KI News: Kurz und klar.

Eine neue theoretische Untersuchung bestätigt, dass die starke Lotterie-Ticket-Hypothese (SLTH) – die besagt, dass leistungsfähige Teilnetzwerke in zufällig initialisierten neuronalen Netzen verborgen sind – auch bei Multi-Head-Attention (MHA) Mechanismen von Transformers anwendbar ist. Bislang fehlte die theoretische Grundlage für diese Kernkomponente, die in fast allen modernen Transformer‑Architekturen verwendet wird.

Eine neue Untersuchung auf arXiv (2511.00751v1) beleuchtet die Wirkung von vermehrtem Sampling bei der Selbstkonsistenz von großen Sprachmodellen. Dabei wurden die Gemini 2.5‑Modelle auf den Datensätzen HotpotQA und Math‑500 getestet und die Ergebnisse mehrerer Sampling‑Ketten mit einer einzelnen Chain‑of‑Thought‑Baseline verglichen.

KI hat die Art und Weise, wie wir im Büro kommunizieren, grundlegend verändert. Gleichzeitig erschwert sie die Kontrolle über die Flut an Nachrichten, die täglich in Chat‑Apps und Kollaborationstools ausgetauscht werden. Tausende von Mitteilungen werden von KI‑Systemen zusammengefasst, analysiert und bewertet, was die Transparenz erhöht, aber auch neue Herausforderungen schafft.

Amazon hat angekündigt, 14.000 Stellen im Unternehmensbereich zu streichen, um die Effizienz zu steigern. Laut dem Personalchef ist der Schritt keine Folge von finanziellen Schwierigkeiten, sondern ein Ergebnis der zunehmenden Rolle von künstlicher Intelligenz im Geschäftsalltag.

Marks & Spencer hat nach einem mehrmonatigen Beschaffungsprozess den IT-Service-Desk von Tata Consultancy Services (TCS) durch einen neuen Partner ersetzt. Die Entscheidung ist Teil einer umfassenden Modernisierung der IT‑Support-Struktur des britischen Einzelhändlers. Der Ausschreibungsprozess startete im Januar und führte zu einem frischen Helpdesk‑Deal, der die Effizienz und Kundenzufriedenheit weiter steigern soll.

In dem neuen Beitrag auf Towards Data Science erfahren Datenwissenschaftler, wie sie die verschiedenen Dimensionen von Frameworks gezielt einsetzen können, um ihre Projekte effizienter zu gestalten. Der Artikel liefert praxisnahe Anleitungen, die sofort in der täglichen Arbeit anwendbar sind.

Die britische Regierung kündigt an, die Bürokratie mit Künstlicher Intelligenz zu reduzieren und damit jährlich 75.000 Arbeitstage zu sparen. Trotz Kritik an möglichen KI-Blasen setzt das Land auf „Sandboxing“ und unterstützt zahlreiche Projekte, die laut offizieller Aussage die Effizienz steigern sollen.

Heutzutage erzeugen Chatbots nahezu alles, was in Worte gefasst werden kann – von Beziehungstipps über Arbeitsdokumente bis hin zu Programmiercode. Trotz dieser beeindruckenden Leistungsfähigkeit fehlt ihnen ein entscheidendes Feature: die Möglichkeit, das Gespräch eigenständig zu beenden.

In der heutigen Unternehmenswelt gilt Information als neues Kapital. Viele Firmen investieren enorme Summen in künstliche Intelligenz, doch allein die Technologie bringt selten echte Transformation – sie verursacht oft nur Kosten.

In der schnelllebigen Welt der Datenwissenschaften sind strukturierte Ansätze entscheidend, um Projekte effizient und reproduzierbar zu gestalten.

Ein Projektmanager hat mit Hilfe von Machine‑Learning‑Algorithmen bereits 41 % der Verzögerungen in seinen Projekten vorhersagen können. Durch die Analyse historischer Projektdaten lassen sich Muster erkennen, die auf potenzielle Risiken hinweisen, bevor sie tatsächlich auftreten.

Viele Unternehmen stoßen bei der Anwendung von Single‑Shot‑Feintuning‑Ansätzen für generative KI‑Modelle auf erhebliche Schwierigkeiten. Bei dieser Methode werden Trainingsdaten ausgewählt, Hyperparameter festgelegt und man hofft, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen – ohne Möglichkeit, schrittweise Anpassungen vorzunehmen. Das führt häufig zu suboptimalen Resultaten und erfordert, dass der gesamte Prozess von Grund auf neu gestartet wird, sobald Verbesserungen nötig sind.

