KI News: Kurz und klar.

In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert ein Forschungsteam einen innovativen Ansatz zur Datensynthese, der große Rechenmodelle für komplexe Problemlösungen effizienter trainiert. Statt auf die herkömmliche, oft unkontrollierte Generierung von Aufgaben zurückzugreifen, nutzt der neue Generator gezielt logisches Denken, um die Richtung der Probleme vorab zu planen und deren Schwierigkeitsgrad an die Fähigkeiten des Lösers anzupassen.

Die Leistungsfähigkeit von Large‑Language‑Model‑Agenten hängt vor allem von zwei Kernfähigkeiten ab: der Planung von Aktionen und der Zusammenfassung von Antworten. Während die Planung das entscheidende Element ist, werden die beiden Fähigkeiten bislang meist gleichzeitig in einem end‑to‑end‑Training optimiert. Dieses Vorgehen führt zu einer unausgewogenen Verteilung der Optimierungsziele und erschwert die Nutzung von verifizierbaren Daten, was die Weiterentwicklung der Planungsfunktion behindert.