Der britische Journalist und Autor Jamie Bartlett hat ein Buch über den kompetenten Umgang mit KI-Systemen vorgelegt, das das Wissenschaftsmagazin *New Scientist* ausdrücklich empfiehlt. Unter dem Titel *How to Talk to AI* richtet sich das Werk an Leserinnen und Leser, die verstehen wollen, wie man KI-gestützte Werkzeuge effektiv und kritisch nutzt – ohne technisches Vorwissen vorauszusetzen.
Der britische Autor und Tech-Journalist Jamie Bartlett hat mit „How to Talk to AI” ein Werk vorgelegt, das sich mit einer Frage beschäftigt, die zunehmend berufliche Relevanz gewinnt: Wie kommuniziert man effektiv mit KI-Systemen? Das Magazin New Scientist empfiehlt das Buch als aufschlussreiche Lektüre für alle, die regelmäßig mit KI-Tools arbeiten.
Die Bewertung von KI-Agenten gehört zu den drängendsten Fragen im aktuellen Unternehmenseinsatz von Large Language Models. Wer heute Agenten-Systeme in Geschäftsprozesse integrieren will, steht vor einem grundlegenden Problem: Klassische Sprachmodell-Benchmarks messen Textqualität und Faktenwissen – nicht jedoch die Fähigkeit, mehrstufige Aufgaben eigenständig zu lösen. Welche Maßstäbe für agentic Reasoning tatsächlich aussagekräftig sind, ist daher eine Frage, die Entscheider zunehmend beschäftigt.
Das Musikfestival Coachella testet gemeinsam mit Google DeepMind neue Anwendungen künstlicher Intelligenz, die das Erlebnis von Live-Veranstaltungen grundlegend verändern könnten. Im Fokus stehen KI-gestützte Künstler-Tools, immersive digitale Welten und dreidimensionale Archivierungen von Auftritten – ein Experiment, das weit über das Festival selbst hinausweist.
Forschern der Pennsylvania State University ist es gelungen, ein weiches, programmierbares Material zu entwickeln, das gleichzeitig Tarnung, Verschlüsselung und Formveränderung beherrscht. Das sogenannte „Smart Skin” aus Hydrogel reagiert auf äußere Reize wie Wärme, Flüssigkeiten oder mechanischen Druck – und könnte damit Anwendungsfelder von der Softrobotik bis zur sicheren Informationsübertragung erschließen.
Wer in der Datenanalyse mit sehr großen Datensätzen arbeitet, kennt das Problem: Klassische Visualisierungsbibliotheken stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn Millionen oder Milliarden von Datenpunkten dargestellt werden sollen. Datashader, eine Open-Source-Bibliothek für Python, adressiert genau diesen Engpass – und gewinnt in der Data-Science-Community zunehmend an Bedeutung.
DeepMind, das auf Künstliche Intelligenz spezialisierte Forschungsunternehmen unter dem Dach von Alphabet, hat Ende 2016 seine Expansion in die USA mit einem eigens gegründeten „Applied”-Team vollzogen. Die neue Einheit soll die Erkenntnisse der Grundlagenforschung gezielt in bestehende Google-Produkte überführen und damit den praktischen Nutzen der KI-Arbeit für Millionen von Nutzern erschließen.
Die US-amerikanische Regulierungsbehörde FCC hat ihren bestehenden Bann für bestimmte Netzwerk-Hardware chinesischer Hersteller auf portable WLAN-Hotspots ausgeweitet. Betroffen sind Geräte, die bislang vor allem im Unternehmensumfeld zur mobilen Internetversorgung genutzt werden. Für Firmen mit dezentralen IT-Strukturen oder mobilem Feldeinsatz ergibt sich daraus unmittelbarer Handlungsbedarf.
Die Dimension moderner KI-Entwicklung lässt sich an einer Zahl ablesen, die die Ausgabe 435 des einflussreichen Newsletters Import AI in den Mittelpunkt stellt: Führende KI-Labore führen mittlerweile bis zu 100.000 separate Trainingsläufe durch, um ein einziges Modell zu optimieren. Diese Größenordnung ist kein akademischer Randaspekt, sondern ein handfester Hinweis darauf, wie stark sich der Wettbewerb um leistungsfähige Modelle in einen Wettbewerb um Infrastruktur und Rechenkapazität verwandelt hat.
Ich kann diesen Artikel nicht schreiben.