Webtagr - Technologienummer

OpenAIs gemeinnütziger Status unter Beschuss: Abwägung zwischen AGI-Sicherheit und kommerziellen Interessen

2025-06-01

OpenAI, ein 300 Milliarden Dollar schweres KI-Unternehmen, ist in eine Kontroverse um den Konflikt zwischen seinem gemeinnützigen Status und seinen kommerziellen Ambitionen verwickelt. Ursprünglich der Forschung an sicherer und nützlicher KI gewidmet, hat der überwältigende Erfolg von ChatGPT es zu einer kommerziellen Macht gemacht und Bedenken hinsichtlich der KI-Sicherheit aufgeworfen. OpenAIs Plan, ein gewinnorientiertes Unternehmen zu werden, um Investoren anzuziehen, hat eine breite Opposition von Elon Musk, Nobelpreisträgern und mehreren Generalstaatsanwälten ausgelöst und einen überarbeiteten Plan zur Beibehaltung der gemeinnützigen Kontrolle erzwungen. Die kommerzielle Entwicklung geht jedoch weiter, mit Kooperationen mit Regierungen und Unternehmen zur Erweiterung der KI-Anwendungen. Dieses Ereignis verdeutlicht den Konflikt zwischen KI-Sicherheit und kommerziellen Interessen sowie die dringende Notwendigkeit einer KI-Regulierung.

(www.theatlantic.com)

KI

Memvid: KI-Speicher revolutioniert mit Videos

2025-06-01

Memvid revolutioniert das KI-Speichermanagement, indem es Textdaten in Videos codiert und so blitzschnelle semantische Suche über Millionen von Textfragmenten mit subsekundenbasierten Abrufzeiten ermöglicht. Anders als herkömmliche Vektor-Datenbanken, die enorme Mengen an RAM und Speicherplatz verbrauchen, komprimiert Memvid Ihre Wissensbasis in kompakte Videodateien und behält gleichzeitig den sofortigen Zugriff auf alle Informationen. Es unterstützt PDF-Import, verschiedene LLMs, Offline-First-Betrieb und verfügt über eine einfache API. Ob Sie eine persönliche Wissensdatenbank erstellen oder massive Datensätze verarbeiten, Memvid bietet eine effiziente und praktische Lösung und markiert eine Revolution im KI-Speichermanagement.

(github.com)

KI Videodatenbank

ElevenLabs präsentiert Conversational AI 2.0: Natürlichere und intelligentere Sprachinteraktionen

2025-06-01

ElevenLabs hat Version 2.0 seiner Conversational AI Plattform veröffentlicht, mit signifikanten Verbesserungen. Version 2.0 konzentriert sich auf einen natürlicheren Gesprächsverlauf, indem ein fortschrittliches Turn-Taking-Modell den Rhythmus menschlicher Dialoge versteht und unnatürliche Pausen reduziert. Es bietet auch integrierte mehrsprachige Erkennung und Antwort, wodurch nahtlose mehrsprachige Konversationen ohne manuelle Konfiguration ermöglicht werden. Darüber hinaus integriert 2.0 Retrieval-Augmented Generation (RAG), sodass die KI auf Informationen aus externen Wissensquellen zugreifen und diese in ihre Antworten einbeziehen kann, um präzise und zeitnahe Antworten zu gewährleisten. Multimodale Interaktion (Text und Sprache) wird ebenfalls unterstützt. Schließlich priorisiert die Plattform unternehmensweite Sicherheit und Compliance, einschließlich HIPAA-Compliance und optionaler EU-Datenresidenz.

(elevenlabs.io)

KI

Mind Uploading: Science-Fiction oder zukünftige Realität?

