KI-Modell optimiert GPU-Kernel schneller als menschliche Experten
Eine neue Technik, die von Forschern aus Stanford, Nvidia und Together AI entwickelt wurde, hat einen bedeutenden Durchbruch in der künstlichen Intelligenz erzielt, indem sie einen kritischen GPU-Kernel so optimiert hat, dass er doppelt so schnell läuft wie der bisherige Stand der Technik, der von menschlichen Experten geschrieben wurde, wie VentureBeat berichtet. Die Technik, genannt Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), stellt den konventionellen Ansatz in Frage, Modellen mehr Zeit für das logische Denken einzuräumen.
TTT-Discover ermöglicht es dem Modell, während des Inferenzprozesses weiter zu trainieren und seine Gewichte für das jeweilige Problem zu aktualisieren, berichtete VentureBeat. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu aktuellen KI-Strategien für Unternehmen, die oft auf "eingefrorene" Modelle setzen, bei denen die Parameter des Modells fest bleiben, unabhängig davon, ob es sich um ein geschlossenes oder offenes Denkmodell handelt.
In verwandten KI-Nachrichten beobachtet die KI-Community aufmerksam die Fortschritte großer Sprachmodelle von Unternehmen wie OpenAI, Google und Anthropic. MIT Technology Review merkte an, dass die Community bei jeder neuen Veröffentlichung den Atem anhält, bis METR (Model Evaluation Threat Research), eine gemeinnützige KI-Forschungsorganisation, ihr Diagramm aktualisiert, das die KI-Fähigkeiten verfolgt. Dieses Diagramm, das erstmals im März letzten Jahres veröffentlicht wurde, deutet darauf hin, dass sich bestimmte KI-Fähigkeiten exponentiell entwickeln, und neuere Modelle wie Claude Opus 4.5 haben diesen Trend übertroffen.
In anderen wissenschaftlichen Nachrichten hat ein Team von Geologen Beweise dafür entdeckt, dass zwei uralte, kontinentgroße, ultraheiße Strukturen, die unter der Erde verborgen sind, das Magnetfeld des Planeten seit 265 Millionen Jahren beeinflussen, wie Wired berichtete. Diese Massen, bekannt als Large Low-Shear-Velocity Provinces (LLSVPs), gehören zu den größten und rätselhaftesten Objekten des Planeten. Aktuelle Schätzungen gehen davon aus, dass jede von ihnen in ihrer Größe mit dem afrikanischen Kontinent vergleichbar ist und in einer Tiefe von 2.900 Kilometern vergraben liegt. Laut Wired bilden diese Low-Lying Surface Vertical Velocity (LLVV)-Regionen unregelmäßige Bereiche des Erdmantels mit heißerem, dichterem und chemisch anderem Material als der umgebende Mantel.
Auch das Thema Kernkraft der nächsten Generation macht Schlagzeilen. MIT Technology Review ging in einer kürzlich abgehaltenen Online-Diskussionsrunde auf Fragen zu fortschrittlicher Kernkraft, Hyperscale-KI-Rechenzentren und dem Stromnetz ein. Eine Schlüsselfrage drehte sich um den Brennstoffbedarf für Kernreaktoren der nächsten Generation. Viele dieser Reaktoren verwenden nicht das schwach angereicherte Uran, das in konventionellen Reaktoren zu finden ist, was Fragen zu Lieferkettenüberlegungen aufwirft.
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