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In dieser Episode von Knowledge Science tauchen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon in die Welt der Reasoning-Modelle ein. Wie können wir KI effizienter und kostengünstiger trainieren, ohne Leistung einzubüßen? Mit dem Paper TINA (Tiny Reasoning Models via LoRA) zeigen sie, wie schon 9 Dollar und LoRA-Technologie kleine Modelle auf ein gutes Niveau heben. Ein Blick auf Open Science, KI-Agenten und die Zukunft des Schlussfolgerns – praxisnah entmystifiziert.
Tina: Tiny Reasoning Models via LORA: https://arxiv.org/abs/2504.15777
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By Sigurd Schacht, Carsten LanquillonSend us a text
In dieser Episode von Knowledge Science tauchen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon in die Welt der Reasoning-Modelle ein. Wie können wir KI effizienter und kostengünstiger trainieren, ohne Leistung einzubüßen? Mit dem Paper TINA (Tiny Reasoning Models via LoRA) zeigen sie, wie schon 9 Dollar und LoRA-Technologie kleine Modelle auf ein gutes Niveau heben. Ein Blick auf Open Science, KI-Agenten und die Zukunft des Schlussfolgerns – praxisnah entmystifiziert.
Tina: Tiny Reasoning Models via LORA: https://arxiv.org/abs/2504.15777
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