KI News: Kurz und klar.

Unternehmen nutzen KI-Agenten immer häufiger, um Prozesse zu automatisieren, Kundenservice zu verbessern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Amazon Bedrock AgentCore ist dafür eine leistungsstarke Plattform, die alle notwendigen Dienste bereitstellt, um KI-Agenten von der Idee bis zur produktiven Nutzung zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten.

Greg Holmes, Field CTO für EMEA bei Apptio – einem Unternehmen von IBM – betont, dass die erfolgreiche Skalierung intelligenter Automatisierung von finanzieller Disziplin abhängt. Ohne klare Budgetkontrolle kann ein Projekt schnell in die falsche Richtung laufen.

In der Welt der Multi-Agenten-Systeme ist Erfolg oft ein Balanceakt zwischen Skalierung und Chaos. Ein neuer Beitrag auf Towards Data Science beleuchtet, wie man Agenten‑Systeme vergrößern kann, ohne die Komplexität zu erhöhen.

Unser agentenbasiertes Verfahren lässt sich auf sämtliche Unternehmensinhalte anwenden – von Produktdokumentationen über Wissensdatenbanken bis hin zu Marketingmaterialien und technischen Spezifikationen.

In einer neuen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) die gleiche logische Entwicklung durchlaufen wie der menschliche Denkprozess – von intuitiven Schlüsse zu streng formalisierten Systemen. Durch die Analyse von Syllogismen, einem klassischen logischen Test, soll herausgefunden werden, wie sich die zugrunde liegende Logik in den Modellen verändert.

Die besten Self‑Hosting‑Plattformen ermöglichen es Entwicklern, ihre Projekte schnell zu deployen, zu skalieren und in produktionsbereite Anwendungen zu verwandeln – ohne die Komplexität eines Vollzeit‑DevOps‑Engineers.

Viele Unternehmen stehen im AI‑Pilotmodus fest und kämpfen damit, ihre Projekte zu skalieren, ohne die gesamte IT‑Infrastruktur neu aufzubauen. IBM Enterprise Advantage bietet hier eine Lösung, die Ihre verstreuten Initiativen über eine Services‑as‑Software‑Schicht zusammenführt.

Ein neues arXiv‑Paper beleuchtet die konsequente Skalierung einer Riemannschen Metrik – ein Thema, das in vielen numerischen Verfahren auftaucht, aber oft missverstanden wird. Die Autoren zeigen, wie ein globaler Skalierungsparameter die Berechnungen beeinflusst, ohne die zugrunde liegende Geometrie zu verändern.

Entdecken Sie, warum die letzte Schicht eines großen Sprachmodells (LLM) häufig den verfügbaren Speicher überschreitet und wie ein speziell entwickelter Triton‑Kernel dieses Problem beheben kann.

In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen rasch große Sprachmodelle in ihre Kernprodukte und internen Abläufe integriert. Was zunächst als Experiment begann, hat sich zu vollwertigen Produktionssystemen entwickelt, die Kundeninteraktionen, Entscheidungsfindung und operative Automatisierung unterstützen.

Feature Engineering muss nicht kompliziert sein. Mit diesen fünf Python‑Skripten können Sie aussagekräftige Features erstellen, die die Modellleistung deutlich steigern.

Flo Health nutzt generative KI, um medizinische Inhalte zuverlässig zu prüfen. In dieser zweiteiligen Serie wird die Entwicklung von der ersten Idee bis zur praktischen Anwendung nachgezeichnet.

Ray ist ein Open‑Source‑Framework, das es Entwicklern ermöglicht, ihre Programme nahtlos von einem einzelnen Kern bis hin zu mehreren Kernen auf dem lokalen PC und darüber hinaus zu skalieren. Mit Ray können Aufgaben parallelisiert und auf verteilten Systemen ausgeführt werden, ohne dass komplexe Infrastrukturkenntnisse erforderlich sind. Der Beitrag „Ray: Verteiltes Rechnen für alle – Teil 1“ wurde erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und gibt einen Überblick über die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Ray.

