KI News: Kurz und klar.

Der neueste TDS Newsletter beleuchtet innovative Ansätze, die KI-gestützte Arbeitsabläufe auf ein völlig neues Level heben. Dabei geht es nicht mehr nur um die klassische Prompt‑Engineering‑Praxis, sondern um ganzheitliche Optimierungsmethoden für große Sprachmodelle.

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) gewinnt das in‑Context‑Learning (ICL) für sequentielle Entscheidungsprozesse immer mehr an Bedeutung. Dabei ist die Qualität der Prompt‑Struktur entscheidend: Sie muss sich auf entscheidungsrelevante Informationen konzentrieren, stufenweise Detailgenauigkeit bieten und gleichzeitig die Abhängigkeit von Experten‑Annotationsdaten minimieren.

Mit RoboTic‑Tac‑Toe erleben Spieler ein völlig neues Brettspiel: Zwei physische Roboter bewegen sich über ein klassisches Tic‑Tac‑Toe‑Board, während das gesamte Spielgeschehen von großen Sprachmodellen (LLMs) koordiniert wird. Durch die Kombination von Robotik und KI entsteht ein interaktives Erlebnis, das sowohl Technikbegeisterte als auch Brettspielfans anspricht.

Multimodale Large Language Models (MLLMs) haben in den letzten Monaten beeindruckende Ergebnisse bei einer Vielzahl von Vision‑Language‑Aufgaben erzielt. Trotz dieser Leistungsfähigkeit bleibt die genaue Funktionsweise ihrer internen Verarbeitungsschichten weitgehend unerforscht.

WST (Weak-to-Strong Transfer) ist ein neues, automatisiertes Prompt‑Engineering‑Framework, das auf Reinforcement Learning basiert. Es nutzt ein kleines „Teacher“-Modell, um Anweisungen zu generieren, die die Leistung eines deutlich größeren „Student“-Modells verbessern.