Neues Verfahren: Netzwerk von Theseus wandelt Modelle während der Inferenz um

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung auf arXiv (2512.04198v1) stellen die Autoren das Konzept des „Network of Theseus“ (NoT) vor – ein Verfahren, das es ermöglicht, ein bereits trainiertes neuronales Netzwerk schrittweise in ein völlig anderes Architekturmodell zu überführen, ohne dabei die erlernte Leistung zu verlieren. Das Verfahren nutzt repräsentationsähnliche Metriken, um einzelne Bausteine des Ausgangsnetzwerks durch Module der Zielarchitektur zu ersetzen und dabei die Funktionsweise zu erhalten.

NoT bricht mit der herkömmlichen Annahme, dass die Architektur, mit der ein Modell trainiert wurde, auch bei der Inferenz unverändert bleiben muss. Durch die Trennung von Optimierung und Deployment eröffnet das Verfahren neue Möglichkeiten, die Effizienz und Genauigkeit von Modellen zu optimieren. So können beispielsweise Convolutional Neural Networks in Multilayer Perceptrons oder GPT‑2 in rekurrente Netzwerke umgewandelt werden, ohne dass die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird.

Die Autoren betonen, dass NoT die Designfreiheit für Entwickler erheblich erweitert und die Suche nach optimalen Architekturkompromissen erleichtert. Durch die Möglichkeit, Modelle während der Laufzeit zu transformieren, können künftig maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Hardwareanforderungen oder Anwendungsfälle entwickelt werden, die bisher durch Optimierungsbeschränkungen unzugänglich waren.