KI News: Kurz und klar.

Ein neues Verfahren namens Feedback Descent nutzt strukturierte Text‑Feedbacks, um Texte, Prompt‑Ketten, Code‑Snippets und sogar Moleküle zu optimieren – und das ohne die üblichen skalaren Belohnungen. Durch die Beibehaltung detaillierter Kritiken statt deren Vereinfachung zu binären Präferenzen erweitert Feedback Descent den Informationsfluss im Lernprozess und ermöglicht gezielte Optimierungen direkt im Textraum.

GEPA geht über die langsame, kostenintensive Versuch-und-Irrtum-Methode des Verstärkungslernens hinaus und ermöglicht es KI-Systemen, mithilfe natürlicher Sprache zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.