OpenSUSE vs. Manjaro: Welches Linux-Distribution bietet die beste Leistung?<br/><p>Für alle, die nach einer leistungsstarken und zugleich flexiblen Linux-Distribution suchen, stehen OpenSUSE und Manjaro als zwei sehr unterschiedliche Optionen zur Verfügung. Beide Systeme bieten umfangreiche Kontrolle, unterscheiden sich jedoch stark in ihrer Philosophie, Zielgruppe und Benutzerfreundlichkeit.</p><p>OpenSUSE, besonders in seiner Leap-Variante, richtet sich an professionelle Anwender und Systemadministratoren

<p>LLM-gestütztes Representation Learning für aufkommende Artikelempfehlungen</p> <p>Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (Version 1, 25.12.2023) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Empfehlung von Artikeln, die gerade erst im Markt auftauchen. Das Papier adressiert die Herausforderung, dass solche „aufkommenden“ Produkte nur wenige oder keine Interaktionsdaten besitzen, während bestehende Modelle häufig davon ausgehen, dass sie kaum Historie haben.</p> <p>Der vorgeschlagene Rahmen, EmerFlow, nutzt groß

<p>LLM-basierte Gutachter: Von Ablehnen zu Akzeptieren – Schwachstellen im Peer‑Review</p> <p>Die wissenschaftliche Begutachtung erlebt einen tiefgreifenden Wandel, wenn große Sprachmodelle (LLMs) in den Review-Prozess integriert werden. Auf der einen Seite nutzen einzelne Gutachter LLMs, um ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren – ein Phänomen, das als „Lazy Reviewer“ bezeichnet wird. Auf der anderen Seite setzen Konferenzen wie AAAI und das Stanford‑Projekt Agents4Science KI‑gestützte Bewertungssysteme ein,

Amazon Bedrock AgentCore: Beobachtbarkeit mit Langfuse <p>Entdecken Sie, wie Sie mit Langfuse die Beobachtbarkeit von Amazon Bedrock AgentCore erweitern und dadurch die Leistung Ihrer KI-Agenten tiefgreifend verstehen, Fehler schneller beheben und Kosten optimieren können.</p> <p>Der Beitrag führt Sie Schritt für Schritt durch die komplette Integration. Zunächst wird erklärt, wie Langfuse als Observability‑Layer in die AgentCore‑Umgebung eingebunden wird, um Metriken, Logs und Traces zentral zu erfassen

<h1>Trump erhält $320 Mio. für KI‑Projekt 'Genesis Mission'</h1> <p>Das US‑Ministerium für Energie (DOE) hat ein neues Programm vorgestellt, das mehr als 320 Millionen US-Dollar umfasst. Ziel ist es, eine Plattform zu schaffen, die nationale Forschungslabore, Industriepartner und akademische Einrichtungen miteinander verknüpft und so die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz in der Grundlagenforschung beschleunigt.</p> <p>Die Initiative, die unter dem Namen „Genesis Mission“ firmiert, soll die Zusammenarb

<h1>Hetero-SplitEE: Split Learning mit Early Exits für heterogene IoT-Geräte</h1> <p>Mit der stetigen Vergrößerung von Deep‑Learning‑Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung für das Training. Distributed‑Learning‑Ansätze wie Federated Learning und Split Learning sind deshalb unverzichtbar geworden, um große Modelle skalierbar einzusetzen. Doch bisher setzen Split‑Learning‑Methoden voraus, dass alle Clients dieselben Split‑Punkte im Netzwerk nutzen – ein Modell, das in realen IoT‑Umgebungen kaum praktika

<h1>PathHD: Hypervektoren statt neuronaler Encoder – KG-Logik mit nur einem LLM-Aufruf</h1> <p>Neutrale, strukturierte Wissensgraphen (KGs) werden in der KI immer wichtiger, doch die üblichen Verfahren, die auf schweren neuronalen Encodern oder wiederholten LLM-Aufrufen basieren, kosten viel Zeit, GPU-Ressourcen und bleiben oft undurchsichtig. Mit dem neuen Ansatz <strong>PathHD</strong> wird das Spiel geändert: Hyperdimensional Computing (HDC) ersetzt die neuronalen Pfadbewertungen, und ein einziger LLM-Au