LLMs ermöglichen unbegrenzten Kontext bei 114‑fach geringem Speicherbedarf
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Forscher haben einen Durchbruch erzielt: Große Sprachmodelle können nun einen unbegrenzten Kontext verarbeiten, während der Speicherbedarf um das 114‑fache reduziert wird. Dieser Fortschritt zeigt, dass die Grenzen von Speicher und Kontext in KI-Systemen deutlich verschoben werden können. Die Ergebnisse wurden erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und markieren einen wichtigen Schritt in Richtung effizienterer und skalierbarer KI‑Anwendungen.
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