Drei Eingriffe, 42,5 Prozent mehr Durchsatz auf einem 4-Bit-Modell: erst der Kernel macht aus komprimierten Gewichten einen Gewinn 27. Oktober 2026
Liquid AI stellt LFM3 vor: sechs 2B-Modelle auf einem Rückgrat, 35 Prozent weniger Parameter als LFM2.5 27. Oktober 2026
Abrufen aus dem Gedächtnis bricht ein, Abschreiben nicht: MLP-Quantisierung kostet 71 Prozent Treffer, Attention-Quantisierung 7 6. Oktober 2026
Quantisierung ändert Model-Inversion-Angriffe: die信息披露 ist datenabhängig, nicht monoton 2. Oktober 2026
Unsloth Studio führt Code aus, bevor Modell geladen ist: Hardcodierte Trust-Remote-Code-Vorgabe macht Modell-Auswahl zum Einfallstor 1. Oktober 2026
Nemotron-H 8B: FP4-Prätraining ohne Hadamard-Transformation bringt 21,2 % mehr Durchsatz 2. September 2026
Struktur von Quantisierungsschäden in LLMs: Warum das nächste Bit global ausgegeben werden sollte 1. September 2026
Bei 4 Bit verlieren multimodale Modelle wegen der Aktivierungen, nicht wegen der Gewichte: ein Restpfad holt das Meiste zurück 27. August 2026
Sudoku-Genauigkeit bei 4 Bit auf null, bei 8 Bit stabil: Nicht die Bitbreite, sondern die Körnung der Aktivierungsskala entscheidet 25. Juni 2026
KI-Digest
DO · 29. Oktober 2026
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