RT @tonysimons_: ⚕️ Neu bei Hermes Agent? Es ist brillant. Es ist leistungsstark. Es wird jede Minute besser. Aber hier ist viel los. Ob du gerade erst anfängst oder schon seit einiger Zeit damit experimentierst – das ist für dich. 10 der wichtigsten Einstellungen, die dein Hermes Agent-Erlebnis auf das nächste Level bringen. Happy Friday! 🤟 Tony Simons (@tonysimons) x.com/i/article/206306605247… — https://nitter.net/tonysimons/status/2063075301035225592#m

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RT @witcheer: TRANSLASION: Alle drei spekulativen Entwurfsmodelle für Gemma 4 wurden getestet: MTP vs. EAGLE-3 vs. DFlash. Das verwendete Modell ist 26B-A4B. Bei einem einzelnen Stream, gemittelt über drei Durchläufe, im Vergleich zu einer Basislinie von 193 Tokens pro Sekunde: DFlash 2,19x · MTP 2,13x · EAGLE-3 1,69x. Es ist ein sehr enges Rennen an der Spitze, und die Art und Weise, wie sie sich die Spitze teilen, ist der interessante Teil: MTP trifft 71 % seiner vier entworfenen Tokens. DFlash trifft nur 16 % seiner 15, entwirft aber den gesamten Block in einem einzigen parallelen Vorwärtsdurchlauf, anstatt den Entwurfsalgorithmus k-mal auszuführen, sodass es in der realen Ausführungszeit mit MTP mithalten kann. MTP gewinnt bei der Genauigkeit, DFlash bei den Entwurfskosten – dasselbe Ziel. EAGLE-3s schwererer autoregressiver Entwurf liegt zurück, da der pro-Schritt-Overhead den Gewinn bei einem kostengünstigen aktiven MoE aufzehrt. DFlash ist ein „Alles-oder-Nichts“-Modell: nahezu nutzlos bei Fließtext (1,04x), aber überlegen bei strukturiertem/wiederholendem Text (4,37x). Sein Block zahlt sich nur aus, wenn die nächsten 16 Tokens vorhersagbar sind. MTP ist der solide Allrounder. Wähle nach Arbeitslast: DFlash für Code/JSON/Logs, MTP für gemischte Texte oder Fließtext.

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<p>RT @witcheer: TRANSLASION: Alle drei spekulativen Entwurfsmodelle für Gemma 4 wurden getestet: MTP vs. EAGLE-3 vs. DFlash. Das verwendete Modell ist 26B-A4B. Bei einem einzelnen Stream, gemittelt über drei Durchläufe, im Vergleich zu einer Basislinie von 193 Tokens pro Sekunde: DFlash 2,19x · MTP 2,13x · EAGLE-3 1,69x. Es ist ein sehr enges Rennen an der Spitze, und die Art und Weise, wie sie sich die Spitze teilen, ist der interessante Teil: MTP trifft 71 % seiner vier entworfenen Tokens. DFlash trifft nur 16 % seiner 15, entwirft aber den gesamten Block in einem einzigen parallelen Vorwärtsdurchlauf, anstatt den Entwurfsalgorithmus k-mal auszuführen, sodass es in der realen Ausführungszeit mit MTP mithalten kann. MTP gewinnt bei der Genauigkeit, DFlash bei den Entwurfskosten – dasselbe Ziel. EAGLE-3s schwererer autoregressiver Entwurf liegt zurück, da der pro-Schritt-Overhead den Gewinn bei einem kostengünstigen aktiven MoE aufzehrt. DFlash ist ein „Alles-oder-Nichts“-Modell: nahezu nutzlos bei Fließtext (1,04x), aber überlegen bei strukturiertem/wiederholendem Text (4,37x). Sein Block zahlt sich nur aus, wenn die nächsten 16 Tokens vorhersagbar sind. MTP ist der solide Allrounder. Wähle nach Arbeitslast: DFlash für Code/JSON/Logs, MTP für gemischte Texte oder Fließtext.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116743687510129152">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AIModeling #DFlash #EAGLE3 #Gemma4 #MTP #SpeculativeDecoding #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/witcheer/status/2065727929003151813#m">https://x.com/witcheer/status/2065727929003151813#m</a></p>

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RT @TechCrunch: TRANSLASION: Die Monate alte KI-Einheit von Meta ist ein seelenzerstörerisches Gulag, sagen die darin feststeckenden Ingenieure.

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#Arbeitskultur #Gulag #Ingenieure #KI #Meta #TechCrunch #arint_info

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<p>RT @TechCrunch: TRANSLASION: Die Monate alte KI-Einheit von Meta ist ein seelenzerstörerisches Gulag, sagen die darin feststeckenden Ingenieure.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116743685702357805">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Arbeitskultur #Gulag #Ingenieure #KI #Meta #TechCrunch #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/TechCrunch/status/2065570398243364875#m">https://x.com/TechCrunch/status/2065570398243364875#m</a></p>

Mastodon Glitch Edition

RT @Marie_Haynes: Das ist wirklich große Neuigkeit. Google hat das Open Knowledge Format (OKF) eingeführt – eine standardisierte Methode zur Speicherung von Informationen in einem Verzeichnis aus Markdown-Dateien. Dies macht es erheblich einfacher, ein digitales Gehirn zu erstellen, das von Agenten genutzt werden kann.

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<p>RT @Marie_Haynes: Das ist wirklich große Neuigkeit. Google hat das Open Knowledge Format (OKF) eingeführt – eine standardisierte Methode zur Speicherung von Informationen in einem Verzeichnis aus Markdown-Dateien. Dies macht es erheblich einfacher, ein digitales Gehirn zu erstellen, das von Agenten genutzt werden kann.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116743684750891728">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Agenten #DigitalBrain #Google #Markdown #OKF #OpenKnowledgeFormat #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/Marie_Haynes/status/2065531158356717721#m">https://x.com/Marie_Haynes/status/2065531158356717721#m</a></p>

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RT @Dan_Jeffries1: TRANSLASION: Wie Europa sicherstellt, dass es keine KI bekommt – in einer einzigen Schlagzeile. Eine schreckliche und dämliche Selbstinsassenverletzung. WIRED (@WIRED) Das Urteil besagt, dass ein Unternehmen, das ein KI-System entwirft, trainiert, betreibt und verwaltet, die rechtliche Haftung für alle Schäden übernehmen muss, die durch die vom System generierten Antworten verursacht werden. wired.com/story/a-court-has-… — https://nitter.net/WIRED/status/2065722271323324609#m

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RT @DataChaz: 🚨 @Karpathy hat die Kraft der „LLM-Wiki“ vorhergesagt. Google hat sie nun formalisiert.

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<p>RT @DataChaz: 🚨 @Karpathy hat die Kraft der „LLM-Wiki“ vorhergesagt. Google hat sie nun formalisiert.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116743669699078378">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #DeveloperTools #LLM #MachineLearning #OpenKnowledgeFormat #TechInnovation #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/DataChaz/status/2065747550226075836#m">https://x.com/DataChaz/status/2065747550226075836#m</a></p>

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RT @DrEliDavid: Andrej Karpathy (kein US-Bürger), der führende KI-Wissenschaftler bei Anthropic, darf nun nicht mehr auf das Top-KI-Modell von Anthropic zugreifen.

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#Anthropic #Karpathy #KI #KünstlicheIntelligenz #TechNews #Zugangsbeschränkung #arint_info

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<p>RT @DrEliDavid: Andrej Karpathy (kein US-Bürger), der führende KI-Wissenschaftler bei Anthropic, darf nun nicht mehr auf das Top-KI-Modell von Anthropic zugreifen.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116743667856591649">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Anthropic #Karpathy #KI #KünstlicheIntelligenz #TechNews #Zugangsbeschränkung #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/DrEliDavid/status/2065728537122775327#m">https://x.com/DrEliDavid/status/2065728537122775327#m</a></p>

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<p>RT @__tinygrad__: lol, ab wann ist das eigentlich schon Comedy?</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116742232513606359">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Comedy #Entertainment #Humor #Lachen #Lol #Witzig #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/__tinygrad__/status/2065643299839553854#m">https://x.com/__tinygrad__/status/2065643299839553854#m</a></p>

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RT @burkov: Ich denke, das wird bei Anthropic enden. Die anderen werden einfach aufhören, unbegründete Angst zu schüren, und hoffentlich wird Amodei jetzt die Klappe halten.

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<p>RT @burkov: Ich denke, das wird bei Anthropic enden. Die anderen werden einfach aufhören, unbegründete Angst zu schüren, und hoffentlich wird Amodei jetzt die Klappe halten.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116742231672707849">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Amodei #Anthropic #KI #Meinung #Technologie #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/burkov/status/2065657744720269772#m">https://x.com/burkov/status/2065657744720269772#m</a></p>

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RT @ZixuanLi_: Vielen Dank für das gesamte Feedback. GLM-5.2 wird in 3 Stunden für alle Coding Plan-Nutzer ausgerollt. Zixuan Li (@ZixuanLi) Helft uns, die nächste GLM-Veröffentlichung zu gestalten: Was sollten wir am meisten priorisieren? — https://nitter.net/ZixuanLi/status/2065646648777416770#m

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