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>Mehr Arbeitnehmer nutzen KI, wissen nicht, ob Arbeitgeber das auch tun – Problem</p> <p>Eine aktuelle Gallup-Studie zeigt, dass immer mehr Beschäftigte KI in ihrem Arbeitsalltag einsetzen, während sie sich unsicher sind, ob ihre Arbeitgeber dieselbe Technologie nutzen. Das Ergebnis verdeutlicht eine deutliche Kommunikationslücke zwischen den beiden Seiten.</p> <p>Besonders auffällig sind die Unterschiede zwischen Branchen: In der Technologie- und Finanzbranche ist die Nutzung von KI bei beiden Seiten deu

<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

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

<p>LLM-gestütztes Representation Learning für aufkommende Artikelempfehlungen</p> <p>Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (Version 1, 25.12.2023) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Empfehlung von Artikeln, die gerade erst im Markt auftauchen. Das Papier adressiert die Herausforderung, dass solche „aufkommenden“ Produkte nur wenige oder keine Interaktionsdaten besitzen, während bestehende Modelle häufig davon ausgehen, dass sie kaum Historie haben.</p> <p>Der vorgeschlagene Rahmen, EmerFlow, nutzt groß