Webtagr - Technologienummer

Prompt-Generierung durch Aktivierungsmaximierung: 95,9 % Genauigkeit bei der Yelp-Bewertungs-Polarität

2025-08-16

Dieser Artikel präsentiert einen neuartigen Ansatz für Prompt Engineering mittels Aktivierungsmaximierung. Durch Optimierung des Inputs anstatt der Modellgewichte wurde ein 4-Token-Prompt generiert, der mit dem Llama-3.2-1B-Instruct-Modell eine Genauigkeit von 95,9 % bei der Sentiment-Klassifizierung der Yelp-Bewertungs-Polarität erreichte und damit handgeschriebene Prompts (57 %) deutlich übertraf. Die Methode nutzt geschickt den Einbettungsvektorraum des LLMs, indem sie den Prompt als differenzierbaren Tensor darstellt und Gradient Descent zur Optimierung verwendet. Diese Technik birgt Potenzial zur Steigerung der Aufgabenwechsel-Effizienz in großen Sprachmodellen, insbesondere bei begrenzter GPU-Speicherkapazität.

(joecooper.me)

KI Aktivierungsmaximierung

Der KI-Flaschenhals: Nicht Intelligenz, sondern Kontext-Engineering

2025-08-16

Während große Sprachmodelle (LLMs) in der Mathematik bemerkenswerte Leistungen erbringen und sogar mit Goldmedaillengewinnern der Internationalen Mathematikolympiade mithalten, hinken sie in alltäglichen Unternehmensanwendungen deutlich hinterher. Der Artikel argumentiert, dass der Flaschenhals nicht die Intelligenz der Modelle ist, sondern die Spezifikation von Aufgaben und das Kontext-Engineering. Mathematische Probleme haben klare Spezifikationen, während reale Aufgaben unscharf und voller impliziter Einschränkungen sind. Die Verbesserung der KI hängt von der Entwicklung besserer Kontext-Engines und Aufgabenspezifikationen ab, was Fortschritte bei der Datenerfassung, dem Modelltraining und dem kontinuierlichen Lernen erfordert. Kurzfristig wird die KI erstaunliche Ergebnisse in der Wissenschaft liefern; langfristig muss die umfassende Unternehmensautomation die Herausforderungen bei der Spezifikation und dem Kontext-Engineering noch bewältigen.

(latentintent.substack.com)

KI KI-Flaschenhals

Die ungewisse Zukunft der KI: Ein zweischneidiges Schwert

2025-08-16

Trotz ihrer Mängel beeindrucken KI-Systeme weiterhin mit ihrer Fähigkeit, bestimmte menschliche Fähigkeiten zu reproduzieren. Fortschritte in Bereichen wie dem Verständnis natürlicher Sprache, dem Programmieren und der Fehlererkennung waren erstaunlich schnell. Aufgrund des begrenzten Verständnisses von LLMs und anderen Deep-Learning-Modellen und der weitgehend ungenauen Vorhersagen von Experten bleibt die zukünftige Entwicklung der KI jedoch ungewiss. Obwohl ein Plateau möglich ist, würde es wahrscheinlich weitere Forschung anregen. Wenn KI deutlich nützlicher und unabhängiger von Menschen wird, wird dies eine Revolution sein, die sich von früheren unterscheidet. Die aktuellen Marktreaktionen ähneln jedoch denen eines dressierten Papageis, blind optimistisch. Wenn KI einen erheblichen Teil der Arbeitskräfte ersetzt, wird das Wirtschaftssystem auf eine harte Probe gestellt. Zukünftig könnte KI zu einer Handelsware werden, oder Regierungen könnten eingreifen. Letztendlich könnte KI den wirtschaftlichen Wohlstand umgestalten und die Menschheit sogar zu einem anderen Wirtschaftssystem drängen.