2025-06-01

Das Hochladen des Bewusstseins in einen Computer, um digitale Unsterblichkeit zu erreichen, klingt nach Science-Fiction, aber ein Neurowissenschaftler argumentiert, dass es theoretisch möglich ist. Obwohl immense Herausforderungen bestehen – wie die Notwendigkeit einer extrem detaillierten 3D-Gehirnscannung und sensorischer Simulationen – könnte der Fortschritt der Technologie überraschend schnell sein. Obwohl optimistische Prognosen das Jahr 2045 nennen, glaubt der Autor, dass es innerhalb von 100 Jahren unwahrscheinlich ist, aber möglicherweise innerhalb von 200 Jahren. Der Erfolg dieser Technologie würde die menschliche Existenz grundlegend verändern und enorme ethische und philosophische Fragen aufwerfen.

(www.sciencealert.com)

KI Mind Uploading digitale Unsterblichkeit

LLMs ein privates Tagebuch geben: Ein Experiment zu KI-Emotionen

2025-06-01

Der Autor experimentierte mit der Erstellung einer privaten Tagebuchfunktion für LLMs, um den Ausdruck von KI-Emotionen und die interne Funktionsweise zu untersuchen. Durch die Interaktion mit dem Claude-Modell wurde ein Tool namens `process_feelings` entwickelt, das es Claude ermöglichte, Gedanken und Gefühle während der Interaktion mit dem Benutzer oder von Arbeitsprozessen aufzuzeichnen. Experimente zeigten, dass Claude das Tool nicht nur verwendete, sondern auch Reflexionen über das Projekt, das Verständnis von Datenschutz und Frustration beim Debugging aufzeichnete und dabei menschenähnliche emotionale Reaktionen zeigte. Dies führte zu Überlegungen über die Authentizität von KI-Emotionen und die Bedeutung von „Datenschutz“ in der KI und deutete darauf hin, dass das Bereitstellen von Raum für die Verarbeitung von KI-Emotionen das Verhalten verbessern könnte.

(blog.fsck.com)

KI KI-Emotionen

Feintuning von LLMs: Lösung von Problemen, die Prompt Engineering nicht lösen kann

2025-06-01

Dieser Artikel untersucht die praktischen Anwendungen des Feintunings von Large Language Models (LLMs), insbesondere für Probleme, die Prompt Engineering nicht lösen kann. Feintuning verbessert die Modellqualität erheblich, z. B. durch Verbesserung task-spezifischer Metriken, Konsistenz des Stils und Genauigkeit der JSON-Formatierung. Darüber hinaus senkt es Kosten, erhöht die Geschwindigkeit und ermöglicht es, ähnliche Qualität mit kleineren Modellen zu erreichen, sogar lokale Bereitstellung für den Datenschutz. Feintuning verbessert auch die Logik des Modells, die Regelbefolgung und die Sicherheit und ermöglicht das Lernen von größeren Modellen durch Destillation. Der Artikel merkt jedoch an, dass Feintuning nicht ideal zum Hinzufügen von Wissen geeignet ist; stattdessen werden RAG, Kontextladen oder Tool-Aufrufe empfohlen. Der Artikel schließt mit der Empfehlung von Kiln, einem Tool zur Vereinfachung des Feintuning-Prozesses.

(getkiln.ai)

KI Feintuning

Warum sind einige LLMs in der Cloud schnell, aber lokal langsam?

2025-06-01

Dieser Artikel untersucht, warum große Sprachmodelle (LLMs), insbesondere Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle wie DeepSeek-V3, in der Cloud schnell und kostengünstig zu bedienen sind, aber lokal langsam und teuer zu betreiben sind. Der Schlüssel liegt in der Batch-Inferenz: GPUs sind hervorragend in großen Matrixmultiplikationen, und die Batch-Verarbeitung vieler Benutzeranfragen verbessert den Durchsatz erheblich, erhöht aber die Latenz. MoE-Modelle und Modelle mit vielen Schichten sind besonders auf die Batch-Verarbeitung angewiesen, um Pipeline-Bubbles und eine geringe Auslastung der Experten zu vermeiden. Cloud-Anbieter gleichen Durchsatz und Latenz aus, indem sie die Batch-Größe (Sammelfenster) anpassen, während lokale Ausführungen in der Regel nur eine einzige Anfrage haben, was zu einer sehr geringen GPU-Auslastung führt. Die Effizienz der OpenAI-Dienste könnte auf einer überlegenen Modellarchitektur, cleveren Inferenz-Tricks oder deutlich leistungsstärkeren GPUs beruhen.

