Die vollständige 11 × 11-Verlustlandschaft ist gemessen
Stand: 14. September 2026, 09:23 Uhr Zürich.
Alle 121 Gitterpunkte wurden auf der Intel-Grafikeinheit gemessen und unabhängig geprüft. Die sechs Abschnitte sind abgeschlossen. Ihre gemeinsame Auswertung bestätigt das vollständige Gitter. Die neue Grafik zeigt alle 121 auswählbaren Messpunkte und die Flächen dazwischen.
Was wir tatsächlich gemessen haben
Jeder Punkt steht für eine leicht veränderte Variante desselben Modells. Zwei feste Änderungsmuster bilden die Gitterachsen. Für jede Variante wurden dieselben 16 Übungsaufgaben geprüft. Die Höhe zeigt das Fehlermaß: kleiner ist besser.
Insgesamt wurden 132 Auswertungen durchgeführt. Darin enthalten sind zwölf Messungen des unveränderten Ausgangspunkts. Dieser Punkt zählt im Gitter nur einmal. Alle zwölf Kontrollen liefern exakt dasselbe Fehlermaß: 0,504504. Die niedrigste gemessene Höhe beträgt 0,466912, die höchste 0,572008.
Diese Landschaft verwendet eine Gruppe mit 16 Übungsaufgaben. Der getrennte Vorher-nachher-Vergleich verwendet acht Gruppen. Seine Werte 6,245 und 0,952 sind deshalb nicht direkt mit der Höhe dieser Landschaft vergleichbar.
Alle Punkte sind echte Messungen. Die Flächen dazwischen verbinden diese Werte; sie sind keine zusätzlichen Messungen. Das Gitter zeigt einen kleinen Ausschnitt des Modells entlang zweier gewählter Änderungsmuster.
Was unverändert blieb
Das gespeicherte Modell nach 3.616 Lernschritten und sein vollständiger Lernzustand blieben unverändert. Die Grafikeinheit musste nicht neu starten. Nach jedem Abschnitt wurde die normale Kühlung wiederhergestellt. Die vorhandene Hardwareprüfung wurde weiterverwendet. Die sechs Messabschnitte benötigten zusammen rund 130 Minuten.
Die Messungen des ersten Abschnitts blieben trotz seines früheren Abschlussfehlers erhalten und wurden unabhängig nachgeprüft. Sie wurden nicht erneut gerechnet. Der frühere Fehlversuch bleibt dokumentiert.
Was die Landschaft für das Gesamtziel bedeutet
Wir können jetzt genauer sehen, wie das Fehlermaß bei kleinen Änderungen am Modell reagiert. Das ist keine weitere Trainingsrunde und kein Nachweis besserer Antworten auf unbekannte Aufgaben. Aus einem niedrigeren Gitterpunkt wird hier kein neuer gespeicherter Modellstand ausgewählt.
Der bisherige Stand bleibt: 224 neue Lernschritte in zwölf gesicherten Modellständen, 84,8 Prozent geringeres Fehlermaß beim Üben, aber null von 32 neuen Auswahl-Aufgaben richtig. Die praktischen Python-Regeln lösen unabhängig bestätigt 22 von 30 Entwicklungsaufgaben. Null von vier Spezialisten sind abgenommen; die grobe Entwicklungsreife bleibt bei etwa 15 Prozent.
Was als Nächstes folgt
Der vorbereitete, begrenzte Antwortlauf soll die 94 noch fehlenden Antworten ergänzen. Die vorhandenen 158 Antworten bleiben erhalten. Danach werden alle 252 bisherigen Aufgaben gemeinsam mit denselben Bewertungsregeln ausgewertet.
Für die anschließenden praktischen Python-Aufgaben sind Antwortfolge, Verhaltenstests und Anschluss an die vorhandene Modellrechnung lokal vorbereitet. Modell und Regeln erhalten dieselben sichtbaren Aufgaben. Die erste Antwort zählt; fehlerhafte Antworten werden nicht nachträglich repariert. Diese Vorbereitung hat noch keine neue Modellantwort erzeugt.
Die Grafik lädt neue veröffentlichte Ergebnisse automatisch. Die frühere Landschaft mit neun Punkten bleibt als datierte frühere Messung verfügbar.