Live and recent posts from across the Fediverse tagged #maschinelleslernen, aggregated by home.social.
RT @MiniMax_AI: Die Gewichte von MiniMax M3.1 Flash sind jetzt öffentlich verfügbar. Insgesamt 428 Milliarden Parameter, davon werden pro Token 23 Milliarden aktiviert.
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#AgenticAI #KI #M3 #MaschinellesLernen #MiniMax #OpenSource #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
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
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
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
KI-Modelle erreichen neue Höhen: Selbstlernende Algorithmen revolutionieren die Bilderkennung. #KIML #MaschinellesLernen
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 @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 @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.
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/
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
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
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
Die TU Dresden kauft den 9,4 Mio. € KI-Superrechner „Deneb“ (Nvidia Grace Blackwell/ARM). Die Abwärme wird zur Beheizung des Uni-Campus genutzt
https://oiger.de/2025/12/16/uni-dresden-kauft-ki-superrechner-deneb/195950
#TUD #Dresden #KI #Superrechner #Hochleistungsrechnen #HPC #KünstlicheIntelligenz #Nvidia #GraceBlackwell #ARM #Architektur #Abwärme #ZIH #MaschinellesLernen
John Giannandrea – Der Kopf hinter Apples KI-Strategie
John Giannandreas angekündigter Ruhestand Anfang 2026 wird vielfach als Folge von Siri- und KI-Fehlschlägen gedeutet. Ein genauer Blick zeigt jedoch ein deutlich differenzierteres Bild.
Sein Wirken prägt Apples
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/john-giannandrea-der-kopf-hinter-apples-ki-strategie/
#Feature #KI #News #Apple #AppleIntelligence #JohnGiannandrea #KI #MaschinellesLernen #OnDeviceKI #PrivateCloudCompute #Siri
Nachdem #LinkedIn keine 48h gebraucht hat, um mein Profil zu sperren, und ich vor längerem ja bei #Facebook auch deswegen raus bin, weil meine Firmen-Site nichts mehr posten durfte, in beiden Fällen weil ich angeblich gegen „Community-Richtlinien“ verstoßen habe…
… erzählen mir andere Menschen, dass es ihnen ähnlich ergangen sei.
Letztendlich steckt dahinter #KI, oder #MaschinellesLernen. Das geht alles automatisch.
Ich und andere individuelle Menschen schaffen es offenbar zuverlässig, schon mit wenigen für uns normalen Aktionen so aus dem Rahmen zu fallen, dass der KI-Köter anschlägt.
Daraus folgt auch, dass man #Cloud-Dienste von Apple, Microsoft und Google nicht mehr nutzen sollte als individueller Mensch. Denn die werden alle von KI gescannt, und man muss gar nichts besonderes machen, um für immer den Zugang zu seinen Daten zu verlieren.
Ob man sich nun von der digitalen Gesellschaft ausgestoßen fühlen sollte oder nicht, das ist wieder ein anderes Thema.
#deutschland #ki #ai #ChatGPT #maschinelleslernen #machinelearning
Unbedingt lesenswert!
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https://mastodon.social/@chrisstoecker/115282850232484257
chrisstoecker - Kolumne: Abstraktes Denken ist eine Weiterentwicklung konkreten Denkens, keine davon unabhängige Funktion des menschlichen Geistes. Das Silicon Valley ignoriert diese psychologische Tatsache bislang bei der KI-Entwicklung, trotz psychologischer Fachleute, die dort auch arbeiten.