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Ergebnisse für “Programmierung”
Praxis

<h1>LLMs fördern nicht nur bekannte Technologien – neue Tools kommen durch</h1> <p>Ein häufiges Anliegen bei der Nutzung von Sprachmodellen für die Programmierung ist, dass sie die Wahl der Technologie zu denjenigen Werkzeugen verlagern, die am besten in den Trainingsdaten vertreten sind. Dadurch könnten neue, bessere Tools im Hintergrund bleiben. In den letzten Jahren zeigte sich das besonders bei Python oder JavaScript, die deutlich bessere Ergebnisse lieferten als weniger verbreitete Sprachen.</p> <p>Mit
Simon Willison – Blog
Aktuell

Sind Sie für die KI-Ära „Agentisch“ genug?<br/><p>Silicon Valley hat KI‑Coding‑Agenten entwickelt, die die meisten Routineaufgaben übernehmen können. Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt nun nicht mehr in der Programmierung selbst, sondern darin, die richtigen Aufgaben für diese Agenten auszuwählen und zu steuern. Wer heute die Fähigkeit besitzt, die richtigen Fragen zu stellen und die Agenten gezielt einzusetzen, wird in der Technologiebranche die wertvollste Rolle einnehmen.</p>
Wired – AI (Latest)
Forschung

Große Sprachmodelle zeigen Schwächen bei Theory of Mind-Aufgaben Eine aktuelle Untersuchung aus dem arXiv‑Repository analysiert, ob die jüngsten Fortschritte bei Großen Rechenmodellen (LRMs) – die für Schritt‑für‑Schritt‑Rechnungen in Mathematik und Programmierung glänzen – auch auf sozialkognitive Fähigkeiten übertragen werden können. Dabei wurden neun hochentwickelte Große Sprachmodelle (LLMs) systematisch auf drei repräsentativen Theory of Mind (ToM)-Benchmarks getestet, wobei Modelle mit expliziter Re
arXiv – cs.AI