Live and recent posts from across the Fediverse tagged #maschinelleslernen, aggregated by home.social.
RT @ApolloResearch: Wir haben noch nie ein Modell gesehen, das dies tut, aber GLM-5.3 denkt manchmal (von selbst) darüber nach, wie seine aktuellen Handlungen zu Trainingsdaten werden könnten und sein zukünftiges Ich beeinflussen. 🧵 https://t.co/DFLv7OJwRq
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#Forschung #GLM53 #KI #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
RT @RoundtableSpace: TRANSLASTION: Hör auf, Stunden damit zu verschwenden, herauszufinden, was du im Bereich KI lernen sollst.
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#KI #Lernpfad #LLM #MaschinellesLernen #Ressourcen #TechEducation #arint_info
RT @bnjmn_marie: Bestätigt: GSQ-RCO IQ3S für Qwen3.8 Flash Next ist hervorragend.
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#AgenticCoding #GSQ #KI #MaschinellesLernen #Qwen3 #TokenEffizienz #arint_info
RT @MiaAI_lab: Schlechte Nachrichten
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#35B #KI #MaschinellesLernen #MoE #NeuralNetworks #Qwen #arint_info
RT @RoundtableSpace: Jemand hat Hindsight, ein Speichersystem, das KI-Agenten über die Zeit hinweg lernen lässt, anstatt nur vergangene Chats abzurufen, als Open Source veröffentlicht. Das Projekt sammelte innerhalb eines Tages 1.668 GitHub-Sterne und erreichte insgesamt 22.100. → Organisiert das Gedächtnis in Weltwissen, Erfahrungen, Beobachtungen und mentale Modelle, modelliert nach
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#AIGedächtnis #GitHub #Hindsight #KI #MaschinellesLernen #OpenSource #arint_info
RT @superrieu: Trotz aller Fortschritte im Bereich KI ist es eher selten, dass etwas konzeptionell völlig Neues auftaucht, doch bei Jev von https://t.co/PA680m2lPI kann man zumindest als neuem LLM-Formfaktor davon sprechen, und der 👇 Review gibt einen guten Überblick. 1/7 https://t.co/ojhZ3UEW2M https://t.co/3BzJ6BHn8F
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#Innovation #Jev #KI #LLM #MaschinellesLernen #TechReview #arint_info
RT @glenngabe: Qualitätsbeurteiler, aber „Qualität“ ist relativ :) 10.000 Beurteiler... klingt ähnlich wie bei Google - Menschen schulen OpenAI’s KI, die für die Schulung der KI selbst entlassen wurde. „Einige KI-Modelle zeigen bereits Anzeichen von ‚Modellzusammenbruch‘, also wenn KI-Modelle, die weiter mit KI-generiertem Text trainiert werden, ...
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#KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #Modellzusammenbruch #OpenAI #Qualitätsbeurteilung #arint_info
RT @Alibaba_Qwen: Lernen Sie Qwen-Image-2.1 kennen, das ausgewogenste und kosteneffizienteste Bildgenerierungsmodell der Qwen-Image-Serie! Jetzt mit offenen Gewichten! 🎨
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#Bildgenerierung #KI #MaschinellesLernen #OpenWeights #QwenImage #Technologie #arint_info
RT @QwenDevs: Qwen-Image-2.1 Open Source in 10 Stunden verfügbar https://t.co/wpwLfA9xTl
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#Bilderkennung #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #OpenSource #Qwen #TechNews #arint_info
RT @forgebitz: Ich denke, JEV kann unsere KI-Ausgaben um 50-60 % senken.
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#KI #Kostensenkung #LLMs #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
RT @dotta: Wenn Jev keinen Text generieren kann, was kann es dann generieren?
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#Innovation #Jev #KI #Klassifikation #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
RT @yifanzhang_: Wir stehen am Anfang der Superintelligenz. Wir stellen den Rekurrenten Loop-Transformer (RLT) vor. Jetzt haben wir Transformer mit unendlicher Begründungstiefe. Von nun an sollten wir den Fortschritt am offenen Horizont der Superintelligenz steuern, bis sichere Superintelligenz erreicht ist.
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#Forschung #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #RLT #Superintelligenz #arint_info
RT @deepseek_ai: 🚀 Wir stellen vor: DeepSeek-V4.1-Flash – intelligenter, schneller und effizienter.
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#DeepLearning #DeepSeek #Innovation #KI #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
Wie lässt sich das Wetter künftig präziser und zugleich schneller vorhersagen?
Ein neues System für kurzfristige #Wettervorhersagen und langfristige #Klimaprognosen nutzt künstliche Intelligenz, um Ergebnisse zu erzielen, die mit den besten vorhandenen Modellen vergleichbar sind, jedoch deutlich weniger #Rechenleistung benötigen.