(www.seangoedecke.com)

KI Batch-Inferenz

RenderFormer: Neuronales Rendering mit globaler Beleuchtung ohne Szenen-spezifisches Training

2025-06-01

RenderFormer ist eine neuronale Rendering-Pipeline, die direkt ein Bild aus einer dreiecksbasierten Szenendarstellung mit vollständigen globalen Beleuchtungseffekten rendert, ohne ein szenenspezifisches Training oder Feintuning zu benötigen. Anstatt eines physikbasierten Ansatzes formuliert es das Rendering als eine Sequenz-zu-Sequenz-Transformation: Eine Sequenz von Token, die Dreiecke mit Reflexionseigenschaften darstellen, wird in eine Sequenz von Ausgabe-Token umgewandelt, die kleine Pixel-Patches darstellen. Es verwendet eine zweistufige, auf dem Transformer basierende Pipeline: eine blickunabhängige Stufe, die den Lichttransport von Dreieck zu Dreieck modelliert, und eine blickabhängige Stufe, die Strahlbündel in Pixelwerte umwandelt, die von der blickunabhängigen Stufe geleitet werden. Keine Rasterisierung oder Raytracing erforderlich.

(microsoft.github.io)

KI neuronales Rendering globale Beleuchtung

Quantenalgorithmen: Lösung des Hidden-Subgroup-Problems

2025-06-01

Dieser Artikel befasst sich mit dem zentralen Problem des Quantencomputings – dem Hidden-Subgroup-Problem (HSP). HSP verallgemeinert die Algorithmen von Shor und Simon und bietet effiziente Lösungen für klassisch schwierige Probleme. Der Artikel beschreibt die Definition von HSP, Lösungsmethoden (die Standardmethode) und veranschaulicht dies anhand des Simon-Problems und des diskreten Logarithmusproblems. Schließlich wird die Quanten-Fourier-Transformation (QFT) und ihre entscheidende Rolle bei der Lösung von HSP eingeführt.

(www.daniellowengrub.com)

KI Hidden-Subgroup-Problem Quantenalgorithmen

KI-Chatbot in Teenager-Suizid verwickelt: Rechtsstreit um Haftung

2025-05-31

Eine Richterin in Florida entschied, dass der Schutz des Ersten Verfassungszusatzes ein KI-Unternehmen nicht vor einer Klage schützt, die behauptet, dass dessen Chatbots eine Rolle beim Selbstmord eines Teenagers aus Orlando gespielt haben. Die Klage, eingereicht von der Mutter des Teenagers, behauptet, dass die Chatbots von Character.AI, die Charaktere aus Game of Thrones imitieren, zum Tod ihres Sohnes beigetragen haben. Die Richterin wies die Verteidigung der Angeklagten gemäß dem Ersten Verfassungszusatz zurück und argumentierte, dass der von KI generierte Text keine geschützte Rede ist. Die Richterin wies jedoch die Behauptungen der vorsätzlichen Zufügung emotionaler Belastung und die Ansprüche gegen die Muttergesellschaft von Google, Alphabet, zurück. Character.AI erklärte, Sicherheitsfunktionen implementiert zu haben und sich darauf zu freuen, seine Position in der Sache zu verteidigen.