Vibe Analytics macht Datenanalyse für jedes Unternehmen einfach und zugänglich. Mit einer intuitiven Plattform können Gründer, Produktmanager und andere Fachkräfte ohne tiefgreifende technische Kenntnisse wertvolle Erkenntnisse aus ihren Rohdaten gewinnen.

Neues Forschungspapier aus dem arXiv (2510.06052v1) präsentiert MixReasoning, ein innovatives Framework, das Künstliche Intelligenz in der Problemlösung smarter macht. Statt jede Rechenstufe gleich zu behandeln, passt MixReasoning die Tiefe der Überlegung automatisch an die Schwierigkeit des jeweiligen Schritts an.

In dem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Kontext Ihrer Agenten gezielt anpassen, um deren Leistung zu maximieren. Durch gezielte Kontextgestaltung können Agenten effizienter arbeiten und komplexe Aufgaben besser bewältigen. Der Beitrag liefert praxisnahe Tipps und Beispiele, wie Sie die Umgebung Ihrer Agenten so konfigurieren, dass sie ihre Ziele schneller und präziser erreichen.

In einer wegweisenden Studie wird das aktive Korrelation-Clustering untersucht, bei dem die paarweisen Ähnlichkeiten nicht vorab vorliegen, sondern gezielt und kostenbewusst abgefragt werden müssen. Der Fokus liegt dabei auf dem sogenannten Cold‑Start‑Szenario, in dem zu Beginn keinerlei echte Ähnlichkeitsdaten für das Lernverfahren zur Verfügung stehen.

Mit nur einer Zeile Python lassen sich alltägliche Aufgaben im Data Engineering schnell und unkompliziert lösen. Die Einzeiler sind nicht nur kompakt, sondern auch leicht verständlich und überraschend praktisch.

Die größte Kommunalverwaltung Europas hat erneut die Einführung ihres kritischen Einkommenverwaltungssystems verschoben. Das Projekt, das ursprünglich 2021 live gehen und 20 Millionen Pfund kosten sollte, steht nun vor einer Neuimplementierung, die laut neuesten Schätzungen 170 Millionen Pfund (etwa 230 Millionen US-Dollar) kosten wird.

Der neue R1‑Forschungsbericht von DeepSeek, der in der renommierten Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurde, gibt einen detaillierten Einblick in die Rechenressourcen, die für das Training des Modells erforderlich waren. Dabei wird deutlich, dass die im Bericht angegebenen Kosten die 2,79 Millionen GPU‑Stunden, die die Grundlage des Modells bilden, nicht berücksichtigen.

Eine aktuelle Umfrage zeigt, dass in den nächsten zwei Jahren die Hälfte aller Serviceanfragen von künstlicher Intelligenz gelöst wird. Fachleute aus dem Servicebereich bestätigen, dass KI-Agenten die Branche revolutionieren, indem sie die Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Die rasante Verbreitung von großen Sprachmodellen (LLMs) mit unterschiedlichen Rechenkosten und Leistungsprofilen stellt Entwickler vor die Herausforderung, skalierbare und kosteneffiziente Lösungen zu realisieren. Ein neues Routing‑Framework nutzt einen einzigen Cross‑Attention‑Kopf, um Anfrage‑ und Modell‑Embeddings gleichzeitig zu modellieren und so das optimale LLM für jede Eingabe dynamisch auszuwählen.

Erfahren Sie, wie Sie produktionsreife Systeme mit KI-Agenten entwickeln können, die Millionen von Anfragen effizient verarbeiten. Der Beitrag „Wie man effektive KI-Agenten baut, um Millionen von Anfragen zu verarbeiten“ wurde erstmals auf Towards Data Science veröffentlicht.

Der neueste Release‑Candidate für das Linux‑Kernel‑Projekt ist bereits verfügbar. Während die Entwicklergemeinschaft die Verbesserungen und Fehlerbehebungen prüft, hat Linus Torvalds, der Schöpfer des Kernels, ein wichtiges Anliegen vorgebracht.

Red Hat, die als Tochtergesellschaft von IBM agierende Open‑Source‑Gigant, hat angekündigt, dass ab 2026 ein großer Teil seiner Back‑Office‑Abteilungen in die Muttergesellschaft überführt wird. Dabei handelt es sich um die Bereiche Recht, Personalwesen, Finanzen und Buchhaltung.