#MIT #Harvard #ECMWF #Wettervorhersage #Klimamodelle #MaschinellesLernen #KINutzen #Retröt
Wie erkennt man, ob ein Tier Schmerzen hat – wenn es nichts sagen kann?
Ein Forschungsteam der University of #Florida setzt auf #KI und analysiert #Gesichtsausdrücke bei #Ziegen. Welche Chancen sich dadurch für die #Tiermedizin und #Humanmedizin ergeben könnten, zeigt eine neue Studie.
#Schmerzerkennung #Tierschutz #MaschinellesLernen #Veterinärmedizin #KINutzen #Retröt
Kann #MaschinellesLernen die Analyse von EKGs in der #Kardiologie verbessern.
Ein neuronales Netzwerk, das mit tausenden #EKG-Daten trainiert wurde, musste sich in einer Studie bei der #Diagnose von #Herzproblemen gegenüber menschliche #Kardiologen und der EKG-Software #MUSE beweisen. Die Untersuchung lieferte interessante Erkenntnisse.
RT @TencentAI_News: 1,5TB → 214GB. Siebenmal kleiner, kaum ein Unterschied. Das ist Hy4-Vorschau. Der Trick ist Sherry — unsere Quantisierungsmethode, die Gewichte auf jeweils 1,25 Bit komprimiert. (Das Bild zeigt, wie das funktioniert.) Es ermöglicht auch eine neue Art der Ausführung: Verknüpfen Sie die GPUs, die Sie bereits besitzen, über mehrere Maschinen hinweg.
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#GPU #Hy4 #KI #MaschinellesLernen #Quantisierung #TechNews #arint_info
https://www.europesays.com/at/366480/ Nerai Bioscience setzt KI und Hochdurchsatz-Protein-Engineering für CRISPR-Tools ein #AI #ARTIFICIALINTELLIGENCE #AT #Austria #BiotechStartup #Cas9 #Crispr #Genbearbeitung #Gesundheit #Health #HochdurchsatzScreening #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #Österreich #Pam #ProteinEngineering #SeedFinanzierung #SelteneErbkrankheiten #Zuehrich
RT @inco_ai: GLM-5.3-Flash ist schnell. DFlash 2 macht es noch schneller!
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#DFlash2 #GLM53Flash #HuggingFace #KI #MaschinellesLernen #OpenSource #arint_info
RT @VentureBeat: Chinesische Open-Weight-Modelle werden kontinuierlich günstiger. Ein Geschäftsführer argumentiert, dass dies bedeutet, dass 45 % Ihrer KI-Arbeitslast auf GLM-5.3-Flash entfallen sollten. Hier ist die Rechnung.
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#GLM #KI #MaschinellesLernen #OpenSource #Technologie #arint_info
RT @ArtificialAnlys: GLM-5.3-Flash erzielt 57 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index. Mit $0,09 Kosten pro Aufgabe positioniert es sich komfortabel auf der Pareto-Frontie von Intelligenz zu Kosten pro Aufgabe. @Zaiorg hat GLM-5.3-Flash veröffentlicht, einen kleineren und günstigeren Verwandten zu GLM-5.3 mit insgesamt 320 Milliarden Parametern.
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#GLM53Flash #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #ParetoFrontie #ZaiOrg #arint_info
RT @DominiqueCAPaul: LLMs sind so offensichtlich (nach-)in Englisch trainiert. Es ist unglaublich peinlich, sie für deutsche E-Mails zu nutzen - ich versuche es immer wieder, kann aber keinen einzigen Satz verwenden. Alles liest sich, als hätte es ein Mann über 50 geschrieben, der mit zwei Fingern tippt und beleidigt ist, wenn man ihn nicht mit seinem Doktortitel anspricht. Es ist, als wäre Olaf Scholz der einzige deutsche Beitragende zur Nachschulung gewesen.
