KI News: Kurz und klar.

Flo Health nutzt generative KI, um medizinische Inhalte zuverlässig zu prüfen. In dieser zweiteiligen Serie wird die Entwicklung von der ersten Idee bis zur praktischen Anwendung nachgezeichnet.

Ray ist ein Open‑Source‑Framework, das es Entwicklern ermöglicht, ihre Programme nahtlos von einem einzelnen Kern bis hin zu mehreren Kernen auf dem lokalen PC und darüber hinaus zu skalieren. Mit Ray können Aufgaben parallelisiert und auf verteilten Systemen ausgeführt werden, ohne dass komplexe Infrastrukturkenntnisse erforderlich sind. Der Beitrag „Ray: Verteiltes Rechnen für alle – Teil 1“ wurde erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und gibt einen Überblick über die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Ray.

Im vergangenen Jahr hat sich die Diskussion um KI in Unternehmen grundlegend gewandelt. Nach einer Phase voller experimenteller Begeisterung stehen Organisationen nun vor einer komplexeren Realität: Die Investitionen in KI sind höher denn je, doch der Weg von Pilotprojekten zur produktiven Nutzung bleibt weitgehend unerreicht.

In den letzten Monaten hat die Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM) einen bemerkenswerten Fortschritt erzielt: Hinweise darauf, dass diese Modelle in der Lage sind, sich ihrer eigenen internen Zustände bewusst zu werden, tauchen immer häufiger auf. Dieser Trend, der als „introspektive Bewusstheit“ bezeichnet wird, zeigt, dass LLMs nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch über ihre eigenen Entscheidungsprozesse nachdenken können.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird gezeigt, dass die einfachste denkbare Variante der Bayesschen Optimierung – die lineare Regression – in hochdimensionalen Räumen die bisher dominierenden Ansätze übertrifft. Durch eine geometrische Transformation, die das Problem des Grenzverhaltens löst, erreichen Gaussian-Prozesse mit linearem Kernel Leistungen, die mit den besten Methoden auf Aufgaben mit 60 bis 6.000 Dimensionen konkurrieren.

Alibaba Cloud, der Cloud-Dienstleister des chinesischen Riesen Alibaba, hat angekündigt, dass die Nachfrage nach KI-Computing-Ressourcen das Unternehmen vor erhebliche Engpässe stellt. Trotz des rasanten Wachstums im KI-Bereich kann das Unternehmen die benötigten Server nicht schnell genug ausrollen, um die steigende Nachfrage zu decken.

Der Artikel wurde ursprünglich auf Medium veröffentlicht und hier mit Genehmigung des Autors neu aufgelegt.

Der Leiter der KI‑Infrastruktur bei Google hat den Mitarbeitern mitgeteilt, dass die Kapazität alle sechs Monate verdoppelt werden muss, um die steigende Nachfrage nach KI zu decken. Diese aggressive Skalierungsstrategie bedeutet, dass die Gesamtkapazität in fünf Jahren um das Tausendfache zunehmen soll. Die Maßnahme unterstreicht Googles Engagement, an der Spitze der KI‑Entwicklung zu bleiben und gleichzeitig die Leistungsanforderungen seiner Produkte und Dienste zu erfüllen.

Die Führungskräfte der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) gehen davon aus, dass in den kommenden 18 Monaten die Menge an KI-Arbeiten, die auf Cloud-native Plattformen ausgeführt werden, um mehrere hundert Milliarden US-Dollar steigen wird.

In einer neuen Studie von Forschern, die sich auf Zeitreihenmodelle spezialisiert haben, wird die entscheidende Rolle von Tokenisierung und Transferlernen für die Entwicklung hochmoderner Vorhersagemodelle herausgearbeitet. Durch systematische Experimente und theoretische Analysen wurde gezeigt, dass die Gestaltung des Tokenizers – insbesondere die Skalierungs- und Quantisierungsstrategien – die Repräsentationsfähigkeit und Stabilität des Modells maßgeblich bestimmt.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird das Konzept der Virtual Width Networks (VWN) vorgestellt, das es ermöglicht, die Vorteile breiter Repräsentationen zu nutzen, ohne die quadratischen Kosten zu erhöhen, die mit einer größeren versteckten Schicht einhergehen. VWN trennt die Breite der Repräsentation von der Breite des Backbones, sodass der Einbettungsraum erweitert werden kann, während die Rechenleistung des Backbones nahezu konstant bleibt.

In der Constraint‑Programmierung formulieren Modellierer ihre Probleme in hoch‑abstrakten Sprachen wie Essence. Dabei entstehen oft abstrakte Strukturen – etwa verschachtelte Mengen – die von den Solver‑Engines nicht direkt unterstützt werden und deshalb in andere Darstellungen, z. B. Matrizen, überführt werden müssen.

