Quantum Decision Transformer: 2000 % Leistungssteigerung offline<br/><p>Ein neues Modell für das Offline‑Reinforcement‑Learning, der Quantum Decision Transformer (QDT), hat in einer aktuellen Studie auf arXiv einen Durchbruch erzielt. Während herkömmliche Decision Transformer (DT) bei langen Zeithorizonten und komplexen Zustands‑Aktions‑Abhängigkeiten an ihre Grenzen stoßen, nutzt QDT quantum‑inspiriertes Design, um diese Schwächen zu überwinden.</p><p>Der QDT kombiniert zwei zentrale Bausteine: eine Quantu

<h1>McKinsey plant tausende Stellenabbau – KI treibt Effizienzsteigerung voran</h1> <p>McKinsey hat laut aktuellen Berichten beschlossen, die Belegschaft um mehrere tausend Positionen zu verkleinern, um sich den rasanten Fortschritten im Bereich künstlicher Intelligenz anzupassen. Die Beratungsfirma, die sonst Unternehmen dabei unterstützt, Kosten zu senken und Prozesse zu optimieren, sieht nun selbst die Notwendigkeit, ihre eigene Struktur zu straffen.</p> <p>Der Trend zu Entlassungen wird durch die zunehm

Tiny Recursive Models zeigen bei ARC-AGI-1 beeindruckende Effizienz <p>Die Tiny Recursive Models (TRM) stellen eine kompakte Alternative zu großen Sprachmodellen dar, um Aufgaben des Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) zu lösen. In einer neuen Analyse des ARC‑Prize‑TRM‑Checkpoints auf dem ARC‑AGI‑1‑Datensatz wurden vier zentrale Erkenntnisse gewonnen.</p> <p>Erstens verdeutlicht die Untersuchung, dass Test‑Time‑Augmentation und ein Mehrfach‑Voting‑Ansatz einen erheblichen Anteil am Erfolg ausmachen.

<p>Drohnen‑Netzwerke: Auktion & Diffusions‑MARL optimieren Aufgaben & Flugbahnen</p> <p>In den letzten Jahren haben sich Low‑Altitude Intelligent Networks (LAINs) als vielversprechende Plattform für schnelle, energieeffiziente Edge‑Intelligenz in dynamischen, infrastrukturlosen Umgebungen etabliert. Durch die Kombination von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs), Luft‑Basisstationen und terrestrischen Basisstationen können LAINs kritische Anwendungen wie Katastrophenhilfe, Umweltüberwachung und Echtzeit‑Sensori

<h1>ML-gestützter Ensemble Kalman Filter steigert Genauigkeit bei gleicher Rechenzeit</h1> <p>In einer neuen Studie wird gezeigt, wie ein Multi-Fidelity Ensemble Kalman Filter (MF‑EnKF) mit einem maschinellen Lern‑Surrogat als niedrig‑qualitatives Modell die Vorhersagegenauigkeit steigern kann, ohne die Rechenkosten zu erhöhen. Der Ansatz kombiniert ein kleines Ensemble von teuren, vollständigen Modellsimulationen mit einem großen Ensemble von schnellen, aber weniger genauen ML‑Simulationen. Durch diese Mis

<p>Mehr Arbeitnehmer nutzen KI, wissen nicht, ob Arbeitgeber das auch tun – Problem</p> <p>Eine aktuelle Gallup-Studie zeigt, dass immer mehr Beschäftigte KI in ihrem Arbeitsalltag einsetzen, während sie sich unsicher sind, ob ihre Arbeitgeber dieselbe Technologie nutzen. Das Ergebnis verdeutlicht eine deutliche Kommunikationslücke zwischen den beiden Seiten.</p> <p>Besonders auffällig sind die Unterschiede zwischen Branchen: In der Technologie- und Finanzbranche ist die Nutzung von KI bei beiden Seiten deu

<h1>Ist die KI‑Blase nur ein Mythos? MIT‑Studie zeigt 95 % Nullrendite</h1> <p>Die MIT Technology Review nimmt sich die Aufgabe an, die komplexe und oft verwirrende Welt der Künstlichen Intelligenz zu entwirren und den Lesern einen klaren Überblick über die kommenden Entwicklungen zu geben.</p> <p>Im Juli veröffentlichte ein weithin zitiertes MIT‑Studium, dass 95 % der Unternehmen, die in generative KI investierten, keine Rendite erzielten. Diese überraschenden Ergebnisse führten zu einem kurzen, aber deutl