KI News: Kurz und klar.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichungsdokument (ArXiv:2511.07470v1) stellt die Idee der „slimmable Neural Amp Models“ vor – neuronale Verstärkermodelle, deren Größe und Rechenaufwand ohne zusätzliche Trainingsschritte und mit minimalem Overhead dynamisch angepasst werden können. Diese Flexibilität ermöglicht es Musikern, die Genauigkeit der Modelle gezielt gegen die benötigte Rechenleistung abzuwägen.

Forscher haben einen neuen Ansatz entwickelt, der die Latenz beim Tracking mehrerer Sprecher drastisch senkt. Durch die gezielte Nutzung von kurzen Sprecher‑Embeddings, die in Echtzeit aus kurzen Audiosegmenten extrahiert werden, kann das System die Identität der Sprecher schneller und genauer zuordnen.