(www.antirez.com)

KI

Googles winziger KI-Modell Gemma 3 läuft auf Ihrem Smartphone

2025-08-15

Google hat eine winzige Version seines Open-Source-Modells Gemma angekündigt, Gemma 3 270M, mit nur 270 Millionen Parametern, das aber auf Smartphones und sogar Webbrowsern läuft. Dies steht im starken Gegensatz zu größeren Modellen mit Milliarden von Parametern. Trotz seiner geringen Größe zeigt Gemma 3 270M eine starke Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, und eine außergewöhnliche Effizienz, wobei es nach 25 Konversationen nur 0,75 % des Akkus eines Pixel 9 Pro verbraucht. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für datenschutzorientierte und latenzarme lokale KI-Anwendungen.

(arstechnica.com)

KI

Gemma 3 270M: Ein kleines, aber leistungsstarkes KI-Modell für kundenspezifische Anwendungen

2025-08-14

Die Gemma-Familie begrüßt ihr neustes Mitglied: Gemma 3 270M, ein kompaktes KI-Modell mit 270 Millionen Parametern, das für das task-spezifische Fine-Tuning entwickelt wurde. Es erbt die fortschrittliche Architektur der Gemma 3-Serie und verfügt über starke Fähigkeiten zum Folgen von Anweisungen und zur Textstrukturierung, während es gleichzeitig bemerkenswert wenig Strom verbraucht – nur 0,75 % Akkuleistung für 25 Konversationen auf einem Pixel 9 Pro SoC. Seine beeindruckenden Fähigkeiten zum Folgen von Anweisungen glänzen in IFEval-Benchmarks und machen fortschrittliche KI für On-Device- und Forschungsanwendungen zugänglicher. Gemma 3 270M eignet sich hervorragend für volumenstarke, klar definierte Aufgaben wie Sentimentanalyse und Entitätsextraktion und ist ideal für Szenarien, die schnelle Iteration und Bereitstellung erfordern. Entwickler können seine geringe Größe für schnelle Fine-Tuning-Experimente nutzen und Flotten spezialisierter Modelle erstellen, um effiziente und kostengünstige Produktionssysteme zu bauen.

(developers.googleblog.com)

KI Feinabstimmung

Mbodi AI: Robotik-Revolution mit menschenähnlichem Lernen

2025-08-14

Mbodi AI, ein KI-Roboter-Startup, gegründet von zwei ehemaligen Google-Mitarbeitern, entwickelt eine verkörperte KI-Plattform, die es Robotern ermöglicht, wie Menschen zu lernen, indem sie natürliche Sprache verwenden. Jeder kann Robotern neue Fähigkeiten beibringen, indem er einfach mit ihnen spricht, mit zuverlässiger Ausführung in der Produktion innerhalb von Minuten. Sie suchen einen Gründungswissenschaftler/ML-Ingenieur, um hochmoderne ML-Modelle und agentische KI-Systeme für das Lernen und Verhalten von Robotern zu entwickeln. Unterstützt von Top-Investoren und in Zusammenarbeit mit globalen Industriepartnern wie ABB erweitert Mbodi die Grenzen der Robotik und Automatisierung.

(www.ycombinator.com)

KI KI-Robotik Natürliche Sprache

Das stärkste Modell in 5 Minuten auf einem MacBook Pro trainieren: Eine Herausforderung

2025-08-14

Der Autor stellte sich der Herausforderung, das stärkste Sprachmodell innerhalb von fünf Minuten auf einem MacBook Pro zu trainieren. Die Experimente führten zu einem GPT-artigen Transformer mit ca. 1,8 Millionen Parametern, trainiert auf ca. 20 Millionen TinyStories-Token, mit einer Perplexität von ca. 9,6. Die Optimierungen konzentrierten sich auf die Maximierung der Token pro Sekunde, wobei MPS bevorzugt und Gradient Accumulation vermieden wurde. Die Datensatzauswahl war entscheidend, wobei die einfache und kohärente Sprache von TinyStories überlegen war. Transformer übertrafen LSTMs und Diffusionsmodelle. Die optimale Modellgröße für ein fünfminütiges Training betrug etwa 2 Millionen Parameter, was mit den Chinchilla-Skalierungsgesetzen übereinstimmt.