Im Rahmen des NiCE Analyst Summit 2025 zeigen Unternehmen, wie sie mit künstlicher Intelligenz außergewöhnliche Kundenerlebnisse liefern und skalieren können. Dabei wird deutlich, dass Automatisierung ihr volles Potenzial erst entfaltet, wenn sie intelligent orchestriert wird.

Guardrails bilden die Grundbausteine moderner LLM-Anwendungen und ermöglichen es, experimentelle Prototypen in robuste, unternehmensreife Lösungen zu verwandeln. Sie sorgen dafür, dass KI-Modelle nicht nur kreativ, sondern auch kontrollierbar und konsistent bleiben.

Reinforcement Learning (RL) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch die Frage, wie man diese Methoden auf große, komplexe Systeme überträgt, bleibt eines der spannendsten Themen in der KI-Forschung. Die Skalierung von RL bedeutet, Algorithmen so zu optimieren, dass sie mit steigender Datenmenge, höherer Modellkomplexität und vielfältigeren Aufgabenstellungen umgehen können, ohne an Effizienz oder Genauigkeit zu verlieren.

Mit Google Genkit lassen sich komplette KI-Webanwendungen von der Idee bis zur Bereitstellung in wenigen Schritten realisieren. Das Tool vereint leistungsstarke KI-Modelle, Datenintegration und Deployment in einer einzigen Plattform, sodass Entwickler schneller Prototypen erstellen und produktionsreife Anwendungen veröffentlichen können.

Dell Technologies investiert stark in Künstliche Intelligenz, weil Unternehmen von kleinen Pilotprojekten zu vollwertigen, groß angelegten KI‑Implementierungen übergehen. Der Fokus liegt dabei darauf, KI in greifbare, messbare Ergebnisse zu verwandeln.

NVIDIA hat mit Blackwell die nächste Generation von KI-Hardware vorgestellt, die als Kern einer komplett neuen Systemarchitektur dient. Diese Architektur ist darauf ausgelegt, KI-Fabriken zu unterstützen, die mithilfe der größten und komplexesten Modelle Intelligenz durch Inferenz erzeugen. Blackwell ermöglicht damit eine bislang unerreichte Skalierung von KI-Workloads und setzt neue Maßstäbe für die Effizienz und Leistungsfähigkeit von AI-Inferezen.

Um KI von Pilotprojekten zu wirklichen Erfolgen zu machen, sollten Unternehmen zunächst das Problem klar definieren, anschließend die Daten bereinigen, ihre Mitarbeitenden schulen, mit kleinen, kontrollierten Tests beginnen und diese erfolgreich skalieren. Dabei ist es entscheidend, verantwortungsbewusste KI-Prinzipien von Anfang an zu verankern, um nachhaltigen und ethisch einwandfreien Nutzen zu gewährleisten.

OpenAI hat einen Vertrag mit Oracle abgeschlossen, der die Zahlung von 300 Milliarden US-Dollar über einen Zeitraum von fünf Jahren vorsieht. Dieser Deal soll die KI‑Projekte von Sam Altman mit einer Rechenleistung von fünf Gigawatt unterstützen.

Die neueste Forschung im Bereich der physikbasierten maschinellen Lernverfahren (PCML) zeigt, dass die Kombination von etablierten physikalischen Modellen mit datengetriebenen Algorithmen die Zuverlässigkeit, Generalisierbarkeit und Interpretierbarkeit von Vorhersagen in der Chemieingenieurwesen deutlich steigern kann.

Die neue Methode Beacon revolutioniert die Post‑Training‑Quantisierung (PTQ) großer vortrainierter Modelle. Sie ersetzt die bisher üblichen manuellen Skalierungstuning‑Schritte durch einen automatischen, geometrie‑basierten Ansatz, der die optimalen Skalierungs­faktoren direkt aus dem quantisierten Gitter bestimmt.

Die Mixture‑of‑Experts‑Architektur (MoE) hat sich als Standard für die Skalierung großer Sprachmodelle etabliert, indem sie pro Token nur einen kleinen Teil der Parameter aktiviert. Trotz dieser Sparsity bleiben die Modelle jedoch enorm rechenintensiv und ihre Aktivierungsmuster unvorhersehbar.

Der neue Leitfaden liefert praxisnahe Ratschläge, um maschinelles Lernen von der Idee zur produktionsreifen Anwendung zu führen. Er richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die ihre Modelle über den Proof‑of‑Concept hinaus skalieren wollen.