</p> <p>Aus einer umfangreichen Interviewdatenbank wurden 276 interaktive MetaHuman‑Pa

<h1>Hetero-SplitEE: Split Learning mit Early Exits für heterogene IoT-Geräte</h1> <p>Mit der stetigen Vergrößerung von Deep‑Learning‑Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung für das Training. Distributed‑Learning‑Ansätze wie Federated Learning und Split Learning sind deshalb unverzichtbar geworden, um große Modelle skalierbar einzusetzen. Doch bisher setzen Split‑Learning‑Methoden voraus, dass alle Clients dieselben Split‑Punkte im Netzwerk nutzen – ein Modell, das in realen IoT‑Umgebungen kaum praktika