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KnapSpec: Layer-Auswahl als Knapsack-Problem beschleunigt LLMs

Die neue Methode KnapSpec revolutioniert die Inferenz von großen Sprachmodellen, indem sie die Auswahl der zu überspringenden Layer als Kna…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Forschung

Frühling 2026: 10 bahnbrechende Open-Weight-LLM-Architekturen

Im Frühjahr 2026 hat die Open-Weight-LLM-Community einen regelrechten Boom erlebt. Zehn neue Modelle wurden veröffentlicht, die unterschied…

Sebastian Raschka – Ahead of AI 25.02.2026 13:26

Forschung

QTALE: Token‑basierte Layer-Ausführung kombiniert mit Quantisierung – Effiziente LLMs

Große Sprachmodelle (LLMs) erfordern enorme Rechen- und Speicherressourcen, was ihre effiziente Nutzung erschwert. Zwei vielversprechende A…

arXiv – cs.LG 12.02.2026 05:00

Forschung

NaNs beschleunigen U-Net-Modelle für Neuroimaging

Moderne Deep‑Learning‑Modelle für die Neuroimaging‑Analyse bauen zunehmend auf riesigen Architekturen, was die Rechenleistung zu einer daue…

arXiv – cs.LG 27.01.2026 05:00

Forschung

SPRInG: Kontinuierliche LLM-Personalisierung mit selektiver Anpassung & Retrieval

Die neue Methode SPRInG (Selective Parametric Adaptation and Retrieval-Interpolated Generation) löst ein langjähriges Problem der Personali…

arXiv – cs.AI 16.01.2026 05:00

Forschung

KI-Modelle GPT-4o & Gemini 2.5 im Koreanischen CSAT: Erkenntnisse zur Argumentation

Die rasante Entwicklung generativer KI verändert die Bildungslandschaft nachhaltig. In einem aktuellen Forschungsprojekt wurden die multimo…

arXiv – cs.AI 18.12.2025 05:00

Forschung

Punkt 1 – Warum ist die „Klassische“ Lernrate nicht optimal? Die Lernrate bestimmt, wie stark die Gewichte bei jedem Schritt angepasst werden. * Zu groß → große Sprünge, das Modell kann die optimale Lösung überspringen und oszillieren. * Zu klein → sehr lange Konvergenz, das Modell kann in lokalen Minima stecken bleiben. * Statische Lernrate → die optimale Schrittweite ändert sich im Verlauf des Trainings (z. B. wenn die Fehlerkurve flacher wird). Daher ist eine feste Lernrate oft

arXiv – cs.AI 09.12.2025 05:00

Aktuell

KI-gestützte Stimmenmanipulation: Die neue Ära der Wahlbeeinflussung beginnt

Im Januar 2024 klingelte in vielen Haushalten in New Hampshire ein Telefon, das von einer Stimme zu kommen schien, die eindeutig Joe Biden…

MIT Technology Review – Artificial Intelligence 05.12.2025 10:00

Produkt

Amazon Nova Premier beschleunigt C‑Code‑Migration zu Java/Spring

Mit Amazon Nova Premier und Amazon Bedrock lässt sich veralteter C‑Code systematisch in moderne Java/Spring‑Anwendungen umwandeln. Der inte…

AWS – Machine Learning Blog 22.10.2025 19:48

Forschung

Nested-ReFT: Effizientes RL für das Feintuning großer Sprachmodelle

Ein neues arXiv-Papier mit der Bezeichnung Nested-ReFT präsentiert einen innovativen Ansatz, um das Feintuning großer Sprachmodelle (LLMs)…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00

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