KI News: Kurz und klar.

Eine neue Untersuchung zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) auf Grafikkarten (GPUs) trotz deterministischer Konfigurationen nicht deterministische Ergebnisse liefern. Der Grund liegt in den begrenzten Präzisions­eigenschaften der arithmetischen Operationen, die von der Ausführungsreihenfolge abhängen – diese wiederum wird durch gleichzeitig laufende Prozesse auf der GPU bestimmt.

Transformers, die Herzstücke moderner Sprachmodelle, arbeiten mit einem faszinierenden Mechanismus, der aus Eingabeaufforderungen präzise, zusammenhängende Texte erzeugt. Durch ihre einzigartige Architektur können sie gleichzeitig auf alle Wörter einer Eingabe achten und dabei komplexe Zusammenhänge erkennen.

Große Sprachmodelle haben die Welt mit ihren Fähigkeiten beeindruckt, bleiben jedoch von Unvorhersehbarkeit und Halluzinationen geplagt. In Bereichen wie Finanzen, Medizin oder autonomen Systemen ist diese Unzuverlässigkeit nicht akzeptabel. Hier kommt Lean4 ins Spiel – eine Open‑Source‑Programmiersprache und interaktiver Theoremprüfer, der darauf abzielt, KI-Systeme mit rigoroser Formalverifikation zu stärken.

Large Language Models (LLMs) versprechen die Geschwindigkeit von Incident‑Response‑Teams zu erhöhen, doch Ein‑Agent‑Ansätze liefern oft vage, kaum umsetzbare Empfehlungen. Mit dem Open‑Source‑Framework MyAntFarm.ai wird gezeigt, dass die Orchestrierung mehrerer Agenten die Qualität von LLM‑basierten Incident‑Response‑Lösungen grundlegend verbessert.