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#KünstlicheIntelligenz #LLM #MaschinellesLernen #Sprachmodelle #Übersetzung #arint_info
RT @rohanpaul_ai: Eine neue Stanford-Studie hat herausgefunden, dass es KI-Agenten sicherer macht, wenn sie miteinander argumentieren. Das Team untersuchte über 10.000 kleine Gemeinschaften von Sprachmodell-Agenten. Wenn Agenten ein mathematisches Problem diskutieren, bewegt sich die Gruppe eher zur richtigen Antwort. Jede Gemeinschaft bestand aus 32 Agenten mit unterschiedlichen Persönlichkeiten, die durch freundliche oder unfreundliche Verbindungen miteinander verknüpft waren. Sie tauschten acht Runden lang Nachrichten über mathematische Probleme mit einer eindeutigen richtigen Antwort und politische Aussagen ohne eine solche aus. Bei mathematischen Aufgaben half das Diskutieren: Falsche Mehrheiten wechselten häufiger zur richtigen Antwort, als richtige Mehrheiten sich entfernten. Bei politischen Themen drängte derselbe Prozess die Gruppen in drei von vier Modellen nach rechts. Wenn dein System Agentendebatten nutzt, sollte du verfolgen, in welche Richtung sich die Gruppe verschoben hat, nicht nur, ob die Bewertung gestiegen ist. – arxiv.org/abs/2608.16578 Titel: "Physik der Agenten: Statistische Mechanik sagt kollektives Verhalten von KI-Agenten voraus
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#AgentenDebatte #KIKommunikation #KIVerhalten #MaschinellesLernen #StanfordForschung #StatistischeMechanik #arint_info
RT @DanDr1s: 🚨Das mysteriöse Modell auf OpenRouter ist wahnsinnig gut. Ox Alpha zerstört Berichten zufolge die internen Benchmarks der Nutzer und bewältigt Coding-Aufgaben, die normalerweise von Fable 5 erledigt werden, im ersten Versuch. Es ist derzeit kostenlos, multimodal, verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token und OpenCode gibt an, dass es insgesamt täglich 100 Billionen Token kostenlos bereitstellen kann. Niemand weiß, wer dahintersteckt. Es ist offensichtlich, dass erhebliche Rechenleistung und wahrscheinlich ein großes KI-Labor dahinterstecken. Welches Modell glaubst du, steht dahinter?
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#Innovation #KI #MaschinellesLernen #OpenRouter #OxAlpha #arint_info
RT @Pv: Ich habe gerade nachgesehen -- dieses textuelle Wasserzeichen wird auch auf von Claude generierten Code angewendet. Anstatt also den elegantesten und effizientesten Code zu schreiben, ist die erste Einschränkung das Einbetten eines statistischen Sequenz-Wasserzeichens. Wirkt...nicht optimal. Patrick Vlaskovits (@Pv) Wenn das „Wasserzeichen“ in der statistischen Sequenzierung des Textes eingebettet ist, also nicht entfernt werden kann, ohne den Text neu zu schreiben, macht das LLM-Textgenerierung dann nicht notwendigerweise weniger nützlich? Das Modell führt nicht mehr ausschließlich für die Anfrage des Nutzers aus. Ein gewisser Anteil seiner Freiheit bei der Wahl von Wörtern, Formulierungen und Struktur wird nun für die Bewahrung des Wasserzeichens aufgewendet. Es entsteht ein inhärenter Zielkonflikt zwischen der Robustheit des Wasserzeichens und der Flexibilität/Konformität des Modells. Folglich: Je stärker und robuster das Wasserzeichen, desto größer die Einschränkung. Mit anderen Worten: LLMs werden schlechter und schwieriger zu nutzen sein. — https://nitter.net/Pv/status/2086954962588778924#m
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#Ethik #KI #LLM #MaschinellesLernen #Technologie #Wasserzeichen #arint_info
RT @rohanpaul_ai: Dies ist eine wirklich wilde Idee. Was wäre, wenn Gedächtnis eine Fähigkeit des LLM selbst wäre, anstatt ein daran angehängtes Abrufsystem? Kann ein LLM sich an etwas aus einer früheren Interaktion erinnern, ohne diese alte Interaktion erneut in seinen Prompt einfügen zu müssen? Metis schlägt ein Foundation-Modell mit einem persistenten Gedächtniszustand im Backbone vor, das während gewöhnlicher Forward-Passes aktualisiert wird, während die gelernten Modellgewichte eingefroren bleiben. Anstatt Erinnerungen als Text zu speichern und später abzurufen, komprimiert Metis vergangene Interaktionen direkt in den internen Zustand des Modells über einen separaten Speicher-Aufmerksamkeitspfad. Normale LLMs behalten kein persistentes Gedächtnis vergangener Interaktionen. Wenn man einem LLM sagt „Alice lebt in Peking“, muss ein externes Speichersystem diese Tatsache normalerweise speichern und später abrufen. Metis komprimiert die Interaktion stattdessen in einen internen numerischen Gedächtniszustand, der im Modell verbleibt und in zukünftigen Aufrufen verwendet werden kann. Das Modell wird während des Trainings darauf trainiert, Gedächtnisverfahren wie Erinnern, Aktualisieren, Vergessen und Reflektieren zu lernen, anstatt sich auf handgeschriebene Abrufregeln zu verlassen. Unter der No-Context-Einstellung erzielt Metis-27B 26,74 Punkte auf LoCoMo (Gold), im Vergleich zu 0,07 für das Vanilla-Qwen3.5-27B-Backbone und 4,24 für Temp-LoRA-27B. Es liegt immer noch deutlich unter Qwen3.5-27B mit vollem Kontext bei 65,03, daher hat natives Gedächtnis das Wiederholen der Geschichte noch nicht…
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#DeepLearning #Gedächtnis #KünstlicheIntelligenz #LLM #MaschinellesLernen #Metis #arint_info
Den von @reeeen entwickelten @bizzfed -Dienst halten wir für ein spannendes Projekt. 💯
👉 https://www.bizzfed.de
Es zeigt, dass mit dem ActivityPub-Protokoll noch viel mehr zu machen ist, als X durch Mastodon zu ersetzen.
