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Mit der raschen Entwicklung und breiten Anwendung von Technologien zur Sprachmodellierung in großem Maßstab rücken deren potenzielle Sicherheitsrisiken zunehmend in den Mittelpunkt des Interesses der Branche. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben viele der weltweit führenden Technologieunternehmen, Standardisierungsorganisationen und Forschungsinstitute eigene Sicherheitsrahmenwerke entwickelt und veröffentlicht. In dieser Abhandlung werden wir neun von ihnen analysieren...

Im Bereich der Large Language Modelling (LLM)-Forschung ist die Leap-of-Thought-Fähigkeit des Modells, d.h. die Kreativität, nicht weniger wichtig als die Fähigkeit zum logischen Denken, die durch die Chain-of-Thought repräsentiert wird. Es gibt jedoch immer noch einen relativen Mangel an eingehenden Diskussionen und validen Bewertungsmethoden für die LLM-Kreativität, die in ...

Claude Code meistern: Praktische Tipps für Agentic Coding aus erster Hand Claude Code ist ein Kommandozeilenwerkzeug für Agentic Coding. Mit "Agentic Coding" meinen wir, der KI ein gewisses Maß an Autonomie zu geben, die Fähigkeit, Aufgaben zu verstehen, Schritte zu planen und Aktionen durchzuführen (wie...

Die GPT-4.1-Modellfamilie bietet im Vergleich zu GPT-4o erhebliche Verbesserungen bei der Codierung, der Befolgung von Anweisungen und der Verarbeitung langer Kontexte. Insbesondere schneidet sie bei der Codegenerierung und bei Reparaturaufgaben besser ab, versteht und führt komplexe Anweisungen genauer aus und kann längere Eingabetexte effizient verarbeiten. Diese angedeutete Arbeit ...

1 EINLEITUNG In der heutigen Informationsexplosion wird eine große Menge an Wissen in Form von Tabellen in Webseiten, Wikipedia und relationalen Datenbanken gespeichert. Herkömmliche Frage- und Antwortsysteme haben jedoch oft Schwierigkeiten, komplexe Abfragen über mehrere Tabellen hinweg zu bearbeiten, was zu einer großen Herausforderung im Bereich der künstlichen Intelligenz geworden ist. Um diese Herausforderung zu bewältigen, haben Forscher ...

Da sich die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) rasch weiterentwickeln, zeigen herkömmliche Benchmark-Tests wie MMLU allmählich ihre Grenzen bei der Unterscheidung von Spitzenmodellen. Wenn man sich nur auf Wissensquizze oder standardisierte Tests verlässt, ist es schwierig geworden, die nuancierten Fähigkeiten von Modellen umfassend zu messen, die in realen Interaktionen entscheidend sind, wie z. B. emotionale Intelligenz,...

Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) schreitet rasch voran, und ihre Denkfähigkeit ist zu einem Schlüsselindikator für ihren Intelligenzgrad geworden. Insbesondere Modelle mit langen Denkfähigkeiten wie o1, DeepSeek-R1, QwQ-32B und Kimi K1.5 von OpenAI, die den menschlichen Denkprozess durch das Lösen zusammengesetzter Aufgaben simulieren,...

EINLEITUNG In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) beeindruckende Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) gemacht, und ihre leistungsstarken Sprachverstehens- und -generierungsfähigkeiten haben zu einem breiten Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Bereichen geführt. Allerdings stehen LLMs immer noch vor vielen Herausforderungen, wenn sie komplexe Aufgaben bewältigen müssen, die den Einsatz externer Werkzeuge erfordern. Zum Beispiel, ...