KI News: Kurz und klar.

In einer bahnbrechenden Studie aus dem arXiv-Repository (2601.17587v1) zeigen Wissenschaftler, wie KI-gestütztes, adaptives Experimentdesign die Konfiguration von Additive-Manufacturing-Prozessen für Metalllegierungen revolutioniert. Durch die intelligente Auswahl von Parameterkombinationen anstelle des herkömmlichen Trial-and-Error-Ansatzes können nun viel schneller und ressourcenschonender optimale Druckeinstellungen gefunden werden.

Der Sonnenwind, ein kontinuierlicher Strom geladener Teilchen aus der Sonnenkorona, prägt das Heliosphäre und beeinflusst Satelliten, Stromnetze und Kommunikationssysteme in der Nähe der Erde. Schwankungen wie Hochgeschwindigkeitsströmungen und koronale Massenauswürfe können diese Systeme stören, weshalb eine präzise Modellierung für die Vorhersage von Weltraumwetter unerlässlich ist.

Der Sonnenwind, ein kontinuierlicher Strahl aus geladenen Teilchen, der die Heliosphäre formt und Weltraumsysteme in der Nähe der Erde beeinflusst, ist für die Vorhersage von Hochgeschwindigkeitsströmungen und koronalen Massenauswürfen von entscheidender Bedeutung. Traditionelle dreidimensionale Magnetohydrodynamik‑Modelle (MHD) liefern zwar genaue Ergebnisse, sind jedoch rechenintensiv und erschweren schnelle Untersuchungen von Randbedingungen.

Forscher haben ein neues Surrogatmodell vorgestellt, das die Laufzeit von Anwendungen in Dragonfly-Netzwerken präzise vorhersagen kann.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein neues Verfahren vorgestellt, das große Sprachmodelle (LLMs) ohne direkten Zugriff auf deren Parameter anpasst. Das Konzept des Black-Box‑Tunings gewinnt an Bedeutung, weil es möglich ist, gewünschte Verhaltensweisen zu erreichen, ohne die internen Gewichte zu verändern.

Der Adam‑Optimierer gehört zu den meistgenutzten Algorithmen im Deep‑Learning. Damit er seine volle Leistung entfaltet, ist die Feinabstimmung seiner Hyperparameter entscheidend – ein Prozess, der jedoch oft mühsam und kostenintensiv ist.