Der heutige digitale Unabhängigkeitstag bietet für professionelle Netzwerker:innen eine gute Gelegenheit, sich dort anzumelden und zu starten. 🛸
Wir sehen die Probleme, die sich aufgrund der starken KI-Orientierung des Projekts ergeben.
Dennoch: der Code ist open-source und der Dienst erlaubt eine Föderierung mit dem Fediverse.
Wir hoffen darauf, dass die mit der KI-Basis des Projekts verbundenen Probleme in Zukunft vom Entwickler und der Community gelöst werden.
#Bizzfed #Fediverse #DID #DIDay #DUTag #LinkedIn #KI #maschinellesLernen #FOSS #X #eXit #Mastodon
RT @jun_song: Das neue DeepSeek ist noch verrückter als erwartet. Mit nur 284 Milliarden Parametern schlägt es GLM 5.2 und kommt Opus 4.8 wahnsinnig nah. Und das alles bei nur einem Zehntel der Größe und fast 100-mal günstiger. Ich wusste, dass Innovation naht, aber ich hätte nicht erwartet, dass sie so stark zuschlägt. Pro wird Fable und Sol definitiv vernichten. Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞) (@teortaxesTex) DeepSeek-V4-Flash wurde aktualisiert. „DSBench-FullStack ist ein interner Full-Stack-Entwicklungstestdatensatz, und DSBench-Hard ist ein interner Testdatensatz für harte Probleme von Coding Agents.“ „Die offizielle Veröffentlichung von DeepSeek-V4-Pro wird bald folgen.“ Diese Ergebnisse sind … deutlich besser als die Preview. — https://nitter.net/teortaxesTex/status/2083069000712368246#m
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#DeepSeek #Innovation #KI #MaschinellesLernen #OpenSource #TechNews #arint_info
RT @rohanpaul_ai: Ilya Sutskever: Menschen sind keine AGI; sie wissen wenig und lernen ständig. Eine vortrainierte AGI hingegen überschießt, indem sie die Phase des Ausprobierens überspringt. Echte Intelligenz entsteht durch kontinuierliches Lernen, nicht dadurch, dass man von Anfang an „fertig“ ist. Video Rohan Paul (@rohanpaulai) Gleiche Beschleunigung, kein Nachrichtenzyklus, keine Panik. Die Software hat dies bereits mit Canary-Rollouts, Shadow-Traffic und sofortigem Rollback gelöst. Die aktuellen Modellgewichte sind ein Bereitstellungsartefakt mit einer viel schlechteren Beobachtbarkeit — https://nitter.net/rohanpaulai/status/2081856526294393271#m
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#AGI #Forschung #Innovation #KI #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
RT @rohanpaul_ai: Ilya Sutskever: Menschen sind keine AGI; sie wissen wenig und lernen ständig. Eine vortrainierte AGI hingegen überschießt, indem sie die Phase des Ausprobierens überspringt. Echte Intelligenz entsteht durch kontinuierliches Lernen, nicht dadurch, dass man von Anfang an „fertig“ ist. Video Rohan Paul (@rohanpaulai) Gleiche Beschleunigung, kein Nachrichtenzyklus, keine Panik. Software hat dies bereits mit Canary-Rollouts, Shadow-Traffic und sofortigem Rollback gelöst. Aktuelle Modellgewichte sind ein Bereitstellungsartefakt mit einer viel schlechteren Beobachtbarkeit — https://nitter.net/rohanpaulai/status/2081856526294393271#m
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#AGI #AIResearch #DeepLearning #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #TechTrends #arint_info
RT @EntelligenceAI: 🚨 DeepSeek V4 (GA) wird Berichten zufolge gerade getestet. Erste Berichte deuten auf folgende Punkte hin: • Leistung auf dem Niveau von Opus 4.8 • Deutlich stärkeres agentic Verhalten • Signifikante Verbesserungen im Coding • Große Fortschritte bei der 3D-Generierung • Direkter Konkurrent zu Kimi K3 und Claude Fable • Gerüchtete Preise: 0,0028 US-Dollar pro 1 Million Token Wenn diese Preise stimmen, könnte DeepSeek V4 um Größenordnungen günstiger sein als die heutigen Frontier-Modelle, bei nahezu gleicher Intelligenz. Dies könnte eine der disruptivsten KI-Veröffentlichungen sein, die wir je gesehen haben. Leistung wird zur Ware. Der Preis wird zum Schlachtfeld.
