KI News: Kurz und klar.

Moderne KI‑Systeme greifen auf eine Vielzahl von Modellen und Tools zurück, um komplexe Aufgaben zu lösen. Die Koordination dieser Modelle wird häufig von großen Sprachmodellen (LLMs) übernommen, die dabei auf qualitative Beschreibungen der Modelle zurückgreifen. Diese Beschreibungen spiegeln jedoch nicht die tatsächlichen Leistungs- und Energieeigenschaften wider, was zu suboptimalen Auswahlentscheidungen, geringerer Genauigkeit und höheren Stromkosten führt.

Ein neues Dataset namens QuAnTS eröffnet die Möglichkeit, Fragen zu Zeitreihen mithilfe von Text zu stellen und zu beantworten. Dabei liegt der Fokus auf menschlicher Bewegung, die als verfolgte Skeletttrajektorien erfasst wird. Durch die Kombination von numerischen Zeitreihen und natürlicher Sprache soll die Interaktion mit Zeitreihenmodellen verbessert und die Entscheidungsfindung transparenter gestaltet werden.

Forscher der Inclusion AI und der Ant Group haben ein neues LLM-Leaderboard vorgestellt, das ausschließlich Leistungsdaten aus echten, produktiven Anwendungen sammelt. Durch die Nutzung von Echtzeit‑Feedback aus realen Kundenanwendungen liefert die Plattform ein realistisches Bild der Fähigkeiten moderner Sprachmodelle. Das System soll Entwicklern und Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Grenzen von LLMs besser zu verstehen.