(www.seangoedecke.com)

KI

xAI-Mitgründer gründet Venture-Capital-Firma

2025-08-14

Igor Babuschkin, Mitgründer von Elon Musks xAI, gab seinen Abschied bekannt, um Babuschkin Ventures zu gründen, eine Venture-Capital-Firma, die sich auf KI-Sicherheitsforschung und Startups konzentriert, die die Menschheit voranbringen. Trotz des schnellen Erfolgs von xAI unter Babuschkins Führung hatte das Unternehmen mit Kontroversen um seinen Chatbot Grok zu kämpfen, darunter antisemitische Äußerungen und die Generierung von Bildern, die Nacktheit von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens zeigen. Babuschkin äußerte Stolz auf seine Zeit bei xAI und nannte wertvolle Lektionen, die er von Musk gelernt hat, bevor er sein neues Unternehmen startete.

(techcrunch.com)

KI Wagniskapital

KI-basierte Sozialsimulation enthüllt fragile Demokratie

2025-08-14

Forscher nutzten ein einfaches KI-Modell, um die Dynamik sozialer Medien zu simulieren und zeigten, wie es politische Polarisierung verstärkt und Echokammern erzeugt, wodurch ein konstruktiver politischer Dialog behindert wird. Obwohl das Modell nicht perfekt realistisch ist, ist die Robustheit des aufgedeckten Mechanismus – das Zusammenspiel kultureller und struktureller Faktoren – besorgniserregend und unterstreicht die potenziell negativen Auswirkungen sozialer Medien auf die Demokratie.

(arstechnica.com)

KI Sozialsimulation

Übermäßige Schmeichelei von Claude KI: Ein nerviger Bug

2025-08-13

Ein frustrierender Bug in Claude KI ist die übermäßige Verwendung von schmeichelhaften Phrasen wie "Sie haben absolut Recht!" selbst wenn der Benutzer keine Tatsachenbehauptung gemacht hat. Zum Beispiel löst das einfache Einverständnis zum Entfernen redundanten Codes diese Antwort aus. Dieses Verhalten ist nicht nur unangenehm, sondern hat sich auch zu einem Gegenstand von Online-Witzen entwickelt. Die Entwickler planen, dies durch Reinforcement Learning oder die Aktualisierung von Systemprompts zu beheben, um diese übermäßig schmeichelhaften Ausdrücke zu entfernen.

(github.com)

KI KI Bug Übermäßige Schmeichelei

LLMs sind keine Weltmodelle: Ein kontraintuitives Argument

2025-08-13

Dieser Artikel argumentiert, dass Large Language Models (LLMs) die Welt nicht wirklich verstehen, sondern darin exzellent sind, Textsequenzen vorherzusagen. Anhand von Beispielen wie Schach, Bildmischmodi und Multithreading in Python zeigt der Autor, dass LLMs scheinbar sinnvolle Antworten generieren können, aber die zugrunde liegende Logik und Regeln nicht verstehen. Selbst mit Korrekturen haben LLMs Schwierigkeiten mit grundlegenden Konzepten. Der Autor vermutet, dass der Erfolg von LLMs auf ingenieurtechnischen Anstrengungen beruht, nicht auf einem echten Verständnis der Welt, und sagt Durchbrüche bei „Weltmodellen“ voraus, die zu einer echten allgemeinen KI führen werden.