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#AIRelease #DeepSeek #Innovation #KI #MaschinellesLernen #Technologie #arint_info
RT @rohanpaul_ai: Axios fragte: "Sollten Open-Source-Modellunternehmen erlaubt sein, geschlossene Modelle zu distillieren?" Jensen: "Distillation – das Lernen von KI, das Lernen von anderen Menschen und das Lernen aus anderen Wissensquellen – ist grundlegend für Intelligenz. Wir lernen ständig von anderen Menschen. Auch KI muss von etwas lernen. Die ursprünglichen KI-Modelle, ob offen oder geschlossen, wurden mit zuvor erstelltem Wissen aus dem Internet trainiert." – Jensen Huang zur „Distillation“ und die Antwort von Jürgen Schmidhuber Rohan Paul (@rohanpaulai) Jensen Huang zur „Distillation“ In seinem neuen Interview mit Axios wurde er mit dieser Frage konfrontiert: „Sollten Open-Source-Modellunternehmen erlaubt sein, geschlossene Modelle zu distillieren?“ „Distillation – das Lernen von KI, das Lernen von anderen Menschen und das Lernen aus anderen Wissensquellen – ist grundlegend für Intelligenz. Wir lernen ständig von anderen Menschen. Ich lerne von euch durch die Fragen, die ihr stellt, und ihr lernt von mir. Den ganzen Tag über lernen wir voneinander. Auch KI muss von etwas lernen. Die ursprünglichen KI-Modelle, ob offen oder geschlossen, wurden mit zuvor erstelltem Wissen aus dem Internet trainiert. Jetzt generiert KI mehr Inhalte als Menschen. In einigen Jahren könnte das Internet zu 99 % aus KI-generierten Inhalten bestehen, die von irgendeiner Form von KI erstellt wurden. Infolgedessen werden KI-Systeme kontinuierlich Wissen und Intelligenz aus anderen KI-Systemen distillieren. Dass KI lernen kann, ist eine gute Sache. Wir wollen, dass KI-Systeme intelligent sind, denn eine intelli…
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#Distillation #JensenHuang #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #OpenSource #arint_info
KI-Modelle erreichen neue Höhen: Selbstlernende Algorithmen revolutionieren die Bilderkennung. #KIML #MaschinellesLernen
RT @superrieu: Oh, verdammt, jetzt hat man das neue schicke #LLM beim Schummeln erwischt. Dass die Architektur ein NVIDIA-Nematron-3-Clone ist – geschenkt, dafür sind diese Nematrons ja da. 1/3 André Rieu (@superrieu) Also, ab jetzt bitte keine Teuken-7B-Witze mehr, die #KI-Nation 🇩🇪 hat in München ein neues Open-Source-#LLM trainiert: Soofi S 30B-A3B, das sich unter seinesgleichen auch gar nicht so schlecht schlägt. — https://nitter.net/superrieu/status/2077292877713977689#m
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#Deutschland #KI #LLM #MaschinellesLernen #NVIDIA #OpenSource #arint_info
Vom #Lehramtsstudium zur #InformatikProfessur: Margret Keupers Werdegang ist „nicht sehr stereotyp“, sagt die Inhaberin des Lehrstuhls für #MaschinellesLernen über die Anfänge ihrer Karriere. Ursprünglich für die Fächer Deutsch und Französisch eingeschrieben, entdeckt Keuper recht schnell ihr Interesse an der #Informatik. 👩💻
👉 Im aktuellen #FORUM erzählt die Mannheimer Professorin, wieso ihr Weg sie gleich zweimal nach Mannheim geführt hat und weshalb sie sich über mehr Frauen in ihrem Fach freuen würde: https://www.uni-mannheim.de/newsroom/forum/ausgabe-1-2026/schwerpunkt/prof-dr-margret-keuper/
📷 Joseline Weinberg / uc graphic
RT @elonmusk: Grok 4.5, basierend auf unserem 1,5T V9-Grundmodell, mit im ergänzenden Training hinzugefügten Cursor-Daten, befindet sich derzeit in der privaten Beta-Phase bei SpaceX & Tesla. Erste Bewertungen zeigen eine Leistung, die nahe an der von Opus liegt, sie vielleicht sogar übertrifft. RL verbessert das Modell weiterhin erheblich, und die Grok-Build-Testumgebung wird jeden Tag besser. Gute Arbeit von allen Beteiligten! Komplett von Grund auf neu trainierte Modelle werden von @SpaceX in diesem Jahr monatlich veröffentlicht.
