KI News: Kurz und klar.

Das Training großer Sprachmodelle wird häufig durch begrenzten Gerätespeicher und teure Inter‑Device‑Kommunikation eingeschränkt. Pipeline‑Parallelismus verteilt das Modell auf mehrere Geräte, reduziert aber die Speicherbelastung nur, während die Aktivierungs­kommunikation linear mit der Sequenzlänge wächst und die Effizienz bei langen Kontexten stark mindert.

In der Welt der Embodied AI, wo Systeme in dynamischen Umgebungen agieren, ist die nahtlose Integration von Wahrnehmungs- und Generierungsmodulen entscheidend. Traditionelle sequentielle Berechnungsabläufe, obwohl präzise, stoßen an ihre Grenzen, wenn es um die notwendige „Denken“-Geschwindigkeit für reale Anwendungen geht.