KI News: Kurz und klar.

Amazon hat die Performance des Bedrock Custom Model Import deutlich gesteigert. Durch neue Optimierungen in der PyTorch‑Kompilierung und CUDA‑Graphen sinkt die End‑zu‑End‑Latenz, die Zeit bis zum ersten Token verkürzt sich und der Durchsatz steigt.

Die steigenden Rechenanforderungen von Deep‑Neural‑Network‑Modellen stellen besonders auf ressourcenbeschränkten Edge‑Geräten ein erhebliches Leistungsproblem dar. Traditionelle Ansätze wie Modellkompression führen häufig zu Genauigkeitsverlusten, während spezialisierte Hardware teuer und wenig flexibel bleibt.

Mit ein paar gezielten Anpassungen im Einstellungsmenü Ihres Roku TV können Sie die Leistung des Betriebssystems deutlich steigern und das Gerät wieder wie neu laufen lassen.

In dem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Kontext Ihrer Agenten gezielt anpassen, um deren Leistung zu maximieren. Durch gezielte Kontextgestaltung können Agenten effizienter arbeiten und komplexe Aufgaben besser bewältigen. Der Beitrag liefert praxisnahe Tipps und Beispiele, wie Sie die Umgebung Ihrer Agenten so konfigurieren, dass sie ihre Ziele schneller und präziser erreichen.

Die DARPA hat ein neues Forschungsprogramm ins Leben gerufen, das sich auf „energiebewusste“ maschinelle Lernsysteme konzentriert. Ziel ist es, KI‑Modelle zu entwickeln, die ihre Leistung mit einem minimalen Stromverbrauch in Einklang bringen.

Seit seiner Einführung in PyTorch 2.0 im März 2023 hat sich die Entwicklung von torch.compile zu einem der spannendsten Themen in der KI-Community entwickelt. PyTorch ist weltweit beliebt, weil es „Pythonic“ ist, sich leicht bedienen lässt und Zeile‑für‑Zeile (auch „eager“ genannt) ausgeführt wird. Diese Eigenschaften haben die Akzeptanz von PyTorch enorm gefördert.