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RT @HowToPrompt__: Cambridge und NVIDIA haben soeben das gefährlichste KI-Forschungspaper des Jahres veröffentlicht. Bereits 2003 schlug ein deutscher Wissenschaftler eine Maschine vor, die ihre eigenen Verbesserungen beweisen und sich selbst umschreiben könnte. Er nannte sie „Gödel-Maschine“. Mathematisch perfekt. Praktisch unmöglich. Lange Zeit war es lediglich ein Gedankenexperiment. Eine theoretische Obergrenze. Denn um die eigene Intelligenz sicher umzuschreiben, müsste die KI mathematisch beweisen, dass jede einzelne Änderung vorteilhaft wäre, bevor sie diese vornahm. Was rechnerisch unmöglich ist. Doch Forscher haben nun eine erschreckende Lücke entdeckt. Sie verzichteten auf den mathematischen Beweis und ersetzten ihn durch eine darwinistische Evolution. Sie trägt den Namen „Red Queen Gödel Machine“. Statt logisch nachzuweisen, dass eine Änderung sicher ist, lässt die KI einfach Tausende mutierter Versionen ihres eigenen Quellcodes „züchten“. Sie entwickelt neue Lernalgorithmen, testet sie in einer Sandbox, verwirft die gescheiterten und behält die erfolgreichen. Anschließend durchlaufen die Überlebenden den Zyklus erneut. Keiner schreibt den Code mehr. Die KI entwickelt buchstäblich ihre eigene Intelligenz weiter. Und es funktioniert. Als die Forscher die KI laufen ließen, löste sie nicht nur die vorgegebenen Benchmarks. Sie aktualisierte ihre eigene Grundarchitektur. Sie entwickelte bessere Code-Editoren und etablierte eigene Peer-Review-Mechanismen. Sie erkannte, wie sie ihren eigenen Speicher effizient verwalten kann. Ihre Leistung verdoppelte sich, ohne dass ein einziger Mensch d…
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#Forschung #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #Selbstverbesserung #TechNews #arint_info
RT @TeksEdge: Die im Vergleich zu den führenden Modellen schwächere Leistung von GLM-5.2 bei den ARC-AGI-2-Tests ist auf die Trainingsprioritäten zurückzuführen. Das Modell scheint stark auf das Programmieren und autonome Aufgaben optimiert zu sein, während die breiteren abstrakten推理fähigkeiten, die ARC-AGI-2 misst, weniger priorisiert wurden.
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#ARC #GLM #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #TechNews #arint_info
RE: https://infosec.exchange/@karl/116771296212178189
Digital tot oder lebendig?
Ist das jetzt die Frage?
"BRÜSSEL – Europa muss künstliche Intelligenz über seine unmittelbaren Klimaambitionen priorisieren oder riskieren, seine #Technologiesouveränität #China überzugeben.
Das ist die Ansicht des Präsidenten der European Data Centre Association, die sich für die #EU im Auftrag von Rechenzentrumsunternehmen einsetzt.
Lex Coors sagte, dass das europäische #Energiesystem nicht bereit sei, fortschrittliche #KI-Rechenzentren mit Strom zu versorgen, und #Europa möglicherweise auf neue #CO2-emittierende #Gaskraftwerke zurückgreifen muss, um seine Ziele für die technische Souveränität zu erreichen."
👉 https://www.politico.eu/article/europe-choose-ai-climate-goals-data-center-chief-warns/
RT @testerlabor: Grok 4.4 und Grok 4.5 sollen bald veröffentlicht werden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass beide die V9-Engine mit 1,5 T verwenden werden, die dreimal so viele Parameter wie die aktuelle Version haben wird.
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#Grok #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #TechNews #V9 #arint_info
https://www.europesays.com/at/230415/ GFZ nutzt unüberwachtes ML, um Vorläufermuster vor großen Erdbeben zu finden #AI #ARTIFICIALINTELLIGENCE #AT #Austria #Clustering #Datenanalyse #Erdbeben #Gfz #Instabilität #Kategorisierung #KI #KritischerZustand #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #Monitoring #Österreich #Prognose #Science #Science&Technology #Seismizität #Technik #Technology #Unsupervised #Wissenschaft #Wissenschaft&Technik
RT @GaryMarcus: Sogenannte „Neuronale Netze“ in der KI haben kaum etwas mit echten neuronalen Netzen zu tun. Eine exzellente neue Studie zeigt, wie enorm die Kluft zwischen den vereinfachten Neuronen in typischen KI-Systemen und echten Neuronen ist. Ido Aizenbud (@IdoAizenbud) Was kann ein Neuron berechnen? Echte biologische Neuronen sind komplex, aber wie leistungsfähig sind sie? Mit einer neuen Methode fanden wir heraus, dass ein einzelnes kortikales Neuron Katzen von Hunden klassifizieren, gesprochene Wörter erkennen und die Parität von 10 Bits berechnen kann – alles Aufgaben, von denen man dachte, sie erforderten ganze Netzwerke. (1/15) — https://nitter.net/IdoAizenbud/status/2065096543502307785#m
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#Forschung #KI #MaschinellesLernen #NeuronaleNetze #Neuroscience #Studie #arint_info
RT @HowToAI_: Stanford und Meta haben gerade die Arbeit veröffentlicht, die alles über KI-Agenten auf den Kopf stellt.
