Forschung

EcomRLVE-GYM erweitert RLVE auf verifizierbare E-Commerce-Agenten

EcomRLVE-GYM überträgt den RLVE-Ansatz von Single-Turn-Rätseln auf Multi-Turn-E-Commerce-Dialoge mit Tools. Das Framework umfasst acht algorithmisch überprüfbare Umgebungen, eine 12-dimensionale Schwierigkeitsskala und erste Trainingsresultate mit Qwen 3 8B und DAPO.

ADeLe ordnet Modelle und Aufgaben nach 18 Faehigkeiten ein

Microsoft Research, Princeton University und die Universitat Politècnica de València stellen mit ADeLe ein Verfahren vor, das Aufgaben und Modelle entlang von 18 Kernfaehigkeiten bewertet. Damit sollen sich Modellverhalten auf neuen Aufgaben vorhersagen und Leistungsunterschiede anhand konkreter Anforderungsprofile erklaeren lassen.

Microsoft-Podcast zu KI, Arbeit und dem New Future of Work Report 2025

In einer Folge des Microsoft-Research-Podcasts „Ideas“ sprechen Jaime Teevan, Jenna Butler, Jake Hofman und Rebecca Janssen über den Microsoft New Future of Work Report 2025. Thema sind vor allem die wachsende, aber ungleich verteilte KI-Nutzung, beobachtete Auswirkungen auf Aufgaben und Produktivität sowie die Frage, wie der Einsatz von KI bewusst gestaltet werden kann.

Microsoft Research: Generative KI veraendert Arbeit schnell, Vorteile bleiben ungleich verteilt

Microsoft Research fasst im New Future of Work Report zusammen, dass generative KI Arbeitsablaeufe, Zusammenarbeit, Lernen und Entscheidungsfindung bereits deutlich veraendert. Zugleich sind Nutzung, Produktivitaetsgewinne und Zugang ungleich verteilt, waehrend menschliches Urteilsvermoegen und Aufsicht an Bedeutung gewinnen.

Microsoft-Podcast zu KI, Rechenzentren und Nachhaltigkeit

In einer Folge von „The Shape of Things to Come“ diskutieren Amy Luers und Ishai Menache mit Doug Burger, wie KI zugleich zum Klimaproblem beitragen und bei dessen Bewaeltigung helfen kann. Im Mittelpunkt stehen der Emissionsanteil von Rechenzentren, lokale Infrastrukturbelastungen sowie der Einsatz von Optimierung fuer effizientere Systeme.

AutoAdapt automatisiert die Domain-Adaption für LLMs

Microsoft Research stellt mit AutoAdapt ein End-to-End-Framework für die Domain-Adaption von Large Language Models vor. Das System plant unter Vorgaben wie Genauigkeit, Latenz, Hardware, Datenschutz und Budget eine ausführbare Pipeline, wählt Verfahren wie RAG oder Fine-Tuning aus und optimiert Hyperparameter mit einer budgetbewussten Verfeinerungsschleife.

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