Quanteninspirierte Tensornetzwerke zur Komprimierung von KI-Modellen ermöglichen es große Modelle effizienter und an lokale Bedingungen anpassbar zu machen, indem sie die Genauigkeit numerischer Werte verringert und unnötige Parameter eliminiert – ohne die Leistung zu verringern. Dadurch können KI-Modelle auf einer Vielzahl von Plattformen eingesetzt werden, was die Energieeffizienz verbessert und die Betriebskosten senkt. Besonders in…