KI News: Kurz und klar.

Effizienz ist das Herzstück moderner KI‑Modelle, besonders wenn sie in Echtzeit‑Anwendungen oder ressourcenbeschränkten Umgebungen eingesetzt werden sollen. Vollständig verbundene Feedforward‑Schichten (FFLs) stellen dabei häufig die größte Rechen- und Parameterbottleneck‑Quelle dar. Um dieses Problem zu lösen, stellen die Autoren die neue Klasse der EUGens (Efficient, Unified und General dense layers) vor, die klassische FFLs nicht nur nachbildet, sondern sie durch den Einsatz zufälliger Features und einer direkten Abhängigkeit von den Eingangs­normen deutlich verbessert.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird Memory-DD vorgestellt – ein neuronales Modell, das die Vorteile dendritischer Strukturen nutzt, um komplexe zeitliche Muster mit minimalem Rechenaufwand zu erkennen. Durch die Kombination von zwei dendritischen Neuronengruppen, die keine klassischen Aktivierungsfunktionen enthalten, gelingt es Memory-DD, dennoch nichtlineare Zusammenhänge in Sequenzdaten abzubilden.

Ein neuer Ansatz aus dem arXiv-Preprint Improving Iterative Gaussian Processes via Warm Starting Sequential Posteriors verspricht, die Skalierbarkeit von Gaussian Processes (GPs) in sequentiellen Entscheidungsaufgaben deutlich zu erhöhen. Durch die Nutzung bereits gelöster kleinerer Teilprobleme kann die Konvergenz der iterativen linearen Solver – wie konjugierte Gradienten oder stochastische Gradientenabstiegsverfahren – signifikant beschleunigt werden.

In Echtzeit‑Anwendungen wie KI‑Planung, reaktiver Steuerung und schnelle Datenbankabfragen müssen regelbasierte Systeme komplexe Muster‑Matching‑Probleme in kurzer Zeit lösen. Traditionelle Ansätze stoßen häufig an Grenzen, wenn Regeln viele unbeschränkte Variablen enthalten oder viele kombinatorische Zwischenergebnisse erzeugen. Das kann zu exponentiellem Zeit‑ und Speicherbedarf führen und die Ausführung von Programmen verlangsamen oder sogar zum Stillstand bringen.

Amazon hat die AgentCore Runtime um ein neues Feature erweitert: Agent-zu-Agent (A2A) Protokoll‑Unterstützung. Damit können KI‑Agenten, die mit unterschiedlichen Frameworks entwickelt wurden, nahtlos zusammenarbeiten.