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KI senkt LLM-Kosten um das 8-fache, gibt Stimme zurück & spielt Schach!

KI-Begleiter, speichersparende Techniken für Large Language Models und die Rückkehr eines Musikers auf die Bühne dank KI waren einige der Geschichten, die kürzlich Schlagzeilen machten. Von Dating-Erfahrungen bis hin zu Fortschritten im KI-Reasoning und der Wiederherstellung einer verlorenen Stimme – die Technologie gestaltet weiterhin verschiedene Aspekte des Lebens neu.

Im Februar 2026 erkundete eine Reporterin von The Verge die Welt der KI-Begleiter und nahm an Speed-Dating-Veranstaltungen mit KI-Entitäten in einem Pop-up-Dating-Café teil. Victoria Song, eine leitende Reporterin, traf unter anderem Phoebe Callas, eine KI-Begleiterin. Die Erfahrung verdeutlichte die wachsende Präsenz von KI in sozialen Interaktionen.

Unterdessen entwickelten Forscher bei Nvidia eine Technik, um die Speicherkosten im Zusammenhang mit dem Reasoning von Large Language Models (LLM) erheblich zu senken. Laut VentureBeat kann diese Methode, die als Dynamic Memory Sparsification (DMS) bezeichnet wird, die Speicherkosten um bis zu achtmal reduzieren. DMS komprimiert den Key-Value-Cache (KV-Cache), den LLMs verwenden, um Prompts zu verarbeiten und Probleme zu durchdenken. Experimente zeigten, dass DMS es LLMs ermöglicht, "länger zu denken" und mehr Lösungen zu erkunden, ohne den Speicherbedarf zu erhöhen.

In einer weiteren Entwicklung fand ein Musiker mit ALS dank KI seine Stimme wieder. Wie von MIT Technology Review berichtet, verlor Patrick Darling, bei dem im Alter von 29 Jahren amyotrophe Lateralsklerose (ALS) diagnostiziert wurde, seine Fähigkeit zu singen. Die KI-Technologie ermöglichte es ihm jedoch, nach einer zweijährigen Pause wieder mit seinen Bandkollegen auf der Bühne aufzutreten. Die Aufführung war eine zutiefst emotionale Erfahrung für Darling und das Publikum.

Die Schnittstelle von Technologie und Kreativität wurde auch von Regisseur Steven Soderbergh hervorgehoben, der laut MIT Technology Review die Herstellung eines Films mit der Durchführung eines Überfalls verglich. Er wies auf die Notwendigkeit eines kreativen Ansatzes, eines kompetenten Teams und der Überwindung technologischer Herausforderungen hin.

Schließlich wurde eine minimale Schach-Engine entwickelt, die in 2 KB passt. Hacker News berichtete über "sameshi", eine Schach-Engine, die eine eingeschränkte Teilmenge des Spiels unterstützt. Die Engine mit einer Stärke von 1170 Elo demonstriert das Potenzial für komplexe Anwendungen innerhalb extrem begrenzter Speicherbeschränkungen.

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