Neue Forschung von Backslash Security zeigt, dass LLMs wie GPT-4.1 standardmäßig unsicheren Code generieren, wenn keine expliziten Sicherheitsanweisungen gegeben werden. Durch zusätzliche Sicherheitsrichtlinien oder Regelwerke kann die Sicherheit verbessert werden. Backslash bietet Lösungen wie MCP Server, Rules und Extensions für IDEs an.
OpenAI hat eine 'leichte' Version seines ChatGPT-Tools vorgestellt. Diese nutzt das o4-mini Modell und bietet schnelle, umfassende Forschungsberichte für ChatGPT Plus, Team und Pro Nutzer. Eine Ausweitung auf kostenlose Nutzer ist geplant.
Das Model Contextualization Protocol (MCP) verbindet KI-Modelle mit externen Daten. Es ermöglicht dynamische Interaktionen, steht aber noch vor Herausforderungen in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit.
Kleio sieht eine Zukunft, in der Reisebuchungen hauptsächlich zwischen zwei KI-Agenten abgewickelt werden. Model Context Protocols (MCP) und Agent2Agent Protokolle revolutionieren das Online-Geschäft und ermöglichen personalisierte Reiseerlebnisse. Erfahren Sie mehr über die Herausforderungen und Chancen dieser Entwicklung.
Um KI optimal zu nutzen, müssen Unternehmen die Ökonomie der Inferenz verstehen. Es geht darum, Token effizient zu erzeugen, Kosten zu senken und Skalierbarkeit zu gewährleisten, um den ROI zu maximieren.
Die A2A- und MCP-Protokolle von Google und Anthropic haben Potenzial für Web3-KI-Agentenstandards. Ihre Adaption steht jedoch vor Herausforderungen aufgrund von Unterschieden zwischen Web2- und Web3-Ökosystemen. Der Artikel beleuchtet Hürden und einzigartige Probleme, die Web3-KI-Agenten bewältigen müssen.
Eine Analyse des Model Context Protocol (MCP) von KI-Experte Will Hawkins, einschliesslich Microsofts Nutzung und der Chancen für Partner. MCP verbindet KI-Modelle mit Datenquellen und ermöglicht nahtlose Datenabfrage und Workflow-Ausführung, ähnlich einem USB-C-Anschluss für KI.
OpenAI entwickelt ein 'offenes' KI-Modell und zielt auf eine Veröffentlichung im Sommer 2025 ab. Dieser Schritt signalisiert eine Verlagerung hin zu Open-Source-Prinzipien, um dem zunehmenden Druck gerecht zu werden.
GPT-4.1, das 'sich an Anweisungen hält', könnte weniger zuverlässig sein als Vorgänger. Untersuchungen zeigen potenzielle Fehlausrichtungen und werfen Fragen zur KI-Entwicklung auf.
OpenAI's GPT-4.1 zeigt laut Tests Inkonsistenzen im Vergleich zu Vorgängermodellen. Dies wirft Fragen nach Zuverlässigkeit und Sicherheit auf, insbesondere nach dem Fine-Tuning mit unsicheren Daten.
