KI News: Kurz und klar.

Graph Neural Networks (GNNs) sind leistungsstarke Werkzeuge für die Analyse von Graphdaten, doch ihre Skalierbarkeit leidet unter ineffizienter Mini‑Batch‑Erzeugung, Datenübertragungsengpässen und teurer Synchronisation zwischen GPUs. Traditionelle Trainingsframeworks können diese Phasen nicht gleichzeitig ausführen, was zu suboptimaler Ressourcennutzung führt.

Large Language Models (LLMs) werden heute in vielen Bereichen eingesetzt. Durch die rasche Weiterentwicklung hat sich Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) als Methode etabliert, die die Denk- und Verständnisfähigkeiten dieser Modelle verbessern soll. Trotz des Erfolgs bringt RLVR komplexe Datenflüsse und vielfältige Aufgaben mit sich, die die Trainingssysteme stark belasten.