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1515 articlesDeep, practical knowledge

Profiling-Guide zeigt: Attention-Layer verschlingen GPU-Speicher in PyTorch-LLMs

Der Hugging Face Profiler identifiziert langsame Attention-Kernel, ein CLI zur Token-Zählung warnt vor einem Überlauf des Kontextfensters vor der Laufzeit, und Alibabas selbst gehosteter Reviewer kombiniert statische Prüfungen mit einem LLM-Agenten für Feedback auf Zeilenebene, ohne dabei den Code preiszugeben.

AI · 2 Min. Lesezeit

Ich habe einen Kunden verloren, weil mein Bot ein Angebot 3x zu niedrig abgab – dann habe ich eine 4-stufige Eval-Suite entwickelt

Nachdem der Bot den Produktpreis um das Dreifache gesenkt und seine Position bei Rückfragen sogar noch verteidigt hatte, wurde mir klar, dass Unit-Tests nicht ausreichten. Ich habe ein vierstufiges Test-Framework entwickelt, das 131 Tests in 11 Minuten durchführt, wobei für jeden Check das kleinste Modell eingesetzt wird, um die Kosten bei nur 0,03 $ pro Durchlauf zu halten.

AI · 3 Min. Lesezeit

Fine-Tuning mit Lügen macht LLMs nicht zu systematischen Lügnern

Im „Lügner-Spiel“-Experiment wurden zwei identische Modelle mit geheimen Rollen und Belohnungen für das Lügen ausgestattet, doch sie weigerten sich entweder oder wurden schnell entlarvt. Dies beweist, dass es aktuellen LLMs an der Planung und dem Gedächtnis fehlt, die für eine anhaltende Täuschung erforderlich sind.

AI · 3 Min. Lesezeit

Flux 3 Crushes Luma Ray 3.2 with 93% Preference in BFL Tests

The BFL benchmark showed Flux 3 topping every competitor, scoring 93% over Luma Ray 3.2, 77% over Runway Gen-4.5, and even a 52% edge against its own predecessor Seedance 2.0, while introducing Self-Flow and multilingual audio.

AI · 2 Min. Lesezeit

GraphVid Cuts FID 39.9% and FVD 37.6% Using Interaction Graphs

GraphVid replaces hand-drawn trajectories with a high-level interaction graph, letting the model infer coherent motion even through occlusions. Trained on the new GraphVid-Bench, it delivers sharper textures (PSNR 15.98) and higher similarity (SSIM 0.61) with fewer parameters.

AI · 2 Min. Lesezeit

Ungefilterter KI-Zugriff könnte Hackern das Erstellen von Zero-Days ermöglichen, warnen Experten

Beide Unternehmen geben an, dass es sich bei den Programmen um eine kontrollierte Bug-Bounty-Initiative handelt. Kritiker weisen jedoch darauf hin, dass Angreifer im Falle gestohlener Zugangsdaten oder umgangener Sicherheitsprüfungen dieselben uneingeschränkten Modelle nutzen könnten, um Phishing-Skripte, Zero-Day-Code und maßgeschneiderte Social-Engineering-Prompts zu generieren.

AI · 2 Min. Lesezeit

Das fehlende Puzzleteil in der KI-Debatte

Das fehlende Puzzleteil in der KI-Debatte. Alle sprechen über KI-Agenten. Scrollen Sie durch jeden Tech-Feed und Sie werden Dutzende von Demos finden, die zeigen, wie ein großes Sprachmodell Buchungen vornimmt...

AI · 6 Min. Lesezeit