Produkt

Künstliche Intelligenz (KI)

Technische Universität München

Künstliche Intelligenz effizienter trainieren

KI-Anwendungen wie LLMs treiben den Energieverbrauch von Rechenzentren nach oben. Forschende entwickelten nun eine Methode, die neuronale Netze 100-mal schneller und energieeffizienter trainiert – ohne an Genauigkeit zu verlieren.

Edge-KI die nötige Basis geben

Advantech bringt die KI an die Edge

KI-Modelle an der Edge auszuführen, hat gegenüber der KI in der Cloud große Vorteile....

Infineon Technologies

DEEPCRAFT Studio unterstützt Ultralytics YOLO-Modelle

DEEPCRAFT Studio von Infineon Technologies unterstützt jetzt auch Computer Vision....

embedded world Conference Schwerpunkt

Immer mehr Künstliche Intelligenz an der „Edge“ im IoT

Für die schnelle Verarbeitung und Auswertung von Sensordaten in den Knoten des...

NPUs + Software für Edge-KI-Anwendungen

NXP erwirbt NPU-Anbieter Kinara

NXP Semiconductors übernimmt Kinara, einen Anbieter programmierbarer diskreter Neural...

Gefährliche Chatbots

Klinische LLMs: Wie sicher können KI-Agenten in der Medizin sein?

»Agentic AI« ist der KI-Trend 2025. Prof. Stephen Gilbert forscht zu künstlicher...

Sicheres KI-Fundament für Unternehmen

Schnelle KI-Skalierung: T-Systems bringt »AI Foundation Services«

KI-Innovationen nutzen, ohne die Kontrolle zu verlieren? T-Systems bringt dazu »AI...

OpenAI

Musk bietet 97 Mrd. Dollar - Altman sagt nein

Elon Musk würde gerne OpenAI, den Entwickler von ChatGPT, für 97 Mrd. Dollar erwerben,...

Efinix

FPGAs für intelligente Edge-Anwendungen

FPAGs haben immer noch den Ruf, dass sie groß und teuer sind sowie eine hohe...

KI-Gipfel in Paris

Frankreich will 109 Mrd. Euro für KI aufbringen

Auf dem zweitägigen internationalen KI-Gipfel treffen sich zahlreiche Staats- und...