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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Der US-Datenkonzern Palantir hat in der Schweiz eine deutliche juristische Niederlage erlitten. Das Handelsgericht Zürich wies 22 von 23 beanstandeten Passagen in zwei kritischen Artikeln des Online-Magazins «Republik» zurück. Lediglich eine einzelne Formulierung muss die Redaktion korrigieren. Palantir und seine Schweizer Tochtergesellschaft wollten gerichtlich durchsetzen, dass umfangreiche Gegendarstellungen publiziert werden; dieses Anliegen ist nun weitgehend gescheitert. Nach dem Urteil muss der Konzern zudem den überwiegenden Teil der Verfahrenskosten tragen.
Ausgangspunkt des Rechtsstreits waren Recherchen, die im Dezember 2025 nach rund einjähriger Arbeit erschienen. Das Projekt von «Republik» und dem Recherchekollektiv WAV beleuchtete, wie Palantir über mehrere Jahre versucht hatte, bei Bundesstellen und dem Schweizer Militär Aufträge zu erhalten – ohne Erfolg. Die Journalisten werteten dazu Dutzende Gesuche nach dem Öffentlichkeitsgesetz sowie interne Unterlagen aus und kamen zum Befund, dass das Unternehmen trotz einer mehrjährigen Präsenz in der Schweiz keinen einzigen Regierungsauftrag gewinnen konnte. Diese Erzählung eines «Scheiterns» auf dem Schweizer Markt war nach Darstellung der beteiligten Reporter Auslöser für Palantirs juristische Offensive.
Die Redaktion hatte dem Unternehmen nach eigenen Angaben vor Veröffentlichung ausführliche Fragen geschickt und Führungskräfte interviewt. Palantir verlangte darüber hinaus eine detaillierte, punktweise Replik im Magazin, die über den Umfang der ursprünglichen Recherche hinausgegangen wäre. Als «Republik» dies ablehnte, reichte der Konzern Klage ein. Das Zürcher Handelsgericht stellte nun klar, dass nur eine von 23 umstrittenen Passagen eine Gegendarstellung erfordert. Damit bestätigt das Urteil, dass der Großteil der Berichterstattung über Palantirs vergebliche Akquisitionsversuche bei Schweizer Behörden auf einer zulässigen Auswertung amtlicher Dokumente beruht.
Palantir ist international vor allem durch den Einsatz seiner Software in militärischen und nachrichtendienstlichen Kontexten bekannt. Seit 2022 stellt das Unternehmen Plattformen zur Verfügung, die ukrainische Behörden und Streitkräfte bei der Auswertung von Lagebildern, der Zielidentifikation und der Logistik unterstützen. Die Systeme werden außerdem von US-amerikanischen und verbündeten Diensten im Nahen Osten genutzt, um iranische Aktivitäten etwa in Raketenprogrammen, beim Einsatz von Drohnen oder in Cyberoperationen zu analysieren. Direkte Geschäftsbeziehungen mit dem Iran bestehen nach Unternehmensangaben aufgrund von US-Sanktionen nicht. Das Zürcher Urteil könnte über die Schweiz hinaus Signalwirkung haben, nachdem die Recherche bereits in anderen europäischen Staaten Debatten über Nutzen und Notwendigkeit der Palantir-Technologie im staatlichen Bereich angestoßen hatte.
