China erkennt: GPUs sind keine AGI – Was bedeutet das vor den USA?<br/><p>In den letzten Wochen kursieren Spekulationen, dass die chinesische Regierung die entscheidende Erkenntnis gewonnen hat: Grafikprozessoren (GPUs) sind keine Allzweck-KI (AGI). Obwohl keine offizielle Bestätigung vorliegt, deuten interne Berichte und Expertenanalysen darauf hin, dass die chinesische Forschungsgemeinschaft die Grenzen von Hardware-basierten KI-Systemen erkannt hat und nun verstärkt auf algorithmische Innovationen setzt.

<h1>Ist die KI‑Blase nur ein Mythos? MIT‑Studie zeigt 95 % Nullrendite</h1> <p>Die MIT Technology Review nimmt sich die Aufgabe an, die komplexe und oft verwirrende Welt der Künstlichen Intelligenz zu entwirren und den Lesern einen klaren Überblick über die kommenden Entwicklungen zu geben.</p> <p>Im Juli veröffentlichte ein weithin zitiertes MIT‑Studium, dass 95 % der Unternehmen, die in generative KI investierten, keine Rendite erzielten. Diese überraschenden Ergebnisse führten zu einem kurzen, aber deutl

Microsoft gerät erneut vor UK-Gericht wegen Cloud‑Lizenzierung <p>Das Competition Appeal Tribunal (CAT) wird entscheiden, ob der Fall über angebliche Mehrkosten bei Microsofts Cloud‑Lizenzierung vor Gericht verhandelt werden kann. Der Streitwert beläuft sich auf mehrere Milliarden Pfund.</p> <p>Microsoft wird beschuldigt, Kunden zu überhöhten Lizenzgebühren berechnet zu haben. Das Tribunal prüft, ob die Klage die Voraussetzungen für ein Gerichtsverfahren erfüllt und ob ein Prozess eingeleitet werden dar

<p>LLM-basierte Gutachter: Von Ablehnen zu Akzeptieren – Schwachstellen im Peer‑Review</p> <p>Die wissenschaftliche Begutachtung erlebt einen tiefgreifenden Wandel, wenn große Sprachmodelle (LLMs) in den Review-Prozess integriert werden. Auf der einen Seite nutzen einzelne Gutachter LLMs, um ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren – ein Phänomen, das als „Lazy Reviewer“ bezeichnet wird. Auf der anderen Seite setzen Konferenzen wie AAAI und das Stanford‑Projekt Agents4Science KI‑gestützte Bewertungssysteme ein,

Agile Deliberation: Nutzerdefinierte Bildklassifikation in Echtzeit In einer Welt, in der visuelle Inhalte immer häufiger moderiert und kuratiert werden, wächst die Nachfrage nach präzisen Bildklassifikatoren. Traditionelle Ansätze setzen voraus, dass der Anwender bereits ein klares Konzept hat, um qualitativ hochwertige Rückmeldungen zu geben. In der Praxis beginnt die Arbeit jedoch oft mit einer vagen Vorstellung, die durch iterative „Konzeptdeliberation“ verfeinert werden muss. Das neue Framework „Ag

<p>Soft-Token-Vorhersagen reduzieren Bias und Risiko in Zeitreihenprognosen</p> <p>Autoregressive Modelle sind das Herzstück der prädiktiven Steuerung bei Diabetes- und hämodynamischen Anwendungen, wo unterschiedliche Betriebszonen mit variierenden klinischen Risiken verbunden sind. Traditionelle Modelle, die mit Teacher‑Forcing trainiert werden, leiden unter Exposure Bias, was zu instabilen Mehrschrittvorhersagen führt und die Sicherheit in geschlossenen Regelkreisen gefährdet.</p> <p>Die neue Methode Soft

<h1>Effizienter Kernel-basierter Surrogat-Algorithmus für aerodynamische Vorhersagen</h1> <p>In der Luftfahrttechnik sind schnelle und präzise Vorhersagen aerodynamischer Felder entscheidend für Design und Optimierung. Ein neues Modell namens KHRONOS nutzt dafür einen kernel‑basierten Ansatz, um die Rechenlast drastisch zu reduzieren.</p> <p>KHRONOS kombiniert spärlich vorhandene Hoch‑Fidelitätsdaten (HF) mit umfangreichen Niedrig‑Fidelitätsdaten (LF). Durch die Anwendung von variationalen Prinzipien, Inter