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Briefing

Das Problem mit KI-Benchmarks

KI-Systeme werden immer besser. Doch ihre Leistung akkurat zu messen, bleibt ein Problem.

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Wie lässt sich die Leistung von KI-Modellen sinnvoll erfassen und vergleichen? (Grafik: Midjourney / t3n)

Darüber, dass KI-Modelle immer besser werden, herrscht weitestgehend Einigkeit. Bestehende Benchmarks tun sich hingegen immer schwerer, einen nennenswerten Fortschritt abzubilden. Laut dem „AI Index Report“ der Stanford Universität gab es im vergangenen Jahr nur noch minimalen Fortschritt nach den allermeisten KI-Benchmarks.

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Kim Rixecker
Kim Rixecker

Kim Rixecker betreut bei t3n das Ressort Software & Infrastruktur. Darüber hinaus kümmert er sich einmal wöchentlich als Chef vom Dienst um die Planung und Koordinierung der Online-Inhalte auf t3n.

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