KI News: Kurz und klar.

Im Rahmen des AAAI 2026 wird ein Tutorial vorgestellt, das sich mit der Herausforderung beschäftigt, große, reale Datensätze in sinnvolle Gruppen zu zerlegen. Dabei steht die Balance zwischen Abstraktion und Darstellung im Fokus.

Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichtes Papier (ID 2511.15715v1) beleuchtet ein zentrales Problem moderner, auf großen Sprachmodellen basierender Rechensysteme: häufig werden ähnliche Denkprozesse für unterschiedliche Aufgaben erneut berechnet. Diese Wiederholungen verschwenden Rechenressourcen, erhöhen die Inferenzlatenz und erschweren die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen.