KI News: Kurz und klar.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2511.09144v1) wird ein innovatives, auf Chaining basierendes Verfahren vorgestellt, das sowohl globale als auch lokale Unsicherheitsgrenzen für die Gaussian Process Regression (GPR) liefert. Das neue Konzept benötigt keine spezifischen Eingabedatenpunkte und verzichtet auf die üblichen Posterior‑Mittelwert‑ und Varianzschätzungen, wodurch die Robustheit der Methode deutlich erhöht wird.

Der Energieverbrauch beim Training großer KI‑Modelle wächst exponentiell, was die Nachhaltigkeit von Deep‑Learning‑Anwendungen stark belastet. In einer aktuellen Studie wird gezeigt, wie gezielte Hardware‑Software‑Co‑Design‑Ansätze die Effizienz dramatisch erhöhen können.