SEOUL, Südkorea, 11. Juni 2026 /PRNewswire/ -- Nota AI, ein auf die Komprimierung und Optimierung von KI-Modellen spezialisiertes Unternehmen, gab bekannt, dass zwei seiner Beiträge zu MoE-spezifischen Quantisierungsalgorithmen für den Workshop „Resource-Adaptive Foundation Model Inference (AdaptFM)" im Rahmen der ICML 2026, einer der weltweit führenden Konferenzen für maschinelles Lernen, angenommen wurden.
Die ICML gilt allgemein als eine der weltweit führenden Konferenzen im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und vereint die neuesten Forschungsergebnisse von globalen Technologieunternehmen, führenden Universitäten und bedeutenden Forschungseinrichtungen. Der AdaptFM-Workshop konzentriert sich auf Technologien, die es ermöglichen, groß angelegte KI-Modelle unter begrenzten Rechenressourcen effizient auszuführen. Forscher von globalen Unternehmen und Forschungseinrichtungen, darunter Amazon und Meta, sind im Organisationskomitee vertreten, während Forscher von führenden KI-Unternehmen wie NVIDIA, Qualcomm AI Research, OpenAI, Apple und Microsoft ebenfalls als Mitglieder des Programmkomitees teilnehmen.
Diese Leistung ist von großer Bedeutung, da sie das gesammelte technische Know-how von Nota AI bei der Optimierung von Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen würdigt – einer Architektur, die zunehmend als Kernstruktur für große Sprachmodelle (LLMs) angesehen wird. MoE-Modelle verbessern sowohl die Leistung als auch die Effizienz, indem sie je nach Bedarf nur eine Teilmenge von Expertenmodellen aktivieren. Ihre komplexe Struktur erfordert jedoch einen anderen Ansatz bei der Quantisierung – dem Prozess, Modelle kleiner und effizienter zu machen – als bei herkömmlichen Modellarchitekturen.
Nota AI gewann zuvor sowohl seinen eigenen Track als auch den Gesamtwettbewerb beim NVIDIA Nemotron Hackathon mit einer datengesteuerten MoE-Quantisierungsmethode. Mit der Annahme dieser beiden Beiträge wird Nota AI erneut Forschungsergebnisse, die speziell für MoE-Architekturen entwickelt wurden, auf einer globalen Forschungsbühne präsentieren.
Der erste angenommene Beitrag, „DREAM-MoE", schlägt eine Methode vor, um Veränderungen im Entscheidungsfluss eines Modells zu reduzieren, die auftreten können, wenn groß angelegte KI-Modelle über mehrere Segmente hinweg quantisiert werden. Die Methode konzentriert sich auf die Tatsache, dass selbst ein kleiner Fehler in einem früheren Segment die Expertenauswahl in späteren Segmenten beeinflussen kann. DREAM-MoE hilft dem quantisierten Modell dabei, Experten so auszuwählen, dass das Ergebnis näher am ursprünglichen Modell bleibt.
Die zweite Arbeit, „SRA-MoE", schlägt eine Methode vor, die wichtige Eingaben identifiziert und priorisiert, die einen größeren Einfluss auf die endgültige Ausgabe des Modells haben. Anstatt alle Eingaben gleich zu behandeln, ist SRA-MoE darauf ausgelegt, zu verhindern, dass die Expertenauswahl für diese Schlüssel-Eingaben erheblich gestört wird, was dazu beiträgt, die Modellqualität unter begrenzten Ressourcen effektiver aufrechtzuerhalten.
Beide Studien zeigten eine höhere Leistung im Vergleich zu den neuesten MoE-spezifischen Quantisierungsmethoden. Dies zeigt, dass groß angelegte KI-Modelle mit weniger Speicher und weniger Rechenressourcen ausgeführt werden können, während Qualitätsverluste reduziert werden. Weil die Kosten, der Stromverbrauch und die Hardware-Belastung beim Betrieb großer KI-Modelle weiter steigen, gewinnen MoE-spezifische Quantisierungstechnologien zunehmend an Bedeutung.
Nota AI hat seine Forschungs- und Entwicklungsbemühungen proaktiv auf die Optimierung großer KI-Modelle konzentriert, die erhebliche Speicher- und Rechenressourcen erfordern. Das Unternehmen treibt die Optimierung groß angelegter Modelle, darunter Solar MoE, als Teil des vom Upstage-Konsortium geleiteten Sovereign-Foundation-Model-Projekts voran. Zudem erweitert es seine Erfahrung bei der Quantisierung von NVIDIA Nemotron 3 Nano auf neuere große Modelle wie Nemotron Ultra und erweitert damit den Anwendungsbereich seiner Optimierungstechnologien weiter.
