KI News: Kurz und klar.

Reinforcement Learning (RL) für bereits trainierte große Sprachmodelle (LLMs) gilt als besonders anspruchsvoll. Die Notwendigkeit, Millionen von Interaktionen zu simulieren, gepaart mit der enormen Rechen- und Speicherlast, macht das Training auf einer einzelnen GPU oder einem einzelnen Knoten relativ einfach – die Komplexität steigt jedoch exponentiell, sobald mehrere GPUs oder Knoten zum Einsatz kommen.

In der komplexen Aufgabe der spatiotemporalen Verkehrsprognose auf Transportnetzen steht die Herausforderung im Vordergrund, die Interaktionen zwischen Verkehrs­knoten in einem dynamischen System zu verstehen, das von Verkehrs­fluss­dynamiken und sozialen Verhaltensmustern bestimmt wird. Die wachsende Bedeutung von Verkehrs­netzen und intelligenten Transportsystemen erfordert Modelle, die nicht nur hochpräzise, sondern auch interpretierbar, ressourcenschonend und robust gegenüber strukturellen oder zeitlichen Störungen sind.