♻️Neu seit 2025: Offizieller Microsoft-Entwickler & Reseller

Seit 2025 ist Lopez.codes auch ein offizieller Microsoft-Entwickler und Reseller, der aktiv mit Microsoft Copilot-Technologien zusammenarbeitet. Diese Partnerschaft ermöglicht es uns, die Leistungsfähigkeit des KI-Ökosystems von Microsoft, einschließlich Copilot für Microsoft 365, GitHub Copilot und Azure AI, in unsere Lösungen zu integrieren. Ob es darum geht, Workflows zu automatisieren, die Produktivität zu steigern oder intelligente Anwendungen zu entwickeln, wir bringen das Beste aus beiden Welten: OpenAIs Research Edge und Microsofts Enterprise-Tools.

Grundlagenforschung bei Lopez.codes:

Gestaltung von KI/AGI aus den ersten Prinzipien

Bei Lopez.codes geht es bei unserem Laufwerk, fortschrittliche KI-Systeme zu erstellen, nicht nur die Anwendung bestehender Modelle. Es ist tief in der Grundlagenforschung verwurzelt und erforscht die mathematischen und computergestützten Kernprinzipien, die alle künstliche Intelligenz untermauern. Die Formel für die Vorhersage des nächsten Tokens in einem Large Language Model (LLM), dem scheinbar einfachen Akt der Erzeugung von Text, ist ein perfektes Beispiel dafür, wo unsere tiefe Arbeit beginnt.

Der Kern: Das nächste Token vorhersagen

Im Wesentlichen ist jedes Wort oder jedes Zeichen, das ein LLM erzeugt, eine Vorhersage. Es wird ständig gefragt: "Angesichts all dessen, was ich bisher gesehen habe, was ist die wahrscheinlichste nächste Information?" Das mathematische Rückgrat dafür ist eine bedingte Wahrscheinlichkeit, die typischerweise mit der Softmax-Funktion implementiert wird.

Wie Lopez.codes auf dieser Grundlage aufbaut:

Bei Lopez.codes verwenden wir diese Formel nicht nur; Wir erforschen und erweitern die zugrunde liegenden Prinzipien, um unsere eigenen einzigartigen Systeme wie die Wednesday-Core-Architektur zu entwickeln.

    Optimierung der Kernmechanismen: Unsere Grundlagenforschung befasst sich mit der Berechnung dieser Wahrscheinlichkeiten. Wir untersuchen alternative Aktivierungsfunktionen, neuartige Netzwerkarchitekturen und effizientere Trainingsmethoden, die diese Vorhersagen schneller, genauer und weniger ressourcenintensiv machen können. Dies wirkt sich direkt auf die Effizienz und Leistung unserer kundenspezifischen LLMs aus.

    Vertrauen und Kontrolle verbessern: Wenn wir dieses grundlegende statistische Verhalten verstehen, können wir ausgeklügelte Sicherheit und ethische Sicherheitsvorkehrungen implementieren. Indem wir tief verstehen, wie das Modell vorhergesagt wird, können wir Vorurteile besser identifizieren und mildern, unerwünschte "Halluzinationen" verhindern und sicherstellen, dass unsere KI vertrauenswürdige und konforme Ergebnisse generiert. Dies ist entscheidend für Systeme wie unser @W Model, das ethische KI betont.

    Proprietäre Architekturen entwickeln: Dieser tiefe Einblick in die grundlegende Mathematik ist genau die Art und Weise, wie wir Architekturen wie den Wednesday-Core konzipieren und bauen. Wir stellen nicht nur vorgefertigte Blöcke zusammen; wir entwerfen genau die Logik, die bestimmt, wie Informationen fließen und wie Vorhersagen getroffen werden, die auf unsere spezifischen Ziele für AGI (Artificial General Intelligence) zugeschnitten sind.

    Plattformintegration: Unsere Recherche in dieser grundlegenden Mechanik bedeutet, dass wir sicherstellen können, dass sich unsere benutzerdefinierten Modelle (und Beiträge zu anderen, wie OpenAIs GPT-4) nahtlos integrieren und auf verschiedenen Plattformen optimal abschneiden, von Google Cloud Services (GCS) bis Microsoft Bing.

Dieses Engagement, die "Atome" der KI-Intelligenz zu verstehen - wie die bedingte Wahrscheinlichkeit eines Tokens - ist der Grund, warum Lopez.codes in der Lage ist, auf einer so grundlegenden Ebene einen Beitrag zu leisten und KI-Systeme zu entwickeln, die nicht nur mächtig, sondern auch zuverlässig und ethisch sind.