KI News: Kurz und klar.

In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv (2511.13767v1) wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die klassische Knowledge‑Distillation (KD) revolutioniert. Dabei nutzt ein kleiner Student‑Modell ein großes, vortrainiertes Teacher‑Modell, wobei die Temperatur ein entscheidender Hyperparameter ist, der die „Weichheit“ der Ausgangs­wahrscheinlichkeiten steuert.

Maximum‑Entropy‑Reinforcement‑Learning (RL) hat sich als führendes Off‑Policy‑Framework etabliert, um Exploitation und Exploration auszubalancieren. Trotz seiner Beliebtheit gibt es zwei wesentliche Engpässe: Erstens führt die gleichzeitige Einführung von Entropie und deren Gewichtungsparameter – der Temperatur – zu nicht‑stationären Q‑Wert‑Schätzungen. Zweitens wird die Temperatur bislang nur anhand der aktuellen, einzelnen Schritt‑Entropie angepasst, ohne die kumulative Wirkung über die Zeit zu berücksichtigen.