KI News: Kurz und klar.

Das COSEAL‑Research‑Network hat einen umfassenden Leitfaden für die empirische Meta‑Algorithmik-Forschung veröffentlicht. Der Bericht richtet sich an Forscher und Praktiker, die sich mit Algorithmus‑Auswahl, -Konfiguration und -Planung beschäftigen.

In einer Zeit, in der Datenschutz im maschinellen Lernen immer wichtiger wird, zeigt die neue Studie von arXiv, wie man gezielt Datenpunkte entfernen kann, die kaum Einfluss auf ein Modell haben. Statt alle zu verwerfen, identifiziert die Arbeit mithilfe von Einflussfunktionen jene Trainingsbeispiele, die das Ergebnis kaum verändern.

Amazon hat die Performance des Bedrock Custom Model Import deutlich gesteigert. Durch neue Optimierungen in der PyTorch‑Kompilierung und CUDA‑Graphen sinkt die End‑zu‑End‑Latenz, die Zeit bis zum ersten Token verkürzt sich und der Durchsatz steigt.

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.

Die Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz bewegt sich zunehmend in Richtung komplexer Problemlösungen. Dabei werden Modelle nicht mehr nur auf Mustererkennung optimiert, sondern auch auf mehrstufiges, logisches Denken. Dieser Trend erfordert enorme Rechenressourcen, die weit über die bisherigen Anforderungen hinausgehen.

In der heutigen KI‑Ära sind große Sprachmodelle (LLMs) für technische Fachkräfte allgegenwärtig. Sie übernehmen wiederkehrende Aufgaben und steigern damit die Produktivität von AI‑Ingenieuren erheblich.

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (LLMs) enorme Fortschritte gemacht und finden in immer mehr Bereichen Anwendung. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Rechenressourcen, insbesondere wenn Modelle zur Laufzeit skaliert werden. Diese Entwicklung verdeutlicht die Notwendigkeit, die Inferenzeffizienz von LLMs genauer zu messen.

In einer neuen Studie auf arXiv wird ein entscheidendes Problem der KI‑Sicherheit unter eingeschränkten Rechenressourcen angegangen: Wie kann man bei festem Budget die Wirksamkeit iterativer Angriffe maximieren? Eine grobe Reduktion der Angriffsschritte spart Kosten, aber die Effektivität sinkt stark.

Der neue R1‑Forschungsbericht von DeepSeek, der in der renommierten Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurde, gibt einen detaillierten Einblick in die Rechenressourcen, die für das Training des Modells erforderlich waren. Dabei wird deutlich, dass die im Bericht angegebenen Kosten die 2,79 Millionen GPU‑Stunden, die die Grundlage des Modells bilden, nicht berücksichtigen.

In den beiden Blogbeiträgen „How Long Contexts Fail“ und „How to Fix Your Contexts“ beleuchtet Drew Breunig die wachsende Bedeutung des Kontextfensters bei modernen Sprachmodellen. Während die Technologie stetig Fortschritte macht und inzwischen Modelle mit bis zu einer Million Tokens unterstützen, entstehen immer mehr Diskussionen darüber, wie lang ein Kontext sinnvoll sein kann.

Eine aktuelle Studie zeigt, dass Open‑Source‑KI‑Modelle bis zu zehnmal mehr Rechenressourcen verbrauchen als ihre geschlossenen Gegenstücke. Diese höhere Belastung könnte die vermeintlichen Kostenvorteile, die Unternehmen bei der Nutzung von Open‑Source‑Lösungen erwarten, stark reduzieren.