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)
Technologie-Radar
KI-Modelle können durch Alterung zur Wissensfalle werden
Auf Vergangenheitsdaten basierendes KI-Wissen altert und muss regelmäßig mit menschlicher Expertise aktualisiert werden, um das Qualitätsniveau halten zu können.
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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.
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Cerence AI und SiMa.ai bringen energieeffiziente Sprach-KI ins Fahrzeug
Cerence AI und SiMa.ai integrieren das Sprachmodell CaLLM Edge in die MLSoC-Plattform Modalix und ermöglichen so energieeffiziente, latenzarme Conversational-AI-Funktionen direkt im Fahrzeug – unabhängig von Cloud-Anbindung und Netzqualität.