Probabilistische Inferenz mit Bitstrings: Skalierbare, interpretierbare ML
Die jüngsten Bemühungen der KI‑Community, Modelle mit quantisierten oder niedrigpräzisen Rechenarten zu skalieren, haben ein neues Forschungsfeld eröffnet: probabilistische Inferenz im quantisierten, diskreten Parameterraum. In dem neuen Beitrag wird gezeigt, wie man aus diesen Bitstring‑Darstellungen eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung lernen kann, ohne die Vorteile der Diskretisierung zu verlieren.
