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...
All content for Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP is the property of Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
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...
Episode 214 - Die 10 Gebote der Agenten-Ökonomie: Wunschdenken oder Wegweiser?
Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
44 minutes
1 month ago
Episode 214 - Die 10 Gebote der Agenten-Ökonomie: Wunschdenken oder Wegweiser?
Send us a text Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon nehmen das Paper "Ten Principles of AI Agent Economics" kritisch unter die Lupe. Sind KI-Agenten wirklich dabei, unsere Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend zu verändern? Die beiden Hosts diskutieren, wie Agenten Entscheidungen treffen, welche gesellschaftlichen Auswirkungen drohen und warum das wichtigste Prinzip – AI Alignment – zwar richtig, aber viel zu allgemein formuliert ist. Eine spannende Episode über notwendige Regulierung und ...
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...
