Ein Experiment zur Bewertung lokaler LLMs (Gemma, Llama, Mistral) für journalistische Aufgaben. Untersucht wird die Machbarkeit auf einem Mac M1 Max, die Qualität der Ergebnisse, Hardware-Anforderungen (UMA, RAM) und die Herausforderungen des Prompt Engineering bei der Umwandlung von Interview-Transkripten in Artikel. Trotz technischer Machbarkeit bleiben qualitative Hürden, insbesondere bei der Relevanzerkennung.
Mistral AI stellt Mistral Small 3.1 vor, ein leistungsstarkes KI-Modell für lokale Hardware. Mit Open-Source-Lizenz fordert es etablierte Normen heraus und fördert einen demokratischeren KI-Zugang. Dies unterstreicht Zugänglichkeit und Innovation außerhalb der Hyperscaler-Ökosysteme, indem es Spitzenleistung ohne massive zentrale Infrastruktur ermöglicht.
Die digitale Welt erlebt einen Wandel durch künstliche Intelligenz. Einst auf Forschungslabore beschränkt, ist KI nun tief in Alltag und Geschäft integriert. Zu verstehen, welche Plattformen Nutzer fesseln, ist entscheidend. Die Nutzerzahlen zeigen etablierte Führer und neue Herausforderer in einem schnell wachsenden Markt.
DeepSeeks kosteneffizientes KI-Modell fordert Silicon Valley heraus und löst Innovationen bei Chinas Tech-Giganten wie Baidu und Alibaba aus. Die globale Adaption stößt auf Sicherheitsbedenken. Chinas Fokus auf Kostenreduktion und sein wachsendes KI-Ökosystem, einschließlich Modellen wie Qwen und Kimi, gestalten die globale Technologielandschaft neu und intensivieren den Wettbewerb.
Nvidia G-Assist: Experimenteller, lokaler KI-Assistent für GeForce RTX GPUs. Bietet kontextbezogene In-Game-Hilfe, Systemdiagnose, Optimierung und Peripheriesteuerung direkt auf dem Gerät, im Gegensatz zu Cloud-Lösungen. Läuft auf RTX 30/40/50-Serien mit 12GB VRAM. Community-Plugins über GitHub möglich. Teil von Nvidias breiterer KI-Vision.
H3C warnt vor Engpässen bei Nvidia H20 AI-Chips in China aufgrund geopolitischer Spannungen und hoher Nachfrage von Tech-Giganten. Dies gefährdet Chinas KI-Ambitionen und unterstreicht die Fragilität der Lieferketten unter US-Exportkontrollen, was die Suche nach heimischen Alternativen verstärkt und etablierte Firmen bei der Verteilung knapper Ressourcen bevorzugt.
OpenAI's Bildgenerator erzeugt Bilder im Stil von Studio Ghibli, was viral geht und Debatten über KI-Training, Urheberrecht und 'Fair Use' neu entfacht. Die einfache Nachahmung wirft Fragen zur Rechtmäßigkeit des Trainings mit urheberrechtlich geschütztem Material auf und beleuchtet laufende Klagen gegen KI-Entwickler.
'Open Source' wird bei KI oft oberflächlich verwendet ('Openwashing'), was Transparenz und Replizierbarkeit gefährdet, besonders in der Wissenschaft. Die wahre Bedeutung von Open Source (Code, Daten, Training) wird untergraben. Dies bedroht wissenschaftliche Prinzipien wie Überprüfbarkeit und Zusammenarbeit.
Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Während ChatGPT beeindruckte, bevorzuge ich zunehmend Google Gemini. Dessen kognitive Tiefe, Integration, Kreativität und spezielle Funktionen passen besser zu meinem Workflow und machen es zu einem unverzichtbaren digitalen Partner, nicht nur zu einem fähigen Assistenten.
Nationen beschränken Konversations-KI wie ChatGPT aus Datenschutz-, Sicherheits- und Kontrollgründen. Dies schafft eine fragmentierte globale Landschaft für KI-Governance, die nationale Prioritäten und Ängste widerspiegelt und die Zukunft der KI-Entwicklung prägt.
