Big AI News: Claude 4 Details, GPT-5 Details, Googles New Video And Image Models, Robots and more...

Verschwenden wir also keine Zeit. Kommen wir zu einer der ersten Nachrichtenmeldungen. Anthropic hat tatsächlich zwei neue Versionen seiner Modelle veröffentlicht.

Ich denke, viele von euch werden sich freuen, denn Claude Opus war das vorherige Modell, das eingestellt wurde. Laut zwei Personen, die sie verwendet haben, wird dieses in den kommenden Wochen veröffentlicht. Offenbar handelt es sich dabei um eine.

Andere Art von Modellen, da sich diese.

Modelle von bestehenden Denkmodellen durch ihre Fähigkeit unterscheiden, zwischen verschiedenen Denkmustern hin und her zu schalten. Im Moment befinden wir uns in dem Paradigma, in dem wir die Standardmodelle haben. Die Modelle der GPT Reihe, die einfach das erste ausgeben, was ihnen in den Sinn kommt.

Dann haben wir die Modelle, die im.

Laufe der Zeit nachdenken und dann natürlich reagieren. Wir scheinen nun ein drittes Paradigma zu eine Mischung aus beidem. Und genau das entwickelt Anthropic angeblich. Wir können hier sehen, dass sie diese.

Andere Art der Problemlösung erforschen, nämlich die Möglichkeit, externe Tools, Anwendungen und Datenbanken zu verwenden.

Wenn es hängen bleibt, kehrt es offenbar in den Denkmodus zurück. Denkt nach, was schief lief und korrigiert sich selbst so eine Person. Bisher habe ich so etwas noch nie bei einem Modell gesehen.

Es würde mich nicht überraschen, wenn das wirklich effektiv wäre, denn im Laufe der Zeit haben wir gesehen, dass Dinge, die die Leute nicht ausprobieren, oft am effektivsten sind. Wenn man also darüber nachdenkt, wie wir Probleme mithilfe von Modellen lösen, sprechen wir normalerweise mit dem Modell. Das Modell denkt mit sich selbst nach, gibt einen Output aus, dann erhalten wir wieder diesen relativ einfachen Input von uns und dann macht sich das Modell auf den Weg und beginnt erneut zu denken.

Insgesamt finde ich das also ziemlich interessant, denn das könnte möglicherweise neue Fähigkeiten freisetzen und uns tatsächlich die Möglichkeit bieten, zu sehen, was Modelle über einen viel längeren Horizont leisten können. Bei Aufgaben mit langem Horizont könnte dies eine der Möglichkeiten sein, wie KI Systeme.

Möglicherweise länger denken können. Es wird also wirklich interessant sein zu sehen, was sich dabei ergibt, und ich.

Bin wirklich gespannt, dass sie die Claude Opus Reihe zurückbringen. Viele Leute fanden die Reihe toll.

Vielleicht haben sie das Training dieses Modells abgeschlossen.

Ich meine, super interessant von Anthropic. Eines der Dinge, die ich diese Woche gesehen Boris Czerny, der leitende Ingenieur von Antropic, sprach darüber, dass 80 bis 90 Prozent des von ihnen verwendeten Codes von Claude geschrieben wird. Einige Aufgaben erfordern immer noch handgeschriebene Codes, aber 80 bis 90 Prozent sind ziemlich viel.

Das ist ein kurzer Clip.

Ich meine, es war ehrlich gesagt ziemlich.

Überraschend, denn ich erinnere mich, dass ich mir die letzten zwei bis drei Tage lang Clips von Google und Microsoft angesehen habe, in denen ausdrücklich angegeben wurde, dass es sich um handelt. Und ich glaube, sogar Meta hat ähnliche Behauptungen aufgestellt. Antropic hat also entweder ein unglaubliches Codierungsmodell, was sie offensichtlich haben, oder ich vermute, sie nutzen es einfach effizienter.

Ziemlich viel, wahrscheinlich um die 80. Sehr viel, ja. Viele menschliche Code Reviews.

Ja, was für ein menschliches Code Review. Ich denke, einiges muss handgeschrieben werden und ein Teil des Codes kann von Claude geschrieben werden und es gehört eine Art Weisheit dazu, zu wissen, welche man auswählt und wie viel Prozent man für welche Art von Aufgabe benötigt. Normalerweise fangen wir also damit an, dass.

