Nota AI hat zwei Beiträge zur MoE-Quantisierung für den ICML 2026 Workshop eingereicht und beweist damit seine weltweite Wettbewerbsfähigkeit bei der Optimierung groß angelegter KI-Projekte

• Zwei Beiträge zu MoE-spezifischen Quantisierungsalgorithmen wurden für einen Workshop angenommen, der im Rahmen der ICML 2026 abgehalten wird
• Die Auszeichnung folgt auf den Gesamtsieg von Nota AI beim NVIDIA Nemotron Hackathon
• Stärkung der zentralen Optimierungstechnologien, um große KI-Modelle zu verkleinern und ihre Ausführung effizienter zu gestalten

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.

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