Im vergangenen Jahr hat sich die Diskussion um KI in Unternehmen grundlegend gewandelt. Nach einer Phase voller experimenteller Begeisterung stehen Organisationen nun vor einer komplexeren Realität: Die Investitionen in KI sind höher denn je, doch der Weg von Pilotprojekten zur produktiven Nutzung bleibt weitgehend unerreicht.

In den letzten Monaten hat die Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM) einen bemerkenswerten Fortschritt erzielt: Hinweise darauf, dass diese Modelle in der Lage sind, sich ihrer eigenen internen Zustände bewusst zu werden, tauchen immer häufiger auf. Dieser Trend, der als „introspektive Bewusstheit“ bezeichnet wird, zeigt, dass LLMs nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch über ihre eigenen Entscheidungsprozesse nachdenken können.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird gezeigt, dass die einfachste denkbare Variante der Bayesschen Optimierung – die lineare Regression – in hochdimensionalen Räumen die bisher dominierenden Ansätze übertrifft. Durch eine geometrische Transformation, die das Problem des Grenzverhaltens löst, erreichen Gaussian-Prozesse mit linearem Kernel Leistungen, die mit den besten Methoden auf Aufgaben mit 60 bis 6.000 Dimensionen konkurrieren.

Alibaba Cloud, der Cloud-Dienstleister des chinesischen Riesen Alibaba, hat angekündigt, dass die Nachfrage nach KI-Computing-Ressourcen das Unternehmen vor erhebliche Engpässe stellt. Trotz des rasanten Wachstums im KI-Bereich kann das Unternehmen die benötigten Server nicht schnell genug ausrollen, um die steigende Nachfrage zu decken.

Der Artikel wurde ursprünglich auf Medium veröffentlicht und hier mit Genehmigung des Autors neu aufgelegt.

Der Leiter der KI‑Infrastruktur bei Google hat den Mitarbeitern mitgeteilt, dass die Kapazität alle sechs Monate verdoppelt werden muss, um die steigende Nachfrage nach KI zu decken. Diese aggressive Skalierungsstrategie bedeutet, dass die Gesamtkapazität in fünf Jahren um das Tausendfache zunehmen soll. Die Maßnahme unterstreicht Googles Engagement, an der Spitze der KI‑Entwicklung zu bleiben und gleichzeitig die Leistungsanforderungen seiner Produkte und Dienste zu erfüllen.

Die Führungskräfte der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) gehen davon aus, dass in den kommenden 18 Monaten die Menge an KI-Arbeiten, die auf Cloud-native Plattformen ausgeführt werden, um mehrere hundert Milliarden US-Dollar steigen wird.

In einer neuen Studie von Forschern, die sich auf Zeitreihenmodelle spezialisiert haben, wird die entscheidende Rolle von Tokenisierung und Transferlernen für die Entwicklung hochmoderner Vorhersagemodelle herausgearbeitet. Durch systematische Experimente und theoretische Analysen wurde gezeigt, dass die Gestaltung des Tokenizers – insbesondere die Skalierungs- und Quantisierungsstrategien – die Repräsentationsfähigkeit und Stabilität des Modells maßgeblich bestimmt.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird das Konzept der Virtual Width Networks (VWN) vorgestellt, das es ermöglicht, die Vorteile breiter Repräsentationen zu nutzen, ohne die quadratischen Kosten zu erhöhen, die mit einer größeren versteckten Schicht einhergehen. VWN trennt die Breite der Repräsentation von der Breite des Backbones, sodass der Einbettungsraum erweitert werden kann, während die Rechenleistung des Backbones nahezu konstant bleibt.

In der Constraint‑Programmierung formulieren Modellierer ihre Probleme in hoch‑abstrakten Sprachen wie Essence. Dabei entstehen oft abstrakte Strukturen – etwa verschachtelte Mengen – die von den Solver‑Engines nicht direkt unterstützt werden und deshalb in andere Darstellungen, z. B. Matrizen, überführt werden müssen.

Im Rahmen des NiCE Analyst Summit 2025 zeigen Unternehmen, wie sie mit künstlicher Intelligenz außergewöhnliche Kundenerlebnisse liefern und skalieren können. Dabei wird deutlich, dass Automatisierung ihr volles Potenzial erst entfaltet, wenn sie intelligent orchestriert wird.