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#Code #Innovation #KI #MaschinellesLernen #Meta #Stanford #arint_info
🌀 Neues Forschungspapier: **MSFA‑ViT** – ein Vision‑Transformer für die Fehlerdiagnose von Synchronmaschinen in Windkraftanlagen.
- Nutzt Multi‑Scale‑Feature‑Aggregation, um Sensor‑Bilder effizient zu analysieren.
- Liefert präzisere Erkennung von Motorschäden → geringere Ausfallzeiten.
#Windenergie #KI #MaschinellesLernen #Dezentral #Privatsphäre
RT @HowToAI_: Es stellte sich heraus, dass KI-Modelle keine Mathematik beherrschen – nicht einmal solche auf Grundschulniveau, wie sie ein 10-Jähriger lösen würde.
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#Forschung #GSM8K #KI #KünstlicheIntelligenz #MaschinellesLernen #TechNews #arint_info
#ChatGPT, #Copilot, #Gemini verbrauchen frisches #Wasser.
Ein #KI-Gespräch mit 20 bis 50 #Prompts verbraucht grob 500 Milliliter #Frischwasser.
Wasser, das aus #Flüssen, #Grundwasserleitern und #Stauseen entnommen wird.
Du glaubst, du nutzt ein #kostenloses Werkzeug. Doch wir alle bezahlen mit der wohl kritischsten #Ressource unseres #Planeten.
Smog beeinflusst das Klima stärker als gedacht
Künstliche Intelligenz hilft beim Rechnen Um das besser zu verstehen, nutzte das Team maschinelles Lernen. Also eine Form…
#Leipzig #Deutschland #Deutsch #DE #Schlagzeilen #Headlines #Nachrichten #News #Europe #Europa #EU #Aerosole #Germany #Klimamodell #leipzig #Maschinelleslernen #Megastädte #Sachsen #Smog #TROPOSLeipzig #Wolkenbildung
https://www.europesays.com/de/1039543/
https://www.europesays.com/de/1039543/ Smog beeinflusst das Klima stärker als gedacht #Aerosole #DE #Deutschland #Germany #Klimamodell #leipzig #MaschinellesLernen #Megastädte #Sachsen #Smog #TROPOSLeipzig #Wolkenbildung
KI-Modelle werden immer komplexer. Wie können wir ihre Sicherheit und Transparenz gewährleisten? #KI #MaschinellesLernen
Neuer Studiengang #Wirtschaftsinformatik an der #UniMainz verbindet #DataScience und #MaschinellesLernen / Interdisziplinärer Bachelorstudiengang startet zum Wintersemester 2026/2027 / Bewerbungsfrist: 15. Juli 2026 👉 https://presse.uni-mainz.de/neuer-studiengang-wirtschaftsinformatik-an-der-jgu-verbindet-data-science-und-maschinelles-lernen/
So hat #KI oder besser #ML (für #maschinellesLernen) also schon die #Lehre zu Änderungen veranlasst.
Auch die Wissenschaft wird von der KI-Welle überrollt.
Dabei sind KI-Methoden eigentlich unwissenschaftlich.
Wären sie zur Zeit von #Newton zum Einsatz gekommen, so hätten sie den Lauf der #Planeten am Himmel vorhersagen können.
Aber sie hätten das zugrunde liegende #Gravitationsgesetz nicht erkannt, nach dem die Himmelsmechanik abläuft.
In Hinblick auf ein echtes Verständnis von Naturvorgängen könnte sich KI/ML also als Rückschritt für die #Wissenschaft herausstellen.
Deshalb wird in der Lehrveranstaltung #Bioelektronik an der @tuberlin weiterhin der Schwerpunkt darauf gelegt, die Gehirne der Studierenden statt die Funktion von KI-Systemen zu trainieren.
KI schlägt klassische Bildverarbeitung in der optischen Sortierung: Mit Deep Learning (v. a. sog. Convolutional Neural Networks & Transformer) erkennen wir auch subtile Qualitätsunterschiede – ohne Beschränkung auf einfache Farb-/Formmerkmale. Stark bei komplexen Materialien und vielen sich überlappenden Objekten, schneller und präziser als manuelles Sortieren.
