<h1>HGD: Gradienten ausgleichen – effizient bei unausgeglichenen Datenströmen</h1> <p>In vielen Anwendungsbereichen werden Daten nicht als statische Stichprobe, sondern als fortlaufender Stream erfasst. Oft weisen diese Streams stark unausgeglichene Klassenverteilungen auf, was das Lernen von Modellen erschwert, weil die seltenen Klassen unterrepräsentiert bleiben.</p> <p>Traditionelle Ansätze zur Bewältigung dieses Problems konzentrieren sich meist auf Resampling‑ oder Reweighting‑Strategien. Unser Ansatz

KI: Flattern, Helfen oder Nur Informieren – Was ist die richtige Rolle?<br/><p>Die Frage, wie Künstliche Intelligenz uns begegnen soll, steht im Mittelpunkt der aktuellen Debatte um die nächste Generation von Sprachmodellen. OpenAI‑CEO Sam Altman hat seit dem unglücklichen Start von GPT‑5 im ersten Monat des Jahres intensiv darüber nachgedacht, welche Rolle die KI in unserem Alltag spielen soll.</p><p>Altman sieht sich einem dreifachen Dilemma gegenüber. Auf der einen Seite könnte die KI uns schmeicheln und

Neue Feature‑Score‑Methoden nutzen Shapley‑Wert und Banzhaf‑Index <p>In der Welt der erklärbaren KI (XAI) sind spieltheoretische Feature‑Attributionen allgegenwärtig. Sie helfen dabei, die Entscheidungen von Machine‑Learning‑Modellen nachvollziehbar zu machen.</p> <p>Viele aktuelle Ansätze konzentrieren sich auf schwache abductive Erklärungen (WAXp) als Charakteristikwahrscheinlichkeit. Dabei werden jedoch nicht‑WAXp‑Sätze oft übersehen, obwohl sie wichtige Informationen enthalten können – insbesondere

<p>China bezeichnet US als „Überwachungsimperium“ wegen Chip‑Tracking</p> <p>Chinesische Staatsmedien haben die USA scharf kritisiert, weil sie planen, Asset‑Tracking‑Tags an Grafikkarten anzubringen, um den Schwarzmarkt für diese Bauteile in die Mitte des Kontinents zu bekämpfen. Die Maßnahme soll die Verfolgung von Hochwertkomponenten in Echtzeit ermöglichen und illegale Handelswege unterbinden.</p> <p>Die US‑Regierung sieht die Tags als wichtiges Instrument, um geistiges Eigentum zu schützen und die Inte

Ist Perplexity AI’s 34,5 Mio.-US-Dollar-Angebot Chrome Strategie oder PR-Stunt?<p>Perplexity AI hat am vergangenen Dienstag ein unerwartetes, unaufgefordertes Angebot in Höhe von 34,5 Milliarden US-Dollar für den Chrome‑Browser von Google vorgelegt. Das Angebot hat die Tech‑Community in Schach gehalten, denn es übersteigt die eigene Unternehmensbewertung von rund 18 Milliarden US-Dollar um mehr als die doppelte Summe.</p><p>Für ein junges KI-Startup, das vor allem durch seine Suchmaschine und KI‑Chat‑Funkti

Alibaba stellt Ovis 2.5 vor: Multimodales LLM mit verbesserter Bildverarbeitung <p>Das AIDC‑AI‑Team von Alibaba hat sein neuestes multimodales Sprachmodell Ovis 2.5 veröffentlicht. Das Modell ist in zwei Varianten erhältlich – ein 9‑Billionen‑Parameter‑Modell und ein kompakteres 2‑Billionen‑Parameter‑Modell – und steht der Open‑Source‑Community frei zur Verfügung.</p> <p>Ovis 2.5 setzt neue Maßstäbe in Bezug auf Leistung und Effizienz. Durch die Integration von Techniken, die eine native Auflösung bei d

<h1>Neues Benchmark ORBIT testet Objekt‑Eigenschafts‑Logik in VLMs</h1> <p>Vision‑Language‑Modelle (VLMs) haben bei vielen visuellen Frage‑Antwort‑Benchmarks große Fortschritte erzielt, doch bleibt unklar, ob sie tatsächlich über die dargestellten Objekte abstrahieren und logisch nachdenken können. Um diese Lücke zu schließen, präsentiert die Forschung das Benchmark ORBIT – ein systematisches Testframework, das speziell auf die Erkennung und Bewertung von Objekt‑Eigenschaften abzielt.</p> <p>ORBIT umfasst 3