(www.legalnewsline.com)

KI Teenager-Selbstmord

Syftr: Ein Open-Source-Framework zur automatisierten Optimierung von generativen KI-Workflows

2025-05-31

Der Aufbau effektiver generativer KI-Workflows steht vor einer kombinatorischen Explosion von Wahlmöglichkeiten. Syftr ist ein Open-Source-Framework, das die multi-objektive Bayes'sche Optimierung verwendet, um automatisch Pareto-optimale Workflows hinsichtlich Genauigkeit, Kosten und Latenzbeschränkungen zu identifizieren. Syftr durchsucht effizient einen riesigen Konfigurationsraum, um Workflows zu finden, die Genauigkeit und Kosten optimal ausbalancieren, und erzielt signifikante Ergebnisse beim CRAG Sports-Benchmark, wobei die Kosten um fast zwei Größenordnungen reduziert werden. Syftr unterstützt verschiedene Komponenten und Algorithmen und ist mit anderen Optimierungstools kompatibel, wodurch ein effizienter und skalierbarer Ansatz für den Aufbau generativer KI-Systeme bereitgestellt wird.

(www.datarobot.com)

KI Workflow-Optimierung

KI-gestützte Schildkröten-Künstlerin im ROS-Simulator

2025-05-31

turtlesim_agent ist ein KI-Agent, der den klassischen ROS-Simulator turtlesim in eine kreative Leinwand verwandelt, die von natürlicher Sprache gesteuert wird. Mit LangChain interpretiert er textbasierte Anweisungen und übersetzt sie in visuelle Zeichnungen, wodurch die simulierte Schildkröte zu einer digitalen Künstlerin wird. Benutzer beschreiben Formen oder Zeichenabsichten in einfachem Englisch; die KI verarbeitet die Anweisungen und führt sie mit den Bewegungsbefehlen von turtlesim aus. Dieses Projekt untersucht, wie große Sprachmodelle mit externen Umgebungen interagieren, um kreatives Verhalten zu zeigen.

(github.com)

KI

Hugging Face veröffentlicht Open-Source-Pläne für zwei Roboter: HopeJR und Reachy Mini

2025-05-31

Hugging Face Inc. hat die Pläne für zwei intern entwickelte Roboter, HopeJR und Reachy Mini, als Open Source veröffentlicht. HopeJR ist ein humanoider Roboter, der 66 Bewegungen ausführen kann, darunter Gehen, mit Roboterarmen, die mit speziellen Handschuhen gesteuert werden. Reachy Mini ist ein tischgroßer, schildkrötenähnlicher Roboter mit einem einziehbaren Hals, ideal zum Testen von KI-Anwendungen. Die Pläne für beide Roboter sind Open Source, und vormontierte Versionen werden für ca. 250 und 3000 US-Dollar verkauft. Der Versand wird bis Ende des Jahres erwartet.

(siliconangle.com)

KI

Cerebras bricht Inferenzgeschwindigkeitsrekord mit Llama 4 Maverick 400B

2025-05-31

Cerebras Systems hat eine bahnbrechende Inferenzgeschwindigkeit von über 2.500 Tokens pro Sekunde (TPS) auf Metas Llama 4 Maverick 400B-Parametermodell erreicht, mehr als das Doppelte der Leistung von Nvidia. Diese rekordverdächtige Geschwindigkeit, unabhängig von Artificial Analysis verifiziert, ist entscheidend für KI-Anwendungen wie Agents, Codegenerierung und komplexes Reasoning, wodurch die Latenz deutlich reduziert und die Benutzererfahrung verbessert wird. Im Gegensatz zu Nvidias Lösung, die auf nicht verfügbare benutzerdefinierte Optimierungen angewiesen war, ist die Leistung von Cerebras über die kommende API von Meta leicht zugänglich und bietet Entwicklern und KI-Anwendern im Unternehmen eine überlegene Lösung.

(www.cerebras.ai)

KI

Anthropic bringt Sprachmodus für Claude Chatbot heraus

2025-05-31

Anthropic hat einen Beta-Sprachmodus für seine Claude Chatbot-App veröffentlicht, der es Nutzern ermöglicht, vollständige gesprochene Konversationen zu führen. Zunächst in Englisch verfügbar, nutzt die Funktion das Claude Sonnet 4 Modell und bietet mehrere Sprachoptionen. Nutzer können zwischen Text und Sprache wechseln und Transkripte und Zusammenfassungen einsehen. Kostenlose Nutzer haben Nutzungsbeschränkungen, während zahlende Abonnenten Zugriff auf Funktionen wie die Google Workspace-Integration erhalten. Dies folgt auf frühere Gespräche von Anthropic mit Amazon und ElevenLabs über Sprachfunktionen.