„Die Annahme dieses Beitrags spiegelt die kontinuierlichen Fortschritte von Nota AI bei MoE-spezifischen Quantisierungstechnologien wider", sagte Myungsu Chae, CEO von Nota AI. „Nach unserem Gesamtsieg beim NVIDIA Nemotron Hackathon freuen wir uns, unsere Forschungsergebnisse auf dem ICML 2026 AdaptFM Workshop zu präsentieren. Wir werden weiterhin Optimierungstechnologien entwickeln, die einen effizienteren und praktischeren Einsatz großer KI-Modelle ermöglichen."
Darüber hinaus wird Nota AI während der ICML 2026 im COEX in Seoul die „Nota AI – Korea Efficient Days" veranstalten. Die Veranstaltung bringt globale Forscher, Ingenieure und Führungskräfte aus der Wirtschaft zusammen, die Korea besuchen, um Forschungstrends und industrielle Anwendungen von Efficient AI auszutauschen. Im Rahmen der Veranstaltung plant Nota AI, seine Forschungsergebnisse zur Optimierung groß angelegter KI-Modelle vorzustellen und Möglichkeiten für technische Zusammenarbeit und geschäftliche Kontakte zu erweitern.
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Die Zukunft des deutsch-französischen Panzerprojekts MGCS gerät zunehmend ins Wanken. Armin Papperger, Vorstandschef des Düsseldorfer Rüstungskonzerns Rheinmetall, schließt einen Rückzug Frankreichs aus dem Vorhaben nicht mehr aus. In einem Interview mit der „Welt am Sonntag“ sprach er von einem „Gefahrenszenario“, betonte allerdings, dass bislang keine endgültigen Entscheidungen gefallen seien. Die Diskussionen kommen zu einem Zeitpunkt, an dem mit dem Ende des Kampfflugzeugprojekts FCAS (Scaf) bereits ein anderes zentral geplantes Vorzeigeprojekt der Verteidigungskooperation zwischen Berlin und Paris gescheitert ist.
Nach Informationen Pappergers plant Frankreich, das Budget für das „Main Ground Combat System“ (MGCS) drastisch zu kürzen. Im Gespräch ist demnach ein Ansatz von weniger als der Hälfte der ursprünglichen Planungen. Zwar unterstrich der Rheinmetall-Chef, dass es „null Entscheidungen über das finale Budget“ gebe, doch ein reduzierter Finanzrahmen hätte nach seiner Einschätzung unweigerlich die Streichung von Leistungsumfängen und weitere Verzögerungen zur Folge. „Wenn man weniger Geld zur Verfügung hat, wird man nicht schneller, und wir sind jetzt schon sehr langsam“, sagte er. Bereits jetzt liegt das Programm, das seit rund einem Jahrzehnt läuft, weit hinter den ambitionierten politischen Ankündigungen zurück.
Das MGCS-Projekt wurde auf Initiative der Regierungen Frankreichs und Deutschlands gestartet, um ein gemeinsames, plattformübergreifendes Bodenkampfsystem zu entwickeln, das ab etwa 2040 die Kampfpanzer Leopard 2 und Leclerc ersetzen soll. Beteiligt sind neben Rheinmetall der französische Technologiekonzern Thales sowie KNDS – ein Zusammenschluss des deutschen Herstellers Krauss-Maffei Wegmann und des staatlichen französischen Rüstungsunternehmens Nexter. Trotz der politischen Bedeutung des Vorhabens sind die finanziellen Mittel bislang überschaubar: Die vier Partnerunternehmen haben in rund zehn Jahren zusammen lediglich 25 Millionen Euro erhalten, was Papperger als „offensichtlich sehr wenig Geld“ bezeichnete.
Parallel zum schleppend verlaufenden MGCS treiben Rheinmetall und KNDS Deutschland auf deutscher Seite bereits eine Zwischenlösung voran. Der in der Militärfachpresse inoffiziell „Leopard 3“ genannte neue Kampfpanzer soll nach aktueller Planung Anfang der 2030er Jahre in Dienst gestellt werden und damit die Lücke überbrücken, bis ein mögliches MGCS-System verfügbar wäre. Für MGCS selbst wird die Einsatzreife derzeit erst in den 2040er Jahren erwartet – ein Zeithorizont, den Papperger als „eine Wahnsinnszeit“ bezeichnete. Vor diesem Hintergrund stellte er die grundsätzliche Realisierung des Projekts offen in Frage: „Ich kann heute nicht sagen, ob es überhaupt ein MGCS geben wird.“ Die jüngsten Budgetüberlegungen in Paris verstärken diese Unsicherheit und nähren Zweifel daran, ob Europa den angestrebten gemeinsamen Panzer der Zukunft tatsächlich auf die Spur bringen kann.
