Stell dir vor, eine KI kann sich an neue Daten anpassen, ohne neu gelernt zu werden. Das ist möglich, wie Forschende herausgefunden haben.
Hast du schon mal von Datenbanken gehört? Das sind riesige Speicher, in denen Informationen gesammelt werden. Stell dir vor, du hast eine Datenbank mit Informationen über deine Lieblingsvideos. Diese Datenbank ändert sich ständig, weil du neue Videos hinzufügst oder alte löschst. Jetzt stell dir vor, eine KI soll diese Datenbank durchsuchen und dir die besten Videos vorschlagen. Das Problem ist, dass die KI sich an die neuen Daten anpassen muss, sonst werden ihre Vorschläge bald falsch.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Forschende haben ein neues System namens FLAIR entwickelt. Dieses System kann sich an veränderte Daten anpassen, ohne neu gelernt zu werden. Es ist so schnell, dass es bis zu 5,2 Mal schneller ist als andere Systeme. Außerdem macht es weniger Fehler, nämlich 22,5 Prozent weniger. Das bedeutet, dass die Vorschläge der KI viel genauer sind.
Wie haben sie das gemacht?
FLAIR arbeitet mit zwei wichtigen Teilen. Der erste Teil ist ein Modul, das Aufgaben in standardisierte Merkmale umwandelt. Das ist so, als ob du ein Rezept in eine einfache Sprache übersetzt, damit jeder es verstehen kann. Der zweite Teil ist ein dynamischer Entscheidungsmotor. Er nutzt Informationen aus der aktuellen Situation, um sich anzupassen. Das ist wie ein Navigationsgerät, das sich an den Verkehr anpasst, um den besten Weg zu finden.
Warum ist das wichtig?
Diese Entdeckung ist wichtig, weil Datenbanken in vielen Bereichen verwendet werden, wie in Schulen, Krankenhäusern und Unternehmen. Wenn die KI sich schnell an neue Daten anpassen kann, werden die Informationen genauer und nützlicher. Das hilft uns, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die FLAIR entwickelt haben, sind Jiaqi Zhu, Shaofeng Cai, Yanyan Shen, Gang Chen, Fang Deng und Beng Chin Ooi. Ihre Arbeit wurde 2025 veröffentlicht.