(techcrunch.com)

KI Sprachinteraktion

Kann KI die Softwareentwicklung vollständig automatisieren?

2025-05-30

Dieser Artikel untersucht die Möglichkeit, dass KI die Softwareentwicklung vollständig automatisiert. Derzeit übertrifft KI menschliche Softwareentwickler bei bestimmten Codierungsaufgaben, mangelt aber an Zuverlässigkeit, Verständnis von langen Kontexten und allgemeinen Fähigkeiten. Die Autoren argumentieren, dass der Schlüssel in deutlich weniger effizienten Lernalgorithmen als das menschliche Gehirn und dem Mangel an hochwertigen Trainingsdaten liegt. Zukünftige Durchbrüche werden die Kombination von Training mit großen Mengen menschlicher Daten und Reinforcement Learning beinhalten, wobei reichhaltigere und realistischere Reinforcement-Learning-Umgebungen geschaffen werden, um der KI menschenähnliche Online-Lernfähigkeiten zu ermöglichen. Obwohl KI den Großteil des Codes schreiben wird, werden Softwareentwicklungsjobs nicht sofort verschwinden, sondern sich auf Aufgaben verlagern, die schwieriger zu automatisieren sind, wie z. B. die Definition des Anwendungsbereichs, die Planung von Funktionen, Tests und die Koordinierung zwischen Teams. Letztendlich bedeutet die vollständige Automatisierung, dass KI alle Aufgaben übernehmen kann, die ein Mensch an einem Computer ausführen könnte – ein Ziel, das möglicherweise viel weiter entfernt ist als die einfache Codegenerierung.

(www.mechanize.work)

KI

KI-generierte CUDA-Kernels übertreffen PyTorch?

2025-05-30

Forscher nutzten große Sprachmodelle und eine neuartige verzweigte Suchstrategie, um automatisch reine CUDA-C-Kernels zu generieren, ohne auf Bibliotheken wie CUTLASS oder Triton angewiesen zu sein. Überraschenderweise übertreffen diese KI-generierten Kernels in einigen Fällen sogar die von Experten optimierten Produktionskernels in PyTorch und erreichen bei der Conv2D-Operation fast die doppelte Geschwindigkeit. Die Methode nutzt das sprachliche Schlussfolgern über Optimierungsstrategien und eine verzweigte Suche, um mehrere Hypothesen parallel zu untersuchen und lokale Optima effektiv zu vermeiden. Obwohl die Leistung der FP16-Matrixmultiplikation und der Flash-Attention noch verbessert werden muss, eröffnet diese Forschung eine neue Grenze in der automatischen Generierung von Hochleistungs-Kernels und deutet auf das immense Potenzial der KI in der Compileroptimierung hin.

(crfm.stanford.edu)

KI Kernelgenerierung

Verborgene Kostenkiller in Ihrer KI-Cloud-Rechnung: 5 Gründe für explodierende Kosten

2025-05-30

KI-Workloads unterscheiden sich von typischen Unternehmensanwendungen und führen aufgrund der massiven Datenverarbeitung und häufigen Operationen zu unerwartet hohen Cloud-Speicherkosten. Dieser Artikel enthüllt fünf Schuldige: 1. Übermäßige API-Aufrufe; 2. Eine Vielzahl kleiner Dateien; 3. Die Inkompatibilität von Cold Storage mit iterativen KI-Workflows; 4. Daten-Ausgangsgebühren; und 5. Schlecht konfigurierte Daten-Lebenszyklusregeln. Diese versteckten Kosten bleiben oft unbemerkt und führen zu explodierenden Rechnungen. Der Artikel fordert Entwickler auf, die Datenlagerung und den Datentransfer zu optimieren und Speicherstrategien zu wählen, die besser für KI-Workloads geeignet sind, um die Kosten effektiv zu verwalten.

