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 BG Kliniken und das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) treiben eine umfassende Neuordnung der stationären Versorgung in der Hansestadt voran. Kern des Vorhabens sind zwei Neubauten und eine deutlich engere Verzahnung beider Einrichtungen, insbesondere in der Behandlung von Schwerstverletzten. Grundlage bilden Absichtserklärungen, die von Senat, Bezirksvertretern und Klinikverantwortlichen unterzeichnet und im Hamburger Rathaus vorgestellt wurden. Insgesamt sollen mehr als 1,2 Milliarden Euro investiert werden, finanziert aus Mitteln der gesetzlichen Unfallversicherung.
Herzstück des Projekts ist ein neuer Standort des BG Klinikums Hamburg auf dem Campus des UKE in Eppendorf. Das Haus zur Versorgung von Schwerstverletzten wird baulich mit einem geplanten Erweiterungsbau des UKE verbunden. In diesem UKE-Neubau sind unter anderem ein Krebszentrum sowie eine erweiterte Notfallaufnahme vorgesehen. Hamburgs Erster Bürgermeister Peter Tschentscher (SPD) verweist auf die erwarteten Synergien: Es gelte, Spitzenmedizin so zu organisieren, dass sie zugleich medizinisch führend und wirtschaftlich tragfähig sei – ein Vorteil nicht nur für Hamburg, sondern für den gesamten norddeutschen Raum.
Parallel dazu soll der bestehende Standort des BG Klinikums in Hamburg-Bergedorf grundlegend neu ausgerichtet werden. In einem Neubau mit rund 350 Betten sind ein neues Querschnittgelähmten-Zentrum, Einrichtungen für die Frührehabilitation und weitere Reha-Angebote sowie ein sportmedizinisches Zentrum geplant. Der Standort soll sich auf die Versorgung von Menschen mit Rückenmarksverletzungen und auf fachübergreifende Rehabilitation konzentrieren. Ergänzt werden die Strukturen durch ein medizinisches Versorgungszentrum mit Notfallangeboten. Das dortige Luftrettungszentrum und die Rettungswache bleiben nach den bisherigen Plänen bestehen.
Politik und Klinikleitungen sehen in der Verdichtung der Angebote an den zwei Standorten eine Stärkung der regionalen Versorgungslandschaft. Die Gesundheitsversorgung im Hamburger Osten soll ausgebaut, gleichzeitig der Eppendorfer Campus als Knotenpunkt für Spitzenmedizin, Forschung, Lehre und Weiterbildung profiliert werden. Wissenschaftssenatorin Maryam Blumenthal spricht von optimalen Bedingungen für Fächer wie Unfallchirurgie, Traumatologie und muskuloskelettale Medizin. Zusammen mit Ausbauschritten in umliegenden Häusern, etwa der Zentralen Notaufnahme des Agaplesion Bethesda Krankenhauses Bergedorf, entsteht ein Netz zusätzlicher Kapazitäten für die wachsende Bevölkerung der Metropolregion.
