Nvidia enthüllte eine neue Technik, um die Speicherkosten großer Sprachmodelle (LLM) beim Reasoning um bis zu achtmal zu reduzieren, während OpenAI Cerebras-Chips für "nahezu sofortige" Code-Generierung einsetzte, was einen bedeutenden Schritt weg von der traditionellen Abhängigkeit von Nvidia darstellt. Diese Entwicklungen finden inmitten einer Flut von Aktivitäten in der KI- und Technologiebranche statt, darunter ein Fusionsenergie-Meilenstein und der Erfolg eines Startups ohne Erhöhung der Mitarbeiterzahl.
Nvidias neue Technik, genannt Dynamic Memory Sparsification (DMS), komprimiert den Key-Value (KV)-Cache, den temporären Speicher, den LLMs zur Verarbeitung von Prompts und zur Problemlösung verwenden, so VentureBeat. Experimente zeigten, dass DMS es LLMs ermöglicht, "länger zu denken" und mehr Lösungen zu erkunden, ohne den Speicherbedarf zu erhöhen. Unterdessen startete OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark, ein Codierungsmodell, das für schnelle Reaktionszeiten entwickelt wurde und auf Hardware von Cerebras Systems läuft. Diese Partnerschaft stellt OpenAIs erste größere Inferenz-Kooperation außerhalb von Nvidia dar, wie von VentureBeat berichtet.
Die Technologiebranche verzeichnet auch Fortschritte in anderen Bereichen. Helion Energy, ein Entwickler von Fusionsenergie unter dem Vorsitz von Sam Altman, gab einen Meilenstein bekannt: Erreicht wurden Rekord-Plasmatemperaturen von 150 Millionen Grad Celsius, das Zehnfache des Sonnenkerns. Diese Leistung ist Teil von Helions Ziel, bis 2028 Strom in den Bundesstaat Washington zu bringen, wie von Fortune berichtet. Einige bleiben jedoch skeptisch gegenüber Helions Zeitplan und technologischem Ansatz.
In anderen Nachrichten hat das Startup Abacum über 100 Millionen US-Dollar aufgebracht und seinen Umsatz verdreifacht, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen, so Fortune. Das Unternehmen entschied sich gegen Neueinstellungen und zog es stattdessen vor, zugrunde liegende Probleme anzugehen.
Zusätzlich zu diesen Entwicklungen stellt das Unternehmen Asimov (YC W26) eine Remote-Position ein. Das Unternehmen erstellt Trainingsdaten für humanoide Roboter, indem es egozentrische Videos von Menschen bei alltäglichen Aufgaben sammelt. Laut Hacker News beinhaltet die Rolle das Tragen eines am Stirnband befestigten Telefons, während man tägliche Aktivitäten ausführt.
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