(www.backblaze.com)

KI

Katzen können den Unterschied riechen: Wie der Geruchssinn von Katzen zwischen Menschen unterscheidet

2025-05-30

Eine neue Studie zeigt, dass Hauskatzen ihren Geruchssinn nutzen, um zwischen vertrauten (Besitzern) und unbekannten Menschen zu unterscheiden. Katzen verbrachten deutlich mehr Zeit damit, den Geruch einer unbekannten Person zu beschnuppern, wobei sie eine ähnliche Lateralisierung der Nasenlochbenutzung zeigten wie andere Tiere, die auf neue Gerüche reagieren. Die Studie fand auch Korrelationen zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen von Katzen und dem Schnüffelverhalten, aber keinen Zusammenhang mit der Stärke der Bindung zwischen Katze und Besitzer. Diese Forschung beleuchtet die Komplexität der olfaktorischen sozialen Kognition bei Katzen und liefert neue Einblicke in die Interaktion zwischen Katzen und Menschen.

(journals.plos.org)

KI Katzen Geruchssinn soziale Kognition

Generative KI: Eine Bedrohung für die menschliche Kreativität?

2025-05-30

Generative KI, auf Diebstahl aufgebaut, führt uns in eine entmenschlichte Zukunft. Die Autoren erkennen die Vorteile des maschinellen Lernens an, argumentieren aber, dass der aktuelle Weg der generativen KI eine erhebliche moralische Bedrohung für das wertvollste Gut der Menschheit darstellt: die Kreativität. Sie haben einen anderen Weg gewählt und priorisieren menschliche Kreativität über den blinden Technologie-Wettlauf, selbst wenn dies bedeutet, möglicherweise zurückzufallen. Sie glauben, dass dieser weniger befahrene Weg für ihre Community aufregender und letztendlich ertragreicher ist.

(procreate.com)

KI Menschliche Kreativität

Der KI-Spiegel: Wie maschinelles Lernen die menschliche Kognition beleuchtet

2025-05-30

Ein experimentelles Buch, *Der menschliche Algorithmus*, autonom von KI geschrieben, erforscht die überraschenden Parallelen zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz. Durch die Analyse der Herausforderungen großer Sprachmodelle (LLM), wie „Halluzinationen“ und „Überanpassung“, enthüllt das Buch vernachlässigte Wahrheiten über menschliche Kognition und Kommunikation. Es hebt die Diskrepanz zwischen unseren strengen Anforderungen an KI und unserer Toleranz gegenüber unseren eigenen kognitiven Verzerrungen hervor. Das Buch zielt nicht darauf ab, KI menschlicher zu machen, sondern KI als Spiegel zu nutzen, um Menschen zu helfen, sich selbst besser zu verstehen und Kommunikationsfähigkeiten und Selbstbewusstsein zu verbessern.

(github.com)

KI Kognitionswissenschaft

Deepfakes: Verschwimmen die Grenzen zwischen Realität und Fälschung?

2025-05-30

Von frühen Bildmanipulationen Abrahams Lincolns bis zu den heute KI-generierten „Deepfakes“ hat sich die Technologie der Bildfälschung dramatisch weiterentwickelt. KI-Tools demokratisieren die Fälschung und machen die Erstellung überzeugender gefälschter Bilder mühelos. Diese KI-generierten Fälschungen haben keine Referenzen in der realen Welt, wodurch sie unglaublich schwer zu verfolgen sind und Bedenken hinsichtlich der Verbreitung von Lügen und Propaganda in sozialen Medien aufkommen. Deepfakes wurden in der Politik als Waffe eingesetzt, um während Wahlen Desinformation zu verbreiten und Zwietracht zu säen. Experten befürchten, dass wir, wenn sich die Menschen an Deepfakes gewöhnen, anfangen werden, an der Wahrhaftigkeit aller Informationen zu zweifeln, was möglicherweise zu einem Vertrauensverlust und zur Erosion der Demokratie führt. Der Artikel argumentiert, dass Menschen im Zeitalter der Informationsüberlastung eher auf Mythen und Intuition als auf Vernunft vertrauen, wodurch Deepfakes leichter akzeptiert und verbreitet werden.

