MIT, Worcester Polytechnic Institute og Google har præsenteret WRING, en ny metode til at reducere bias i vision-language-modeller og adressere den kendte bivirkning ved projection debiasing. Arbejdet er accepteret til ICLR 2026, men er stadig forskning.

Forskere fra University of Wisconsin-Madison og Stanford University præsenterer Train-to-Test, et framework der optimerer modelstørrelse, træningsdata og inferens-samples samlet. Pointen er enkel: AI-økonomien bør ikke kun måles på træning, men på hele compute-budgettet.

En teknisk gennemgang fra MarkTechPost deler moderne LLM-udvikling op i flere led fra pretraining til deployment. For virksomheder er den vigtige pointe ret jordnær: værdien ligger sjældent i at bygge endnu en grundmodel, men i at få tilpasning, alignment og drift til at hænge sammen.

RightNow AI har gjort AutoKernel open source og går efter et af de dyreste, mest nørklede lag i moderne AI-drift: GPU-kerneloptimering for vilkårlige PyTorch-modeller. Det interessante er ikke et mirakelprompt, men en stædig agent-loop med benchmark, rollback og logfiler.

Data poisoning er ikke længere en teoretisk risiko – det er en reel trussel mod både private og offentlige AI-løsninger. Vi dykker ned i, hvordan targeted data poisoning med label flipping kan ødelægge dine modeller, viser hands-on eksempler med CIFAR-10 og PyTorch, og giver konkrete råd til detection, afværgning og governance.

Normalisering af data er et afgørende skridt i maskinlæring, der sikrer retfærdig modeltræning og robust performance. Artiklen dækker teori, praksis, automatisering, undervisning, governance og best practices – med konkrete eksempler og Snillds anbefalinger.

Hapag-Lloyd har med maskinlæring og Amazon SageMaker markant forbedret pålideligheden i skibsplanlægning. Artiklen dykker ned i de tekniske og forretningsmæssige gevinster, udfordringer og læringer – og giver konkrete perspektiver for danske virksomheder.

OpenAI har accelereret udviklingen af AI-agenter, som kan løse komplekse opgaver for brugerne. Det giver danske virksomheder nye muligheder for automatisering og effektivisering – men kræver både teknisk viden og strategiske valg for at udnytte potentialet sikkert og ansvarligt.

MIT-forskere har præsenteret den første teoretisk dokumenterede metode til effektiv maskinlæring på symmetrisk data. Det kan føre til mere præcise og ressourceeffektive AI-løsninger, især for brancher hvor data og regnekraft er knappe ressourcer.