Major AI labs, including OpenAI, are shifting their focus away from building ever-larger language models (LLMs). Instead, they are exploring "test-time compute", where models receive extra processing time during execution to produce better results. This change stems from the limitations of traditional pre-training methods, which have reached a plateau in performance and are becoming too...
Author: Martin Treiber
Test-Time Compute: Die nächste Stufe der KI-Skalierung
Große KI-Labors, darunter OpenAI, verlagern ihren Schwerpunkt weg von der Erstellung immer größerer Sprachmodelle (LLMs). Stattdessen erforschen sie “ Test-Time Compute“, bei dem die Modelle während der Ausführung zusätzliche Verarbeitungszeit erhalten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Diese Änderung ergibt sich aus den Grenzen der herkömmlichen Pre-Training-Methoden, deren Leistung ein Plateau erreicht hat und die zu...
Raw Story vs. OpenAI: Eine bahnbrechende Entscheidung, die das KI-Urheberrecht beeinflusst
In einem Urteil, das dazu beitragen könnte, die Grenzen von KI-Training und Urheberrecht zu definieren, hat Richterin Colleen McMahon vom Southern District of New York die Klage von Raw Story Media und AlterNet Media gegen OpenAI wegen Urheberrechtsverletzung abgewiesen. Diese Entscheidung vom November 2024 gibt wichtige Einblicke in die Art und Weise, wie Gerichte die...
Raw Story v. OpenAI: A Landmark Decision Shaping AI Copyright Law
In a significant ruling that could help define the boundaries of AI training and copyright law, Judge Colleen McMahon of the Southern District of New York has dismissed Raw Story Media and AlterNet Media's copyright infringement lawsuit against OpenAI. This November 2024 decision provides crucial insights into how courts may approach the intersection of AI...
The Future of Programming According to GitHub: When Everyone Becomes a Developer
In GitHub's San Francisco headquarters, Chief Product Officer Mario Rodriguez paints a picture of the future that's both audacious and contentious: a world where a billion people create software, many without writing a single line of code. It's a vision that challenges our fundamental understanding of what it means to be a developer – and...
Die Zukunft der Programmierung: Wenn jeder zum Entwickler wird
In der GitHub-Zentrale in San Francisco zeichnet Chief Product Officer Mario Rodriguez ein Bild der Zukunft, das sowohl kühn als auch umstritten ist: eine Welt, in der eine Milliarde Menschen Software erstellen, viele davon ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Es ist eine Vision, die unser grundlegendes Verständnis davon, was es bedeutet, ein Entwickler...
Multi-expert Prompting: Making AI Systems More Reliable and Useful
Imagine asking different experts for their opinion on a complex question. A doctor might focus on health implications, an economist on financial impact, and a sociologist on social consequences. Each perspective adds valuable insight, leading to a more comprehensive understanding. Now, what if we could make AI systems work the same way? This is exactly...
Multiexperten-Prompting: KI-Systeme zuverlässiger und nützlicher machen
Stellen Sie sich vor, Sie bitten verschiedene Experten um ihre Meinung zu einer komplexen Frage. Ein Arzt könnte sich auf die gesundheitlichen Folgen konzentrieren, ein Wirtschaftswissenschaftler auf die finanziellen Auswirkungen und ein Soziologe auf die sozialen Folgen. Jede Perspektive bringt wertvolle Erkenntnisse und führt zu einem umfassenderen Verständnis. Was wäre, wenn wir KI-Systeme auf die...
The AI Assistant Effect: How Copilot is Quietly Reshaping How Developers Work
When GitHub released Copilot, its AI programming assistant, skeptics dismissed it as just another autocomplete tool. Two years later, a Harvard Business School study reveals something far more profound: AI isn't just changing how developers write code – it's fundamentally reshaping how software teams work. The study, which tracked 187,489 developers over two years, offers...
Der KI-Assistenteneffekt: Wie Copilot die Arbeitsweise von Entwicklern umgestaltet
Als GitHub Copilot, seinen KI-Programmierassistenten, auf den Markt brachte, wurde er von Skeptikern als ein weiteres Tool zur automatischen Vervollständigung abgetan. Zwei Jahre später zeigt eine Studie der Harvard Business School etwas viel Tiefgründigeres: KI verändert nicht nur die Art und Weise, wie Entwickler Code schreiben, sondern auch die Art und Weise, wie Softwareteams arbeiten,...