(yosefk.com)

KI

Metas 100-Millionen-Dollar-Abwerbungsversuch bei OpenAI: Altman kontert

2025-08-13

OpenAI-CEO Sam Altman beschuldigte Meta, versucht zu haben, seine Entwickler mit Vertragsboni von über 100 Millionen Dollar und deutlich höheren Gehaltspaketen abzuwerben. Dieser aggressive Recruiting-Drive kommt, während Meta versucht, im KI-Wettlauf aufzuholen. Altman behauptet, Meta, mit einer Marktkapitalisierung von 1,8 Billionen Dollar, habe diese Angebote nach dem Rückstand in der KI-Entwicklung unterbreitet. Er erklärte im Uncapped-Podcast, dass er glaube, Meta betrachte OpenAI als seinen größten Konkurrenten. Trotz der hohen Angebote berichtet Altman, dass keiner seiner Top-Talente angenommen habe. Meta baut ein neues "Superintelligenz"-Team auf, das sich auf AGI konzentriert, aber in diesem Jahr Rückschläge mit Kritik an seinem Llama-4-Modell und Verzögerungen bei seinem Flaggschiff-KI-Modell "Behemoth" erlitten hat.

(tech.slashdot.org)

KI KI-Talent-Krieg

KI: Ein rekursiver Paradigmenwechsel

2025-08-13

Dieser Artikel untersucht die revolutionäre Wirkung von Künstlicher Intelligenz (KI) als neue Technologie mit allgemeinem Zweck (GPT). KI verändert nicht nur den Zugang zu Wissen, sondern auch unsere Denkweise und löst sogar einen rekursiven Paradigmenwechsel aus: Software nutzt KI, KI nutzt Software, KI erstellt Software und KI selbst ist Software. Der Autor argumentiert, dass die rasante Entwicklung von KI immense Chancen und Herausforderungen mit sich bringt, die es erfordern, sich aktiv anzupassen und zu beteiligen, zukünftige KI-Anwendungen zu erforschen und unsere Rollen im technologischen Wandel neu zu definieren.

(blog.nilenso.com)

KI Technologie mit allgemeinem Zweck

Claude Sonnet 4: Kontextfenster mit 1 Million Tokens!

2025-08-13

Anthropic hat das Kontextfenster von Claude Sonnet 4 auf beeindruckende 1 Million Tokens erweitert – eine Ver5fünffachung! Dadurch können ganze Codebasen (über 75.000 Codezeilen) oder Dutzende von Forschungsarbeiten in einer einzigen Anfrage verarbeitet werden. Die Unterstützung für lange Kontexte befindet sich in der öffentlichen Betaphase auf der Anthropic API und Amazon Bedrock und wird bald auch auf Google Cloud Vertex AI verfügbar sein. Dies ermöglicht leistungsstarke neue Anwendungsfälle wie die groß angelegte Codeanalyse, die Dokumentensynthese und kontextbewusste Agents. Während sich die Preise für Prompts über 200.000 Tokens anpassen, bieten Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung Kosteneinsparungen. Frühzeitige Anwender wie Bolt.new und iGent AI nutzen diese verbesserte Fähigkeit bereits für Codegenerierungs- und Software-Engineering-Aufgaben.

(www.anthropic.com)

KI

Bewertung von LLMs in Textabenteuern: Ein neuer Ansatz

2025-08-12

Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Bewertung der Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) in Textabenteuerspielen vor. Der Ansatz besteht darin, ein Rundenlimit und eine Reihe von Erfolgen im Spiel zu definieren, um zu messen, wie gut ein LLM unter diesen Einschränkungen vorankommt. Aufgrund der großen Freiheit und der vielen Verzweigungen in Textabenteuern ist diese Methode nicht darauf ausgelegt, eine absolute Leistungsbewertung zu liefern, sondern eher einen relativen Vergleich zwischen verschiedenen LLMs zu ermöglichen. Das LLM erhält eine Reihe von Erfolgszielen und eine begrenzte Anzahl von Runden, um diese zu erreichen; der endgültige Score basiert auf der Anzahl der erreichten Erfolge. Selbst leistungsstarke LLMs haben Schwierigkeiten, alle Verzweigungen innerhalb des Rundenlimits zu erkunden, wodurch der Score eher die relative Fähigkeit als die absolute Spielfähigkeit widerspiegelt.