Claude den Code schreibt und wenn er.

Nicht gut ist, kümmert sich vielleicht ein Mensch darum. Es gibt auch einige Dinge, die ich.

Tatsächlich lieber von Hand mache, zum Beispiel.

Das komplizierte Refactoring von Datenmodellen oder so etwas. Das überlasse ich nicht Quad, weil ich eine sehr starke Meinung habe und es einfacher ist, es einfach zu tun und zu experimentieren, als es Quot zu erklären. Ich denke also, dass das insgesamt vielleicht des Codes von Quadridern ausmacht. Das war aber nicht das einzige, was von Claude kam.

Sie haben ein Modell im Test namens Claude Neptune. Das wurde vom Testkatalog gefunden. Ich persönlich denke, dass dies wahrscheinlich ein Codename für das neue Modell ist. Es ist gut möglich, dass sie nicht nur den Namen nennen.

Das haben wir in der Vergangenheit schon gesehen.

Es gab Codenamen wie Dragonfly oder Nebula.

Diese wirklich coolen Namen und ein aktuelles Meme, das immer wieder kursiert, ist, dass es diesen Unternehmen oft gelingt, sich noch coolere Namen auszudenken, als das Modell tatsächlich zu benennen. Wenn wir uns die aktuelle Modellreihe, die.

GPT Reihe, ansehen, wissen wir, dass diese.

Besonders komplex geworden ist. Es ist also durchaus möglich, dass so etwas in den nächsten zwei bis drei Wochen auf den Markt kommt. Wenn wir schon von neuen Veröffentlichungen sprechen, gab es tatsächlich einen ziemlich interessanten Durchbruch in der Robotik. Im Moment ist der Bildschirm wahrscheinlich schwarz, aber das ist nur ein Hinweis darauf, dass gleich ein Video abgespielt wird, das einfach absolut unglaublich ist. KI hat die digitale Welt bereits verändert, aber um unter uns zu existieren, muss.

Sie über die Internetdaten hinaus in das.

Chaos der Realität vordringen.

Was fehlt also die Fähigkeit, unsere Welten zu durchdenken, so wie wir es mit.

Einem intuitiven Verständnis der Physik tun.

Wir lernen das von Geburt an durch Interaktion mit der Welt. Key Nicht Reinforcement Learning und Behavior Cloning meistern zwar spezielle Aufgaben, scheitern aber an neuen Situationen. Sie verstehen nicht, wie die Welt funktioniert. Sie kopieren Verhalten, lernen per Versuch und Irrtum. Hier kommt das latente Raummodell ins Sie reduzieren komplexe Realwelt Daten auf abstrakte Karten. Stellen Sie sich vor, KI entwickelt ihr Realitätsverständnis. Genau wie unser Gehirn gehen Deep Variational Base Filters oder dvbfs noch einen Schritt weiter und lernen die Bewegungsgesetze, ohne dass uns jedes einzelne Beispiel vorgekaut wird. Dvbfs codieren sensorische Daten, Roboterkamera, Tastsensoren, Latentraumbasiert, Baijin Inferenz aktualisiert Weltmodelle mit neuen Daten. Handlungsprädiktionen folgen.

Es ist ein bisschen so, als würde man der KI Vorstellungskraft verleihen.

Anders als Verhaltensklonen oder neuronale Netze verallgemeinern dvbfs nicht Daten. Sie verstehen das Warum hinter einer Handlung. Sie benötigen wenig Daten, passen sich an und prognostizieren das nächste. Für mich ist das so, als würde die KI endlich die Spielregeln begreifen und und nicht nur dem Drehbuch folgen.

