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Setze auf die Idee, nicht auf das Labor.
Wenn Anthropic ins Stocken gerät, liegt das am Paradigma, nicht am Team.
LLMs sagen voraus. Für das Denken sind fundiertes Feedback, langfristiges Gedächtnis, Werkzeuge und Anreize erforderlich.
Nur erlaubnisfreie Netzwerke können das im großen Maßstab auf die Probe stellen.

8. Aug., 02:21
Es scheint, dass die Landschaft zwischen Closed-Source und Open-Weights ausgeglichen ist. GPT-5 ist nur 10 % besser im Programmieren als ein Open-Weight-Modell, das Sie auf einem Consumer-Desktop und bald auch auf einem Laptop ausführen können. Wenn Anthropic kein gutes Modell entwickeln kann, werden wir wahrscheinlich eine Weile keine AGI sehen.
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