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Verteilte Rechenzentren und KI-Trainingsinfrastruktur
KI-Training & Infrastruktur, wt

DeepMind stellt verteiltes Trainingsverfahren für Large Language Models vor

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Google DeepMind hat ein neues Verfahren namens „Decoupled DiLoCo” veröffentlicht, das das Training großer KI-Modelle über geografisch verteilte Rechenzentren hinweg effizienter und widerstandsfähiger gegen Ausfälle machen soll. Die Methode baut auf dem bestehenden DiLoCo-Ansatz auf und adressiert einen der zentralen Engpässe beim Skalieren von KI-Infrastruktur: die Abhängigkeit von schnellen, durchgehend stabilen Netzwerkverbindungen zwischen Rechenknoten.

Xiaomi MiMo 2.5 Pro – Open-Source KI-Modell mit Frontier-Leistung
Open-Source-Modelle, wt

Xiaomi veröffentlicht MiMo 2.5 Pro: Leistung im Spitzenbereich zu deutlich geringeren Kosten

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Xiaomi hat mit MiMo 2.5 Pro und MiMo 2.5 zwei neue Large Language Models veröffentlicht, die nach Unternehmensangaben mit führenden proprietären Modellen bei zentralen Benchmarks gleichziehen – bei deutlich geringeren Inferenzkosten pro Token. Die Modelle sind als Open-Source-Varianten verfügbar und richten sich explizit an Entwickler und Unternehmen, die leistungsfähige KI-Systeme kosteneffizient einsetzen wollen.

Sicherheitsprüfung und digitale Compliance
KI-Sicherheit, wt

Sicherheitsvorfälle bei KI-Compliance-Startup Delve nehmen zu

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Das US-amerikanische Compliance-Startup Delve steht nach einem weiteren Sicherheitsvorfall bei einem seiner Kunden unter erheblichem Druck. TechCrunch bestätigte, dass Delve das Unternehmen war, das die Sicherheitszertifizierungen für das KI-Startup Context AI durchgeführt hatte – kurz bevor dieses selbst einen schwerwiegenden Sicherheitsvorfall öffentlich machen musste.

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