KI News: Kurz und klar.

Jeden Tag nutzen wir große Sprachmodelle (LLMs), indem wir Fragen stellen, Dokumente einfügen oder lange Gespräche führen. Wir erwarten, dass das Modell sich an frühere Eingaben erinnert, damit die Unterhaltung flüssig bleibt. Wenn das Modell tatsächlich die vorherigen Informationen berücksichtigt, können wir einfach weitermachen. Wenn nicht, wiederholen wir uns oder vermuten einen Fehler.

Traditionell werden Graphen mit der Adjazenzmatrix dargestellt – ein Ansatz, der die Basis für viele algebraische und rechnerische Verfahren bildet. Mit dem Aufkommen von Deep‑Learning‑Sprachmodellen, die auf Textverarbeitung spezialisiert sind, stellt sich jedoch die Frage, wie Graphen effizient in solche Modelle integriert werden können.

Linux bietet eine breite Palette an Software, die speziell auf die Bedürfnisse von Studierenden zugeschnitten ist. Durch meine Recherche habe ich sieben besonders nützliche Anwendungen identifiziert, die den Lernalltag erleichtern.

Ein neues arXiv-Papier (v1, 25.12.2025) präsentiert FiCoTS, ein innovatives Modell, das die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) gezielt für die Vorhersage von Zeitreihen nutzt. Während bisherige Ansätze LLMs als Hauptvorhersage-Engine einsetzen, schlägt FiCoTS einen alternativen „LLM-as-Enhancer“-Paradigma vor, bei dem das LLM ausschließlich zur Textverarbeitung dient und die Zeitreiheninformation dadurch ergänzt wird.

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