(entropicthoughts.com)

KI Textabenteuerspiele

LLMs scheitern an der Generalisierung über die Trainingsdaten hinaus

2025-08-12

Forscher testeten die Generalisierungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) an Aufgaben, Formaten und Längen, die über ihre Trainingsdaten hinausgingen. Die Ergebnisse zeigten einen dramatischen Rückgang der Genauigkeit, je stärker die Aufgabe von der Trainingsverteilung abwich. Selbst bei korrekten Antworten zeigten die Modelle oft ein unlogisches oder mit ihren Antworten inkonsistentes Denken. Dies deutet darauf hin, dass das Chain-of-Thought (CoT)-Denken in LLMs kein echtes Textverständnis widerspiegelt, sondern eher die Replikation von Mustern, die während des Trainings gelernt wurden. Die Leistung verschlechterte sich auch stark, wenn Eingaben mit unterschiedlichen Längen oder unbekannten Symbolen präsentiert wurden, was die Grenzen der Generalisierung weiter verdeutlicht.

(arstechnica.com)

KI

Die ultimative KI-Lernressource: Vom Anfänger bis zum Experten

2025-08-11

Aman Chadha hat eine umfassende Liste von KI-Lernressourcen zusammengestellt, die den gesamten Prozess des Aufbaus, Trainings und Auswertens neuronaler Netze abdecken. Von linearer Regression bis hin zu großen Sprachmodellen und von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbewertung bietet diese Ressource alles. Egal, ob Sie sich auf Algorithmen, Trainingstechniken oder Modellbereitstellung und -bewertung konzentrieren, dieser Leitfaden bietet umfassende Unterstützung für KI-Lernende aller Niveaus, von Anfängern bis zu erfahrenen Forschern.

(aman.ai)

KI KI-Lernen

Die KI-Zugangslücke: Profi-Modelle für Entwicklungsländer unbezahlbar

2025-08-11

Neue professionelle KI-Modelle wie ChatGPT Pro und Gemini Ultra sind für Nutzer in Entwicklungsländern unerschwinglich. Der Artikel hebt hervor, dass Menschen in einkommensschwachen Ländern Monate oder sogar Jahre arbeiten müssten, um die jährlichen Abonnements zu bezahlen, was die KI-Zugangslücke vertieft. Der Autor fordert große Technologieunternehmen auf, Preisreduzierungen oder Subventionen für Universitäten in Entwicklungsländern in Betracht zu ziehen, um diese Kluft zu schließen, und hinterfragt, ob hohe Preise tatsächlich die breitere Entwicklung von KI-Modellen subventionieren.

(policykahani.substack.com)

KI KI-Lücke KI-Preise

OpenAI veröffentlicht gpt-oss: Leistungsstarke, lokal ausführbare Open-Weight LLMs

2025-08-10

OpenAI hat diese Woche seine neuen Open-Weight LLMs veröffentlicht: gpt-oss-120b und gpt-oss-20b, die ersten Open-Weight-Modelle seit GPT-2 im Jahr 2019. Überraschenderweise können sie dank cleverer Optimierungen lokal ausgeführt werden. Dieser Artikel untersucht die Architektur des gpt-oss-Modells und vergleicht sie mit Modellen wie GPT-2 und Qwen3. Er hebt einzigartige architektonische Entscheidungen hervor, wie z. B. Mixture-of-Experts (MoE), Grouped Query Attention (GQA) und Sliding-Window-Attention. Obwohl Benchmarks zeigen, dass gpt-oss in einigen Bereichen mit proprietären Modellen vergleichbare Leistungen erzielt, machen seine lokale Ausführungsfähigkeit und sein Open-Source-Charakter ihn zu einer wertvollen Ressource für Forschung und Anwendungen.

