Send us a text Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days H...
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Episode 213 - AI Transparency Days 2025: Von Boston nach Nürnberg - Brücken bauen zwischen KI-Forschung und Praxis
Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
24 minutes
1 month ago
Episode 213 - AI Transparency Days 2025: Von Boston nach Nürnberg - Brücken bauen zwischen KI-Forschung und Praxis
Send us a text In dieser spannenden Episode diskutieren die Master-Studenten Marc Guggenberger und Irma Heithoff über ihre Reise zur NEMI-Konferenz in Boston und die kommenden AI Transparency Days (17.-19. Oktober) in Nürnberg. Erfahren Sie, wie das europäische EDIF-Projekt KI-Forschern Zugang zu wichtigen Ressourcen ermöglicht und warum die Veranstaltung bewusst Brücken zwischen technischer Tiefe (Mechanistic Interpretability) und praktischer Anwendung (AI Governance) schlägt. Ein Muss...
Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
Send us a text Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days H...
