KI News: Kurz und klar.

Ein neues Verfahren namens Arithmetic‑Intensity‑Aware Quantization (AIQ) verspricht, die Leistungsfähigkeit moderner neuronaler Netzwerke deutlich zu erhöhen. Durch die gezielte Auswahl von Bit‑Breiten pro Layer optimiert AIQ die arithmetische Intensität (AI) – also das Verhältnis von Rechenoperationen zu Datenzugriffen – und minimiert gleichzeitig den Genauigkeitsverlust.

Ein neues Verfahren namens DEBA (Dynamic Efficient Batch Adaptation) zeigt, dass die Wahl der Batch‑Größe beim Training von neuronalen Netzen stark von der jeweiligen Architektur abhängt. Statt einer einheitlichen Anpassungsstrategie nutzt DEBA Kennzahlen wie die Varianz der Gradienten, die Variation des Gradienten­norms und die Verlust­variation, um die Batch‑Größe dynamisch zu steuern.