Schaut rein wie unsere Schüttgutsortierung funktioniert 👉https://www.youtube.com/watch?v=KsjvyQgIINM
Schwedische Akademie der Wissenschaften ehrt Prof. Christian Glaser
Die Akademie zeichnet mit dem Wallmark-Preis jährlich Wissenschaftler*innen aus, …
#Dortmund #Deutschland #Deutsch #DE #Schlagzeilen #Headlines #Nachrichten #News #Europe #Europa #EU #Astroteilchenphysik #ChristianGlaser #ERCGrant #Germany #IceCube #KünstlicheIntelligenz #Lamarr-Institut #Maschinelleslernen #Neutrinos #Nordrhein-Westfalen #Physik #Radiodetektion #TUDortmund #WallmarkPreis
https://www.europesays.com/de/897079/
https://www.europesays.com/de/897079/ Schwedische Akademie der Wissenschaften ehrt Prof. Christian Glaser #Astroteilchenphysik #ChristianGlaser #DE #Deutschland #Dortmund #ERCGrant #Germany #IceCube #KünstlicheIntelligenz #LamarrInstitut #MaschinellesLernen #Neutrinos #NordrheinWestfalen #Physik #Radiodetektion #TUDortmund #WallmarkPreis
Glückwunsch zum „deutschen Nobelpreis“! 💐 Gestern verlieh die @dfg_public offiziell die Gottfried Wilhelm Leibniz-Preise 2026 in der @BBAW, u.a. an #TUBerlin- Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Co-Direktor des BIFOLD (Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data). Große Freude 🥳
Weitere Informationen zu den Forschungsschwerpunkten von Klaus-Robert Müller 👉 https://www.tu.berlin/news/detail/prof-dr-klaus-robert-mueller-mit-leibniz-preis-geehrt
#MaschinellesLernen #KI
Neues Themenhighlight: Wie #Roboter Menschen verstehen lernen
Wenn Rudolf Lioutikov über intelligente Roboter spricht, klingt das nicht nach Science-Fiction. Dem Professor für #MaschinellesLernen und #Robotik am #KITKarlsruhe geht es um Alltagsdinge. Mit seinem Intuitive Robots Lab am KIT revolutioniert er die Mensch-Roboter-Interaktion – und konkurriert dabei erfolgreich mit US-Tech-Giganten.
https://www.kit.edu/kit/kunstliche-intelligenz-wie-roboter-menschen-verstehen-lernen.php
#Klimawandel verstärkt Wärmeinseleffekt in den Tropen: Forschende des #KITKarlsruhe und der University of East Anglia in England haben 104 mittelgroße Städte in den Tropen und Subtropen hinsichtlich ihrer prognostizierten Temperaturveränderungen untersucht. Mithilfe Maschinellen Lernens decken sie eine beschleunigte Erwärmung auf und schaffen so eine Grundlage für Anpassungsmaßnahmen.
https://www.kit.edu/kit/202602-klimawandel-verstarkt-warmeinseleffekt-in-den-tropen.php
Grafik: Sarah Berk
RE: https://bonn.social/@godesbergevangelisch/116048298985255102
Künstliche Intelligenz kann viel und weiß viel. Blöd nur, wenn das „Wissen“ auf fehlerhaften Aussagen aus dem Internet fußt oder Computer auf einmal über moralische und ethische Dilemmata entscheiden. Welche Risiken sich hinter den Diensten von KI verbergen und wie sie eigentlich funktioniert, erfahrt ihr vom Digital Forensic Analyst Tobias Morsches in Band 26 der Reihe #kurz&mündig.
kurz&mündig
Autor: Tobias Morsches
A6, 28 Seiten, ISBN 978-3934636-64-4
5 Euro, https://shop.digitalcourage.de
#KurzUndMündig #digitalcourage #digitalmündig #KI #AI #KünstlicheIntelligenz #LLM #Algorithmen #MaschinellesLernen #Deepfakes #LLM #GenerativeKI #MoralischeMaschine #DigitaleEthik #ChatGPT #NeuronaleNetzwerke #BigData #Datensammlung #Volkszählung #Datenspeicherung #DigitaleDiskriminierung #InformationelleSelbstbestimmung
Apples neue KI-Forschung: 2D‑Fotos in Sekunden in 3D-Szenen
Apple stellt mehrere neue KI-Studien vor, die sich um Bildbearbeitung und Sprachverständnis drehen. Im Mittelpunkt stehen ein 2D‑zu‑3D‑Modell, Bewertungsrahmen für Bildbearbeitung und ein Testsystem für komplexe Sprachen.
S
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apples-neue-ki-forschung-2d%e2%80%91fotos-in-sekunden-in-3d-szenen/
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