Webtagr - Technologienummer

Die sieben Todsünden der KI-Industrie: Falsche Versprechungen von AGI und die Gefahren des Attention-Hackings

2025-07-05

Dieser Artikel untersucht kritisch den aktuellen Zustand der KI-Industrie und hebt sieben Hauptprobleme hervor: die Übertreibung der Nähe von AGI, die Priorisierung von Engagement statt Nützlichkeit, anhaltende und ungelöste Halluzinationen in LLMs, das Schwanken zwischen Panikmache und Utopismus bezüglich der KI-Risiken, das Fehlen eines glaubwürdigen Weges zur Rentabilität, quasi-monopolistische Tendenzen im KI-Bereich und den Überhype von KI-Agenten. Der Autor argumentiert, dass diese Probleme aus dem Streben der Industrie nach kurzfristigen Gewinnen, mangelnder Selbstreflexion und Missachtung der Verantwortung gegenüber der realen Welt resultieren, was letztendlich zu einer möglichen Fehlleitung der KI-Entwicklung und negativen gesellschaftlichen Folgen führt.

(www.thealgorithmicbridge.com)

KI

Das triumphale Comeback von Google DeepMind: Gemini 2.5 dominiert die KI

2025-04-12

Nachdem Google DeepMind zunächst von OpenAI übertroffen wurde, meldet es sich mit Gemini 2.5 eindrucksvoll zurück. Gemini 2.5 übertrifft die Konkurrenz in allen wichtigen KI-Benchmarks. Es bietet überlegene Leistung, niedrige Kosten, ein riesiges Kontextfenster und nahtlose Integration in das Google-Ökosystem. Googles Dominanz erstreckt sich über Text hinaus und zeigt Exzellenz in der Generierung von Bildern, Videos, Musik und Sprache, wodurch die Konkurrenz in den Schatten gestellt wird. Der Artikel hebt die zahlreichen Vorteile von Gemini 2.5 und die allgemeine Führungsrolle von Google DeepMind im KI-Bereich hervor.

(www.thealgorithmicbridge.com)

KI

xAI's Grok 3: Skalierung schlägt Cleverness im KI-Wettrennen

2025-02-20

xAI's großes Sprachmodell Grok 3 erzielte in Benchmark-Tests herausragende Ergebnisse und übertraf sogar Modelle etablierter Labore wie OpenAI, Google DeepMind und Anthropic. Dies bestätigt die „Bittere Lehre“ (Bitter Lesson): Skalierung beim Training übertrifft algorithmische Optimierungen. Der Artikel nimmt DeepSeek als Beispiel, um zu zeigen, dass selbst mit begrenzten Rechenressourcen Optimierungen gute Resultate liefern können, die Bedeutung der Skalierung aber nicht negiert wird. Grok 3s Erfolg beruht auf dem Einsatz eines riesigen Rechenclusters mit 100.000 H100 GPUs, was die entscheidende Rolle leistungsstarker Rechenressourcen im KI-Bereich unterstreicht. Der Artikel schlussfolgert, dass der zukünftige KI-Wettbewerb härter werden wird, wobei Unternehmen mit ausreichend Finanzmitteln und Rechenleistung einen entscheidenden Vorteil haben werden.

(www.thealgorithmicbridge.com)

KI Skalierung beim Training