Und ja, was ihr dort gesehen habt, war die Firma Foundation Robotics, die im Grunde genommen über den Chat GPT Moment für die Robotik sprach. Ehrlich gesagt viel über Robotik gesprochen. Robotik wird in der KI derzeit meiner Meinung nach viel zu wenig beachtet. Ich denke, wir haben derzeit keine beeindruckenden Demos zum Vorführen. Aber die wichtigsten Dinge, die die Robotik bisher zurückgehalten haben, sind beispielsweise das Unvermögen, die Umgebung zu verstehen, neue Umgebungen zu betrachten und dann tatsächlich neue Dinge zu tun, die im Wesentlichen nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Wissen Sie, diese Dinge werden nach und nach gelöst und ich glaube wirklich nicht, dass es noch so lange dauern wird, bis wir humanoide Roboter haben, die eine Vielzahl verschiedener Arbeiten und Aufgaben in der Wirtschaft erledigen können. Es wird sehr, sehr interessant sein zu sehen, wie sich unsere Wirtschaft entwickelt, denn das wird wie eine neue Arbeiterklasse Arbeitskraft sein, die rund um die Uhr arbeitet. Die Gesellschaft könnte kurz vor einem noch nie dagewesenen rapiden Wandel stehen. Interessieren Sie sich für Smart Home Technologie? Dann kennenlernen Sie jetzt unseren Roborock sosz. Dieser innovative Roboter Staubsauger ist mit dem ersten KI gesteuerten mechanischen Arm der Branche ausgestattet. Er verändert die Möglichkeiten der Haushaltsreinigung grundlegend. Der SOSZ 70 saugt nicht nur Ihre Böden. Intelligente Organisation von Haushaltsgegenständen reduziert Unordnung und verbessert die Effizienz. Seine OmniGrip Technologie ermöglicht schonendes Handling, also weniger Unterbrechungen und gründlichere Reinigung. Angetrieben von fortschrittlicher KI, lernt der SOS Z 70 schnell den Grundriss Ihres Zuhauses, navigiert gekonnt um Möbel herum und passt sich in Echtzeit an Veränderungen in Ihrem Wohnumfeld an. Das ist keine reine Technik Spielerei, es ist eine praktische Innovation, die entwickelt wurde, um die täglichen Routinen zu vereinfachen. Über die grundlegenden Funktionen hinaus lässt sich der Saros Z nahtlos in ihre vorhandenen Smart Home Systeme integrieren und erhöht. So den Komfort ohne unnötige Komplexität. Und wenn Sie skeptisch sind, ob sich Roboter Staubsauger wirklich weiterentwickelt haben, könnte sie der SOS Z 70 einfach überraschen. Überzeugen Sie sich selbst über den Link in der Beschreibung. Vielen Dank an Roborock für das Sponsoring dieses Videos. Um beim Thema Robotik zu bleiben, müssen wir über dieses Unternehmen sprechen. PersonaEye ist die Arbeitsplattform für harte, qualifizierte Industriearbeiten. Ganz gleich, ob es sich um eine Werft, Energieinfrastruktur, eine Baustelle oder eine andere dynamische Umgebung handelt. Humanoide werden den Großteil der Arbeit erledigen. Was mir hier gefällt, ist, dass sie alle diese Humanoiden haben, die im Grunde genommen modular sind, d. H. Sie können für bestimmte Aufgaben umgebaut werden. Man sieht den Schweißer, den Metallbauer, der unter harten Bedingungen Metallteile schneidet, schärft, formt und fertigstellt. Der Monteur führt die Montage unter harten Bedingungen durch. Ich habe so viele verschiedene Filme gesehen, die die Zukunft darstellen, in denen diese humanoiden Roboter in Fabriken einfach nur Sachen erledigen. Aber es scheint, als kämen wir der tatsächlichen Verwirklichung dieser Dinge in unserer Welt jeden Tag ein Stück näher. Und ich weiß, es klingt total seltsam, aber die Durchbrüche in der Robotik schreiten weiter voran, ob es uns gefällt oder nicht. Und es scheint, als würde das ein Teil unserer Zukunft sein, vor allem, wenn man noch jung ist. Ich kann mir gar nicht vorstellen, wie die Welt in 50 Jahren aussieht, wenn diese Dinger vielleicht zehnmal besser, schneller und effizienter als wir sind. Ich meine, wie sieht die Welt wirklich aus? Das hier ist eins der negativen Aspekte von KI. Das FBI warnt leider vor KI Sprachnachrichten, die sich als hochrangige US Beamte ausgeben. Das ist schon irgendwie verrückt, denn wir alle wissen, dass KI dazu benutzt wird, Leute auszuspionieren. KI wird in verschiedenen Kampagnen eingesetzt, um Leute davon zu überzeugen, dies oder jenes zu tun. Aber was passiert, wenn die KI so gut wird, dass sie sich als hochrangige US-Beamte oder Regierungsbeamte ausgeben. Kann und Dinge geleakt werden? Bevor man sich versieht, gibt es natürlich Sicherheitsvorkehrungen. Man kann Hacks und so weitermachen. Aber wenn dich jemand anruft und dein Codewort hat, zum Beispiel jemand, den du kennst, ein Spion ist. Ich weiß ehrlich gesagt nicht, wie das alles funktioniert. Ich könnte hier sitzen und sagen, dass ich das tue. Aber ich möchte darauf hinweisen, dass dies mittlerweile ein wirklich, wirklich schwieriges Problem ist. Denn es gibt nicht nur Key Voicemails und KI Stimmen, sondern auch Key Gesichter und unterschiedliche Texte. Es gibt umfangreiche Sprachmodelle, die Texte schreiben können, die der Person sehr ähnlich sind. Die Sicherheit muss also noch besser werden. Wir müssen darüber nachdenken. Wenn das FBI mit diesem Problem zu kämpfen hat, können Sie sich vorstellen, womit der Durchschnittsbürger zu kämpfen hat. Ich meine, Leute, wenn ihr wirklich sensible Informationen und Daten habt, versucht bitte immer doppelt und dreifach zu überprüfen, mit wem ihr sprecht. Selbst wenn es ein Video ist. Ich habe ein anderes Video von einer echten Live Webcam gesehen, das einfach alles andere in den Schatten stellt. Ihr müsst einfach alles doppelt und dreifach überprüfen, denn diese Betrügereien werden immer besser. Und das ist die schlimmste, die es je gab. Und Sie sprechen darüber, wie die Betrüger Textnachrichten und key generierte Sprachnachrichten verschickten, um im Wesentlichen eine Beziehung aufzubauen, bevor sie sich Zugriff auf persönliche Konten verschafften. Bitte überprüfen Sie also alles noch einmal, bevor Sie sensible Daten übermitteln. Meta hat jetzt auch vier neue Versionen vorgestellt. Meta ist tatsächlich unter Beschuss geraten, könnte man sagen, denn ihre letzten Versionen entsprachen nicht den Erwartungen der meisten Leute. Aber nur weil bestimmte Bereiche nicht so gut laufen, heißt das nicht, dass Meta die Branche insgesamt nicht voranbringt, wenn es um die allgemeinen Fortschritte in der KI geht. Meta hat immer noch mehrere wichtige Innovationen auf dem Buckel und Sie haben gerade vier davon veröffentlicht.

