Microsofts KI-Strategie: Fokuswechsel
Microsoft passt seine KI-Strategie an, verlangsamt das Expansionstempo, fokussiert auf effiziente Ressourcenallokation und den Übergang von Training zu Inferenz.
Microsoft passt seine KI-Strategie an, verlangsamt das Expansionstempo, fokussiert auf effiziente Ressourcenallokation und den Übergang von Training zu Inferenz.
OpenAI's GPT-4.1 startet einen Preiskampf in der KI-Branche. Mit verbesserter Leistung, größerem Kontextfenster und reduzierten API-Preisen fordert es Anthropic, Google und xAI heraus und zielt darauf ab, das führende generative KI-Modell für Unternehmen und Entwickler zu werden.
Kann man AGI alle Entscheidungen überlassen? Dieser Artikel analysiert die Grenzen von AGI bei komplexen moralischen und strategischen Entscheidungen und untersucht, wie Menschen und Maschinen in Zukunft zusammenarbeiten können.
OpenAI teilte Details zur Entwicklung von GPT-4.5, einschließlich der Nutzung von 100.000 GPUs und der Überwindung katastrophaler Probleme. Einblicke in die Herausforderungen, den Zeitplan und die erzielten Leistungssteigerungen.
GPT-4.5 besteht den Turing-Test mit Bravour und wirft Fragen nach den Auswirkungen fortschrittlicher KI auf. Die Fähigkeit, Menschen überzeugend zu imitieren, birgt sowohl Chancen als auch Risiken für die Gesellschaft.
OpenAI entwickelt angeblich GPT-4.1, um die Lücke zwischen GPT-4o und GPT-5 zu schließen. Hinweise deuten auf eine baldige Veröffentlichung hin. Die Verbesserungen umfassen Multimodalität, Effizienz und kreative Fähigkeiten, was verschiedene Branchen beeinflusst.
Das Model Context Protocol (MCP) entwickelt sich rasant zum Eckpfeiler der KI-Integration. Jüngste Entwicklungen, vorangetrieben von Branchenriesen und technologischen Durchbrüchen, haben die zentrale Rolle von MCP in Unternehmens-KI-Diskussionen gefestigt. Dieses 'USB-C für KI'-Paradigma wird schnell von einem theoretischen Konzept zu einer greifbaren Realität.
Eine detaillierte Analyse des GPT-4.5-Trainings von OpenAI, einschließlich der Rechenherausforderungen, des Fokus auf Dateneffizienz und der erreichten Durchbrüche in Bezug auf Intelligenz und Skalierbarkeit.
Dieser Artikel analysiert die A2A- und MCP-Protokolle, die von Google bzw. Anthropic eingeführt wurden, um die Interoperabilität und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und externen Ressourcen zu verbessern. Wir vergleichen sie mit Diplomatie und USB-C-Ports, um ihre Funktionsweise und Unterschiede zu erklären.
Masayoshi Son strebt nach ASI (Artificial Super Intelligence) und investiert massiv in KI-Chips, Datenzentren und Robotik, um Nvidias Dominanz herauszufordern. SoftBank baut ein Ökosystem auf, um von Hard- bis Software umfassende KI-Lösungen anzubieten.