Event-Einblicke: AWS & Infosys
Infosys Event AI nutzt AWS, um Event-Wissen zugänglich zu machen. Echtzeit-Transkription, KI-Chat und automatische Zusammenfassungen verbessern die Wissensnutzung nach Veranstaltungen für verschiedene Branchen.
Tag: AIGC
KI beschleunigt Exploit-Erstellung
KI beschleunigt die Erstellung von Exploits erheblich, wodurch die Reaktionszeit für Verteidiger auf Stunden reduziert wird. Dies stellt neue Herausforderungen für die Cybersicherheit dar.
AMDs Aufstieg im Embedded-Bereich
AMD erlebt einen bemerkenswerten Aufstieg im Embedded- und Edge-Bereich, angetrieben durch strategische Führung, differenzierte Produkte und die Chance, im Bereich der künstlichen Intelligenz führend zu werden. Der Fokus liegt auf adaptiven Lösungen und offenen Plattformen.
OpenAI: Namenschaos bei GPT-Modellen?
OpenAI's neue GPT-Modelle bringen Verwirrung. Die Namensgebung ist komplex, selbst CEO Altman stimmt zu. Eine Analyse der aktuellen Modelle und Strategien.
DeepSeek AI: Bedrohung für die US-Sicherheit?
Die Kontroverse um DeepSeek wirft Fragen nach Datendiebstahl, Regierungsbeziehungen und Exportkontrollen auf und gefährdet die nationale Sicherheit der USA.
Microsofts 1-Bit-Modell Läuft auf CPUs
Microsoft hat ein bahnbrechendes 1-Bit-KI-Modell vorgestellt, das die Effizienz steigert und KI-Zugänglichkeit erweitert. BitNet b1.58 2B4T läuft effizient auf CPUs wie Apples M2, ohne leistungsstarke GPUs zu benötigen.
Microsofts 1-Bit-KI-Modell: Revolution
Microsofts BitNet b1.58 ist ein bahnbrechendes, ultra-leichtes 1-Bit-KI-Modell mit 2 Milliarden Parametern, das effizient auf Standard-CPUs läuft und neue Anwendungsbereiche eröffnet.
AI-Investitionsschub im Asien-Pazifik-Raum
Starry Night Ventures und Mistral AI starten eine Online-Investitionsinitiative im Asien-Pazifik-Raum. Ziel ist die Stärkung des AI-Sektors und die Förderung breiter Investitionsmöglichkeiten für die Öffentlichkeit.
KI-Modelle: Ein praktischer Leitfaden
Einsteigerfreundliche Anleitung zur Auswahl und Bewertung von KI-Modellen, von Sprachtechnologie bis hin zu generativen und diskriminativen Modellen. Inklusive Benchmark-Referenzen.
AMDs Vision: KI-Inferenz auf mobilen Geräten
AMD setzt auf KI-Inferenz auf Geräten wie Smartphones, um NVIDIA herauszufordern. Der Fokus liegt auf Edge AI, was Kosten senkt, Datenschutz verbessert und neue Anwendungen ermöglicht.