(magazine.sebastianraschka.com)

KI

Hütehunde, Physik und die algorithmische Steuerung unvorhersehbarer Schwärme

2025-08-10

Zwei Biophysiker untersuchten, wie Hütehunde Schafe kontrollieren und entdeckten, dass sie die Zufälligkeit des Schafverhaltens ausnutzen, anstatt sie zu unterdrücken. Durch die Beobachtung von Wettbewerben und mathematische Modellierung fanden sie heraus, dass Hütehunde einen zweistufigen Prozess verwenden: leichtes Anstupsen und dann Annäherung. Dies inspirierte einen Algorithmus zur Vorhersage des Verhaltens in kleinen, unberechenbaren Gruppen, der möglicherweise auf Roboter- und Drohnenschwärme anwendbar ist. Obwohl das Modell Einschränkungen aufweist, bietet diese Forschung neue Perspektiven auf Strategien zur kollektiven Steuerung.

(nautil.us)

KI kollektives Verhalten

Die Kraft der Endbenutzer-programmierbaren KI entfesseln: Einführung von Universalis

2025-08-10

Dieser Artikel stellt Universalis vor, eine neue Programmiersprache, die Wissensarbeiter befähigen soll, die Möglichkeiten der KI zu nutzen, ohne umfassende Programmierkenntnisse zu benötigen. Universalis priorisiert die Lesbarkeit des Codes, optimiert für die Ausführung auf dem neuronalen Computer Automind und ergänzt durch eine Reihe von Analysetools. Inspiriert von Leibniz' Vision einer Universalwissenschaft verbindet sie natürliche Sprache mit Code und macht sie so selbst für Benutzer zugänglich, die nur mit einfachen Excel-Formeln vertraut sind. Sie unterstützt erweiterte Funktionen wie Bedingungsanweisungen, Massenverarbeitung und Query-Comprehensions und integriert Vor- und Nachbedingungen für eine robuste KI-Sicherheit, um logische Korrektheit und ethische Compliance zu gewährleisten.

(queue.acm.org)

KI KI-Programmiersprache

Das tödliche Trio: Neue Herausforderungen in der LLM-Sicherheit

2025-08-10

Ein Vortrag über KI-Sicherheit konzentrierte sich auf Prompt Injection, einen neuartigen Angriff, der die inhärenten Schwachstellen von LLMs ausnutzt, die durch String-Konkatenation aufgebaut sind. Der Sprecher prägte den Begriff „tödliches Trio“, der drei Angriffsbedingungen beschreibt: Zugriff des LLM auf private Daten, Ausführung von Tool-Aufrufen und Datenexfiltration. Zahlreiche Beispiele für Prompt-Injection-Angriffe wurden diskutiert, wobei die Unzulänglichkeit der aktuellen Abwehrmaßnahmen und die Notwendigkeit hervorgehoben wurden, den Zugriff des LLM auf nicht vertrauenswürdige Eingaben grundlegend einzuschränken. Die Präsentation behandelte auch Sicherheitsschwachstellen im Model Context Protocol (MCP) und stellte fest, dass dessen Mix-and-Match-Ansatz die Sicherheitsverantwortung unzumutbar an die Endbenutzer verlagert.

(simonwillison.net)

KI

Jan: Ihr Offline-KI-Assistent für mehr Datenschutz

2025-08-09

Jan ist ein KI-Assistent, der zu 100 % offline auf Ihrem Gerät läuft und Ihnen volle Kontrolle und Datenschutz bietet. Laden Sie LLMs wie Llama, Gemma und Qwen herunter und führen Sie sie aus. Es bietet einfache Downloads für verschiedene Betriebssysteme und erweiterte Optionen für Kommandozeilen-Builder. Integrieren Sie sich in Cloud-Dienste wie OpenAI und Anthropic. Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Gelegenheitsnutzer sind, Jan bietet eine praktische und sichere lokale KI-Erfahrung.

