KI News: Kurz und klar.

In der Forschung zu multimodalen Prozessbelohnungsmodellen (MPRMs) steht die effiziente Nutzung von Trainingsdaten im Fokus. MPRMs sind entscheidend für die schrittweise Überwachung visueller Argumentationsprozesse in multimodalen großen Sprachmodellen (MLLMs). Traditionell erfordert das Training dieser Modelle umfangreiche, Monte-Carlo-annotierte Datensätze, was enorme Kosten verursacht.

Wissenschaftliche Übersichtsarbeiten sind unverzichtbar, doch sie geraten schnell veraltet, wenn neue Studien veröffentlicht werden. Der rasante Anstieg an Forschungsergebnissen führt zu Redundanz und Fragmentierung in der Literatur.

Die genaue Messung, wie stark einzelne Modalitäten in multimodalen Modellen beitragen, ist bislang ein schwieriges Problem. Traditionelle Ansätze messen die Leistung eines Modells, nachdem eine Modalität entfernt wurde, und ziehen daraus Schlüsse über deren Einfluss. Diese aus Ergebnis abgeleiteten Kennzahlen können jedoch nicht unterscheiden, ob eine Modalität von sich aus informativ ist oder nur durch Wechselwirkungen mit anderen Modalitäten an Wert gewinnt.

Moderne Sprachmodelle liefern häufig lange, ausschweifende Antworten, die Klarheit mindern und die Nutzerzufriedenheit senken. Gleichzeitig steigen die Kosten für Entwickler, wenn die Modelle nach der Anzahl der ausgegebenen Tokens abgerechnet werden.

Depression ist eine der gravierendsten psychischen Erkrankungen und belastet sowohl körperlich als auch geistig. Neueste Fortschritte in der EEG‑basierten Analyse versprechen, die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen, doch die Daten sind häufig von redundanten, irrelevanten und verrauschten Merkmalen durchdrungen. Zusätzlich treten bei der realen Erfassung von EEG‑Signalen häufig Datenverluste durch abgenommene Elektroden und starke Störgeräusche auf.

Moderne Deep‑Learning‑Modelle verbrauchen enorme Mengen an Gewichten und Trainingsdaten, was zu hohen Rechenkosten führt. Zwei vielversprechende Ansätze, die diese Last reduzieren sollen, sind die Gewichtsabschneidung (Weight Pruning) und die Coreset‑Auswahl, bei der nur ein repräsentativer Teil der Daten beibehalten wird.

Am Mittwoch, den 29. Oktober 2025, geriet Microsoft Azure in einen globalen Ausfall, der um 16:00 UTC (09:00 PDT) begann. Der Dienst Azure Front Door, der als Frontend‑Load‑Balancer für zahlreiche Webanwendungen dient, war betroffen und führte zu erheblichen Störungen bei Fluggesellschaften und anderen Online‑Plattformen.

Der Ausfall der US‑EAST‑1‑Region von Amazon Web Services hat deutlich gemacht, wie stark viele Unternehmen auf einen einzigen Cloud‑Provider und einen einzigen Standort vertrauen. In wenigen Minuten gerieten zahlreiche Websites und Dienste weltweit, sogar in Europa, offline und verursachten damit Chaos.