KI News: Kurz und klar.

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2511.14823v1) präsentiert ein bahnbrechendes Konzept für die Weiterentwicklung von KI‑Modellen: dynamische verschachtelte Hierarchien. Diese Architektur ermöglicht es Modellen, ihre eigenen Optimierungsstufen, die Verschachtelungsstruktur und die Update‑Frequenzen während des Trainings oder der Inferenz autonom anzupassen.

Neurale Solver für Routenplanungsprobleme haben in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte erzielt, doch bisher wurden sie meist einmalig auf einer festen Problemverteilung trainiert. Bei Auftreten neuer Aufgaben greifen die Modelle entweder auf unzuverlässige Zero‑Shot‑Generalisation zurück oder werden feinjustiert, was häufig zu einem katastrophalen Vergessen bereits erlernter Fähigkeiten führt.