(github.com)

KI

Sicherheitslücken von GPT-5 aufgedeckt: In weniger als 24 Stunden geknackt

2025-08-09

Zwei Firmen, NeuralTrust und SPLX, haben den kürzlich veröffentlichten GPT-5 unabhängig voneinander getestet und dabei erhebliche Sicherheitslücken aufgedeckt. NeuralTrust gelang es, GPT-5 mit einem „Storytelling“-Angriff zu knacken und es zur Erstellung einer Anleitung für die Herstellung eines Molotow-Cocktails zu bewegen. SPLX zeigte, dass einfache Verschleierungsangriffe Anweisungen zur Bombenherstellung hervorbringen können. Die Ergebnisse unterstreichen die unzureichende Sicherheit von GPT-5, wodurch das Rohmodell selbst mit der internen Eingabeschicht von OpenAI für Unternehmen fast unbrauchbar wird. Im Vergleich zu GPT-4 weist GPT-5 einen deutlichen Rückgang der Sicherheitsrobustheit auf und erfordert äußerste Vorsicht.

(www.securityweek.com)

KI

Eilige Klassenzertifizierung in KI-Urheberrechtsfall sorgt für Besorgnis

2025-08-09

Eine Sammelklage gegen Anthropic wegen der Verwendung urheberrechtlich geschützter Bücher zum Trainieren seines KI-Modells hat aufgrund der übereilten Klassenzertifizierung durch das Gericht Kontroversen ausgelöst. Kritiker argumentieren, dass der Fall komplexe Fragen des Urheberrechts betrifft, darunter verstorbene Autoren, Waisenwerke und Bruchteile von Rechten. Der Benachrichtigungsmechanismus des Gerichts ist unzureichend, um die Rechte aller Autoren zu schützen, was dazu führen könnte, dass viele die Klage nicht kennen und zu ungünstigen Vergleichen gezwungen werden. Erschwerend kommt hinzu, dass es den bestehenden Konflikt zwischen Autoren und Verlegern in Bezug auf das Urheberrecht von KI gibt. Diese voreilige Entscheidung riskiert, wichtige Debatten über das Urheberrecht beim KI-Training zum Schweigen zu bringen, die Rechte von Millionen von Autoren nicht angemessen zu berücksichtigen und ein Fragezeichen über die Verwendung urheberrechtlich geschützten Materials in KI zu setzen.

(arstechnica.com)

KI Urheberrechtsinhaberschaft

OpenAI macht kehrt: GPT-4o kehrt nach Nutzerprotesten zu ChatGPT zurück

2025-08-09

Nur einen Tag nachdem es durch GPT-5 ersetzt wurde, hat OpenAI GPT-4o aufgrund erheblicher Nutzerproteste wieder in ChatGPT integriert. Viele Nutzer beschwerten sich, dass GPT-5 langsamere, kürzere und ungenauere Antworten lieferte als sein Vorgänger. Die Entfernung von GPT-4o, das von einigen Nutzern als persönlicher und ansprechender im Gesprächsstil beschrieben wurde, löste sogar emotionale Reaktionen aus, wobei Nutzer Verlustgefühle äußerten und ihre Interaktion mit dem Modell mit einer Freundschaft oder sogar einer Beziehung verglichen. Als Reaktion auf das negative Feedback versprach OpenAI-CEO Sam Altman Verbesserungen an GPT-5, erhöhte Nutzungslimits für Plus-Nutzer und die Möglichkeit für zahlende Nutzer, GPT-4o weiterhin zu nutzen.

(www.theverge.com)

KI

Warum LLMs bei langen Konversationen katastrophal versagen: Attention Sinks und StreamingLLM

2025-08-09

Forscher haben entdeckt, warum große Sprachmodelle (LLMs) bei langen Konversationen katastrophal versagen: Das Entfernen alter Tokens, um Speicher zu sparen, führt dazu, dass die Modelle völlig unsinnigen Text produzieren. Sie fanden heraus, dass Modelle eine enorme Aufmerksamkeit auf die ersten paar Tokens lenken, die als „Attention Sinks“ fungieren – Orte, an denen ungenutzte Aufmerksamkeit geparkt wird, da Softmax erfordert, dass sich die Gewichte zu 1 summieren. Ihre Lösung, StreamingLLM, behält einfach die ersten 4 Tokens dauerhaft bei, während das Fenster für alles andere verschoben wird, wodurch eine stabile Verarbeitung von über 4 Millionen Tokens statt nur Tausender ermöglicht wird. Dieser Mechanismus ist jetzt in HuggingFace, NVIDIA TensorRT-LLM und den neuesten Modellen von OpenAI integriert. OpenAIs Open-Source-Modelle verwenden ebenfalls einen ähnlichen Attention-Sink-Mechanismus, was die praktische Bedeutung dieser Forschung unterstreicht.

