KI News: Kurz und klar.

Für die meisten Internetnutzer ist generative KI gleich AI. Große Sprachmodelle wie GPT und Claude sind die Standard-Einstiegspunkte in die Welt der künstlichen Intelligenz und zeigen die unendlichen Möglichkeiten, die sie bieten.

Sprachmodelle wie GPT haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, doch ihre Fähigkeit, lange Texte zu verstehen, ist durch die Größe des Kontextfensters begrenzt. Traditionelle Ansätze zur Längenextrapolation leiden häufig unter Leistungseinbußen oder hohen Rechenkosten.

Dezentrale Inferenz von großen Sprachmodellen (LLM) verspricht transparente und zensurresistente KI‑Zugriffe, doch bisherige Verifikationsmethoden stoßen bei modernen Modellen an ihre Grenzen. Das neue Konzept Proof of Quality (PoQ) ersetzt kryptografische Berechnungsprüfungen durch Konsens über die Ausgabegüte. In der aktuellen Studie wird PoQ um ein kostenbewusstes Element erweitert, das die unterschiedlichen Rechenkosten von Inferenz‑ und Evaluationsknoten explizit berücksichtigt.

Ein neuer arXiv-Preprint (2512.14982v1) hat gezeigt, dass die Wiederholung des Eingabe-Prompts die Leistung von großen Sprachmodellen erheblich verbessert – und das ohne zusätzliche Token oder erhöhte Latenz. Die Studie testete die populären Modelle Gemini, GPT, Claude und Deepseek und stellte fest, dass ein einfaches Duplizieren des Prompt-Texts die Genauigkeit und Reaktionsqualität steigert.

Explainable Artificial Intelligence (XAI) gewinnt zunehmend an Bedeutung, wenn Machine‑Learning‑Modelle in Bereichen mit hohen Risiken eingesetzt werden. Unter den vielen XAI‑Methoden sticht SHAP (SHapley Additive exPlanations) hervor, weil es sowohl globale als auch lokale Erklärungen für verschiedenste Modelle liefern kann. Trotz seiner Stärke bei der Visualisierung von Feature‑Wichtigkeiten fehlt SHAP häufig kontextuelle Erklärungen, die für Anwender ohne technischen Hintergrund nachvollziehbar sind.

In der rasanten Welt der KI-Modelle wechseln die Namen schnell – von GPT über Claude bis hin zu Gemini. Doch die Wahl des richtigen Modells hängt nicht vom Trend, sondern von der konkreten Aufgabe ab.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2511.20698v1) wird gezeigt, dass die versteckten Zustände moderner Hopfield‑Netzwerke (MHN) die Leistungsfähigkeit von Transformer‑Modellen deutlich steigern können. Durch die Integration dieser Zustände in die Selbstaufmerksamkeit entsteht ein neuer Mechanismus, der als Modern Hopfield Attention (MHA) bezeichnet wird.

In einer wegweisenden Untersuchung wurden Multi‑Turn‑Angriffe auf große Sprachmodelle (LLMs) systematisch analysiert. Diese Angriffe nutzen psychologische Prinzipien wie das „Foot‑in‑the‑Door“-Verfahren, bei dem ein kleiner, harmloser Anfangsbefehl den Weg für einen späteren, deutlich gefährlicheren Befehl ebnet. Solche konversationellen Manipulationen stellen eine dauerhafte Bedrohung für die Sicherheit von LLMs dar.

Der CEO von Nvidia, Jensen Huang, hat kürzlich erklärt, dass China das KI-Rennen gewinnen wird. Diese Aussage hat in der Fachwelt für Aufsehen gesorgt.

Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv präsentiert ein neues Prüfverfahren, das die Faktenkonsistenz großer Sprachmodelle (LLMs) unter Einsatz von gezielten „adversarial nudges“ systematisch testet. Das Verfahren besteht aus drei klar definierten Schritten: Zunächst werden dem Modell Anweisungen gegeben, sowohl wahre als auch falsche Aussagen zu einem festgelegten Themenbereich zu generieren. Anschließend prüft das Modell diese Aussagen erneut, um zu bestätigen, ob sie als wahr oder falsch gelten. Im letzten Schritt wird die Widerstandsfähigkeit des Modells gegen die selbst erzeugten Falschinformationen bewertet.

Der bekannte Deep‑Learning‑Forscher Andrej Karpathy hat ein Video veröffentlicht, in dem er Schritt für Schritt erklärt, wie man einen Tokenizer für GPT‑basierte Modelle erstellt. Für alle, die lieber lesen oder direkt in die Praxis einsteigen wollen, steht nun eine ausführliche Text‑ und Code‑Version zur Verfügung. Die neue Ressource bietet klare Erklärungen, Beispiel‑Code und praktische Tipps, um die Tokenisierung von Textdaten für große Sprachmodelle zu verstehen und anzuwenden.

Seit der ersten Veröffentlichung von GPT‑1 im Jahr 2018 bis zur neuesten Version GPT‑5 im Jahr 2025 hat die generative KI eine echte Revolution ausgelöst. Die Modelle haben sich von einer Kapazität von etwa 4.000 Wörtern auf Millionen von Tokens erweitert, wobei jedes neue Modell auf den Fortschritten des Vorgängers aufbaut. Der Kern der generativen KI liegt dabei in der Verarbeitung von benutzergesteuerten Eingaben, die zu kreativen und kontextsensitiven Ausgaben führen.

Im Zuge der rasanten Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz haben sich große Sprachmodell‑Datensätze als Grundlage für transformative Innovationen etabliert. Ob Sie GPT‑Modelle feinabstimmen, domänenspezifische KI‑Assistenten entwickeln oder tiefgehende Forschung betreiben – hochwertige Datensätze entscheiden über Erfolg oder Misserfolg.

Sprachmodelle haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Doch wie hat sich die Technologie von den ersten Ideen bis zu den heutigen GPT‑Modellen entwickelt? In dem Beitrag „A Brief History of GPT Through Papers“ wird die Entwicklung anhand wichtiger wissenschaftlicher Veröffentlichungen nachgezeichnet. Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und gibt einen kompakten Überblick über die wichtigsten Meilensteine, die die GPT‑Reihe zu dem gemacht haben, was sie heute ist.

Ein einzelnes GPU kann in drei bis fünf der schnellsten Switch‑Ports umgewandelt werden – ein Verhältnis, das die Nachfrage nach Hochgeschwindigkeitsnetzwerken explodieren lässt. Wer also von dieser Entwicklung profitiert, ist leicht zu erkennen.