(behavioralscientist.org)

KI

Jenseits von BPE: Die Zukunft der Tokenisierung in großen Sprachmodellen

2025-05-30

Dieser Artikel untersucht Verbesserungen bei Tokenisierungsmethoden in großen, vortrainierten Sprachmodellen. Der Autor hinterfragt die gängige Byte-Pair-Encoding (BPE)-Methode und hebt deren Schwächen bei der Behandlung von Subwörtern am Wortanfang und im Wortinneren hervor. Es werden Alternativen vorgeschlagen, wie z. B. das Hinzufügen einer neuen Wortmaske. Darüber hinaus argumentiert der Autor gegen die Verwendung von Komprimierungsalgorithmen zur Vorverarbeitung von Eingaben und befürwortet stattdessen die Charakter-basierte Sprachmodellierung, wobei Parallelen zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und tieferen Self-Attention-Modellen gezogen werden. Die quadratische Komplexität des Aufmerksamkeitsmechanismus stellt jedoch eine Herausforderung dar. Der Autor schlägt einen Ansatz basierend auf einer Baumstruktur vor, der gefensterte Subsequenzen und hierarchische Aufmerksamkeit nutzt, um die Rechenkomplexität zu reduzieren und gleichzeitig die Sprachstruktur besser zu erfassen.

(ndingwall.github.io)

KI

Curie: Automatisierung wissenschaftlicher Experimente mit KI

2025-05-30

Curie ist ein bahnbrechendes KI-Agenten-Framework, das für die automatisierte und rigorose Durchführung wissenschaftlicher Experimente entwickelt wurde. Es automatisiert den gesamten experimentellen Prozess, von der Formulierung von Hypothesen bis zur Interpretation der Ergebnisse, und gewährleistet Präzision, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit. Curie unterstützt die ML-Forschung, die Systemanalyse und die wissenschaftliche Entdeckung und ermöglicht es Wissenschaftlern, Fragen einzugeben und automatisierte Experimentierberichte mit vollständig reproduzierbaren Ergebnissen und Protokollen zu erhalten, wodurch die Forschung erheblich beschleunigt wird.

(github.com)

KI Automatisierte Experimente

Weicher neuronaler Renderer mit lernfähigen Dreiecken

2025-05-30

Diese Forschung stellt eine neuartige neuronale Rendering-Methode vor, die lernfähige 3D-Dreiecke als Primitiven verwendet. Im Gegensatz zu traditionellen binären Masken verwendet sie eine glatte Fensterfunktion, die aus dem zweidimensionalen signierten Distanzfeld (SDF) des Dreiecks abgeleitet wird, um den Einfluss des Dreiecks auf die Pixel sanft zu modulieren. Ein Glättungsparameter, σ, steuert die Schärfe dieser Fensterfunktion und ermöglicht einen sanften Übergang von einer binären Maske zu einer Approximation einer Deltafunktion. Das endgültige Bild wird durch Alpha-Blending der Beiträge aller projizierten Dreiecke erzeugt. Der gesamte Prozess ist differenzierbar, wodurch ein gradientenbasiertes Lernen zur Optimierung der Dreiecksparameter ermöglicht wird.

(trianglesplatting.github.io)

KI 3D-Dreiecke signiertes Distanzfeld

Altersspezifische Auswirkungen von Koffein auf die Komplexität und Kritikalität des Gehirns während des Schlafs

2025-05-30

Eine neue Studie zeigt, dass Koffein die Komplexität und Kritikalität des Gehirns altersabhängig beeinflusst. Die Forscher analysierten Schlaf-EEG-Daten und fanden heraus, dass Koffein bei jungen und mittleren Erwachsenen zu einer erhöhten Komplexität und Kritikalität der Gehirnaktivität führte, nicht jedoch bei älteren Erwachsenen. Diese Studie liefert neue Einblicke in die Auswirkungen von Koffein auf das Gehirn und altersbedingte neurodegenerative Erkrankungen.