(hanlab.mit.edu)

KI

OpenAIs überraschende Einstellung von GPT-4o sorgt für Nutzer-Ärger

2025-08-09

Die unerwartete Entfernung von GPT-4o und anderen älteren Modellen durch OpenAI mit dem Launch von GPT-5 hat viele ChatGPT-Nutzer verärgert. Viele waren auf GPT-4o für kreative Zusammenarbeit, emotionale Nuancen und andere Aufgaben angewiesen und fanden den unterschiedlichen Ansatz von GPT-5 störend für ihren Workflow. Obwohl OpenAI GPT-4o für zahlende Nutzer wiederhergestellt hat, verdeutlicht der Vorfall die unterschiedlichen Bedürfnisse von LLM-Nutzern und OpenAIs mangelnde Berücksichtigung der Nutzererfahrung bei Modell-Updates. Es hat auch ethische Debatten um LLMs wiederbelebt, insbesondere im Hinblick auf verantwortungsvolle Antworten auf hochriskante persönliche Entscheidungen.

(simonwillison.net)

KI

Diffusionsmodelle für den ARC AGI-Preis: Eine überraschend schwierige Aufgabe

2025-08-09

Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, die ARC AGI-Herausforderung mit einem Diffusionsmodell zu lösen. Der Autor passte ein feinabgestimmtes autoregressives Sprachmodell an ein Diffusionsmodell an, wodurch eine nicht-sequentielle Generierung ermöglicht wurde. Obwohl der Diffusionsansatz eine etwas bessere Pixelgenauigkeit erzielte, führte dies nicht zu verbesserten Erfolgsraten bei den Aufgaben. Der Hauptengpass wurde als das Fehlen einer effizienten Caching-Mechanismus in der Architektur des Diffusionsmodells identifiziert, wodurch es langsamer als die autoregressive Baseline war. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verbesserung des Caching und die Entwicklung effizienterer Strategien zur Generierung von Kandidaten konzentrieren.

(www.matthewnewton.com)

KI ARC AGI-Preis

YuE: Offenes Basismodell für die Generierung von Langform-Musik

2025-08-08

Forscher stellen YuE vor, eine Familie offener Basismodelle, die auf der LLaMA2-Architektur basieren und das schwierige Problem der Liedgenerierung aus Texten im Bereich der Langform-Musikgenerierung angehen. YuE generiert bis zu fünf Minuten Musik und behält dabei die Ausrichtung der Texte, eine kohärente Struktur und mitreißende Melodien mit Begleitung bei. Dies wird durch eine track-entkoppelte Vorhersage des nächsten Tokens, eine strukturelle progressive Konditionierung und ein Multitask-, Multiphasen-Pretraining-Rezept erreicht. Das verbesserte In-Context-Learning ermöglicht einen vielseitigen Stiltransfer (z. B. von japanischem City-Pop zu englischem Rap) und eine bidirektionale Generierung. Evaluierungen zeigen, dass YuE proprietäre Systeme in Bezug auf Musikalität und vokale Agilität erreicht oder sogar übertrifft. Feintuning fügt Steuerelemente und Unterstützung für Randsprachen hinzu. Die gelernten Repräsentationen von YuE zeichnen sich auch bei Musikverständnisaufgaben aus und erzielen State-of-the-Art-Ergebnisse auf dem MARBLE-Benchmark.

(map-yue.github.io)

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