Forschende der University of California haben festgestellt, dass die gängigen Metriken zur Bewertung des kompositorischen Schließens von multimodalen KI-Modellen deren Fähigkeiten systematisch unterschätzen. In ihrer Veröffentlichung „Test-Time Matching: Unlocking Compositional Reasoning in Multimodal Models“ berichten sie über ihre Ergebnisse und stellen einen von ihnen entwickelten Algorithmus namens TTM (Test-Time Matching) vor. Test-Time Matching ist ein sich selbst verbessernder, iterativer Algorithmus, der die Modellleistung ohne externe Überwachung steigert. Mit TTM übersteigt die MMVP-VLM-Performance von SigLIP-B16 die von GPT-4.1 und stellt somit einen neuen „Stand der Technik“ dar. Experimente mit 16 Datensatzvarianten haben dabei gezeigt, dass TTM die Leistung in verschiedenen Umgebungen konsistent verbessert – auch in solchen ohne metrikbedingte Effekte oder vordefinierte Gruppenstrukturen. (jr)
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STW und driveblocks: KI-Assistenzsystem für mobile Arbeitsmaschinen
Im Fokus der Zusammenarbeit steht die Integration der driveblocks Autonomy Platform mit der STW HPX.ai-vision. Die modulare Plattform ermöglicht fortschrittliche Assistenzfunktionen wie Personen- und Objekterkennung.
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ETAS: Embedded Code-Generierung aus trainierten KI-Modellen
Der Embedded AI Coder generiert C-Code direkt aus trainierten KI-Modellen.
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Cerence AI and SiMa.ai bring energy-efficient voice AI into the vehicle
Cerence AI and SiMa.ai integrate the CaLLM Edge voice model into the Modalix MLSoC platform, enabling energy-efficient, low-latency conversational AI functions directly in the vehicle – regardless of cloud connection and network quality.