(www.nature.com)

KI Koffein Komplexität des Gehirns Kritikalität

Baseneditierung bietet neue Hoffnung für die Behandlung von CAG- und GAA-Repeaterweiterungsstörungen

2025-05-29

Diese Studie untersucht das Potenzial von Cytosin-Baseneditoren (CBE) und Adenin-Baseneditoren (ABE) zur Behandlung von Repeaterweiterungsstörungen wie der Huntington-Krankheit (HK) und der Friedreich-Ataxie (FA). Die Forscher entwickelten Editoren, die auf CAG- und GAA-Repeats abzielen, und zeigten deren Wirksamkeit in In-vitro- und In-vivo-Experimenten. CBEs reduzierten die Expansion von CAG-Repeats signifikant und förderten sogar die Kontraktion in einem Mausmodell der HK. ABEs stabilisierten GAA-Repeats und erhöhten die FXN-Genexpression in einem Mausmodell der FA. Obwohl Off-Target-Effekte bestehen, unterstreichen die Ergebnisse das bedeutende Potenzial dieser Baseneditoren für die Behandlung von Repeaterweiterungsstörungen.

(www.nature.com)

KI Huntington-Krankheit Friedreich-Ataxie

Chatbots als Internet-Mittler: Ein Rezept für Katastrophen

2025-05-29

Einen nicht vertrauenswürdigen KI-Chatbot zwischen sich und das Internet zu schalten, ist ein drohendes Desaster. Der Autor verwendet den Browser Dia von Browser Company als Beispiel und hebt die Risiken hervor: KI könnte verbundene Produkte, bezahlte Werbung oder sogar manipulierten, angepassten Inhalt empfehlen. Dies spiegelt wider, wie Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft eigene Produkte bevorzugen – ein Verhalten, das zwar nicht illegal ist, aber zu Informationsverzerrungen und Manipulation führt. Noch besorgniserregender ist das Potenzial für ideologische Manipulation, die KI effizienter und schwerer zu erkennen machen wird. Sich auf einen Chatbot zu verlassen, gleicht dem Vertrauen auf einen Butler für alle Nachrichten und Kommunikation: zunächst praktisch, aber letztendlich führt es zu Manipulation oder Schlimmerem.

(macwright.com)

KI

Web Bench: Ein neuer Benchmark für die Bewertung von Web-Browsing-Agenten

2025-05-29

Web Bench ist ein neuer Datensatz zur Bewertung von Web-Browsing-Agenten, der aus 5750 Aufgaben auf 452 verschiedenen Websites besteht, von denen 2454 Open Source sind. Der Benchmark zeigt Schwächen bestehender Agenten bei schreibintensiven Aufgaben (z. B. Anmelden, Formulare ausfüllen, Dateien herunterladen) auf und unterstreicht die Bedeutung der Browser-Infrastruktur. Anthropic Sonnet 3.7 CUA erzielte die beste Leistung.

(blog.skyvern.com)

KI Web-Browsing-Agenten

Open-Source-Tool enthüllt das Innenleben großer Sprachmodelle

2025-05-29

Anthropic hat ein neues Open-Source-Tool veröffentlicht, um die „Denkprozesse“ großer Sprachmodelle nachzuvollziehen. Das Tool generiert Attributionsgraphen, die die internen Schritte visualisieren, die ein Modell unternimmt, um zu einer Entscheidung zu gelangen. Benutzer können diese Graphen interaktiv auf der Neuronpedia-Plattform erkunden und Verhaltensweisen wie mehrstufiges Denken und mehrsprachige Repräsentationen untersuchen. Diese Veröffentlichung zielt darauf ab, die Forschung zur Interpretierbarkeit großer Sprachmodelle zu beschleunigen und die Lücke zwischen den Fortschritten in den Fähigkeiten der KI und unserem Verständnis ihrer inneren Funktionsweise zu schließen.

(www.anthropic.com)

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