5 KI-Architekturen, die jeder Ingenieur kennen muss
Anzeige
Während die Schlagzeilen oft von großen Sprachmodellen (LLMs) dominiert werden, ist das heutige KI-Ökosystem weit mehr als nur Text. Im Hintergrund arbeiten zahlreiche spezialisierte Architekturen, die Maschinen dabei helfen, zu sehen, zu planen, zu handeln, zu segmentieren, Konzepte darzustellen und sogar auf kleinen Geräten effizient zu laufen.
Jede dieser Modelle löst ein spezifisches Teilproblem der künstlichen Intelligenz. Zusammen bilden sie ein umfassendes Puzzle, das die Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme deutlich erweitert. Für Ingenieure bedeutet das, dass ein tiefes Verständnis dieser Architekturen entscheidend ist, um innovative und robuste Lösungen zu entwickeln.
Ähnliche Artikel
MarkTechPost
•
Nanbeige4-3B: 3B-Modell erreicht 30B-Klassenerkenntnisse durch optimierte Pipeline
arXiv – cs.AI
•
LLM‑Sicherheit: Kontextabhängige Risiken bei Finanz‑ und Gesundheitsratgebern
arXiv – cs.AI
•
Sparse Autoencoders ermöglichen interpretierbare Embeddings – kostengünstiger als LLMs
arXiv – cs.AI
•
Neues Framework: 10 Kriterien für vertrauenswürdige KI-Orchestrierung mit Governance
arXiv – cs.AI
•
ReMe: Dynamisches Lernframework für Agenten, das Erfahrung nutzt
arXiv – cs.AI
•
Neues Benchmark CP-Env testet KI-Modelle in dynamischen Klinikpfaden