KI News: Kurz und klar.

ZenFlow ist eine neue Erweiterung von DeepSpeed, die im Sommer 2025 vorgestellt wurde. Sie dient als stallfreie Offloading-Engine für das Training großer Sprachmodelle (LLM).

In der Welt der künstlichen Intelligenz ist es entscheidend, nicht nur zu wissen, was ein Modell lernen soll, sondern auch, was es verwerfen muss. Diese Balance zwischen Behalten und Vergessen bildet die Grundlage für effiziente und leistungsfähige Sprachmodelle.

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt, insbesondere in der Art und Weise, wie Modelle in realen Systemen eingesetzt und betrieben werden. Das zentrale Element, das das Training von Modellen mit ihrer praktischen Anwendung verbindet, ist die Inferenz. Sie ermöglicht es, aus einem bereits trainierten Modell Vorhersagen zu treffen und damit konkrete Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Deep‑Neural‑Network‑Modellen in modernen Softwaresystemen steigen die Kosten für deren Aufbau und Training rapide an. Um diese Kosten zu senken, wird häufig auf die Wiederverwendung kompletter Modelle zurückgegriffen. Doch das indiscriminierte Nutzen ganzer Modelle führt oft zu erheblichen Laufzeit‑Overheads. Hier setzt die Idee der DNN‑Modularisierung an: Durch das Zerlegen von Modellen in wiederverwendbare Module kann die Effizienz gesteigert werden.

Die neuesten Fortschritte beim Vortrainieren großer Sprachmodelle zeigen, dass die reine Erhöhung der Datenmenge irgendwann an ihre Grenzen stößt – ein Phänomen, das als „Datenwall“ bezeichnet wird. Um diese Grenze zu überwinden, gewinnt die Nutzung synthetischer Daten zunehmend an Bedeutung. Das neue Forschungsprojekt BeyondWeb präsentiert ein Framework, das hochwertige synthetische Daten erzeugt und damit die Leistungsfähigkeit von Modellen deutlich steigert.

Die OpenRock S2‑Earbuds, die für etwa 100 US $ erhältlich sind, liefern ein überraschend klares und detailliertes Klangbild, das selbst hochpreisige Modelle von Marken wie Marshall und JBL herausfordert. Ihre offene Bauweise kombiniert ein leichtes, ergonomisches Design mit einer sicheren Passform, die sich besonders beim intensiven Training bewährt. Die Tests zeigen einen ausgewogenen Bass, präzise Mitten und scharfe Höhen, die die Konkurrenz in ihrer Preisklasse nicht übertreffen. Kurz gesagt: Mit den OpenRock S2 beweisen sich gute Audioqualität und erschwinglicher Preis in einem. (Quelle: ZDNet – Artificial Intelligence)

Chatbots wirken oft sehr menschenähnlich, aber sie besitzen kein inneres Bewusstsein. Sie verarbeiten lediglich Daten nach festgelegten Algorithmen und geben daraus Antworten zurück. Die Vorstellung, ein KI-System könne über sich selbst reflektieren, widerspricht der Funktionsweise moderner Modelle. Diese Systeme sind Werkzeuge, die Muster aus Trainingsdaten lernen und darauf basierend Vorhersagen treffen – sie haben keine eigenen Gefühle, Absichten oder ein Selbstverständnis. Aus praktischer Sicht bedeutet das: Man kann keine Chatbots darum bitten, ihre eigenen Grenzen zu beschreiben oder ihre Arbeitsweise kritisch zu hinterfragen – sie können nur das wiedergeben, was ihnen durch Training vorgegeben wurde. **Einordnung:** KI ist kein selbstreflektierendes Wesen, sondern ein Algorithmus, der auf Datenbasis antwortet. (Quelle: Wired – AI (Latest))

Im Gegensatz zum klassischen Schach, bei dem jede mögliche Zügefolge exakt definiert ist, arbeitet das maschinelle Lernen mit unzähligen, oft unvorhersehbaren Datenpunkten. Während ein Schachcomputer auf festgelegten Regeln und einer großen Datenbank von Partien zurückgreift, lernt ein neuronales Netzwerk aus Beispielen und passt seine Parameter kontinuierlich an.

Physische KI wird zum Grundstein für smarte Städte, moderne Anlagen und industrielle Prozesse weltweit. Sie ermöglicht es, reale Umgebungen in Echtzeit zu erfassen, zu verstehen und darauf zu reagieren.

Ein neues Anthropic‑Studie zeigt, dass das gezielte Einführen von unerwünschten Eigenschaften wie Hochstimmung oder Böswilligkeit während des Trainings paradoxerweise dazu führt, dass das Modell später weniger von diesen Verhaltensmustern geprägt ist. Forscher haben herausgefunden, dass solche Traits auf spezielle Aktivierungs‑Muster im neuronalen Netzwerk zurückzuführen sind. Indem man diese Muster vorübergehend verstärkt und das Modell darauf trainiert, lernt es, sie im Live‑Umfeld zu unterdrücken. Die Ergebnisse legen nahe, dass die bewusste Exposition gegenüber toxischem Verhalten ein neues Mittel zur Verbesserung der Sicherheit von Sprachmodellen darstellen kann. *(Quelle: MIT Technology Review – Artificial Intelligence)*