Hallo zusammen. Heute freuen wir uns, einige bahnbrechende Fortschritte.

Des Forschungsteams von Meta Fundamental Eye vorzustellen.

Fortschrittliche Diese Versionen zeigen unser Engagement für wissenschaftlichen und akademischen fortschrittlichen Zunächst stellen wir.

Den Datensatz Open Molecules 2025 und das universelle Modell von Meta für Atome vor.

Modell und Datensatz ermöglichen außergewöhnliche Geschwindigkeit und.

Genauigkeit bei der atomaren Modellierung und beschleunigen die Entdeckung neuer Moleküle und Materialien. Indem wir offene Moleküle und universelle Modelle.

Verfügbar machen, ermöglichen wir Forschern, Innovationen in Bereichen wie Gesundheitswesen und Klimaschutz voranzutreiben. Wir veröffentlichen einen hochskalierbaren Algorithmus zum Training von Generierungsmodellen nur mit skalaren Belohnungen, ohne Referenzdaten. Agent Sampling erzielt beeindruckende Ergebnisse bei der Molekülgenerierung mit Hilfe nur großer Energiemodelle. Wir veröffentlichten einen neuen Benchmark zur Förderung der Forschung im Bereich KI gestützter Chemie. Schließlich stellen wir in Zusammenarbeit mit dem.

Rothschild Foundation Hospital eine groß angelegte Studie.

Vor, die abbildet, wie Sprachrepräsentationen im sich entwickelnden Gehirn entstehen.

Diese Forschung bietet neue Einblicke in die.

Grundlagen der Sprachentwicklung im Gehirn und zeigt.

Ihre Parallelen zu großen Sprachmodellen auf, was.

Den Weg für zukünftige Durchbrüche in der KI und Neurowissenschaften ebnet. Indem wir unsere Forschung einer breiten Öffentlichkeit.

Zugänglich machen, wollen wir ein offenes Ökosystem fördern, das den Fortschritt beschleunigt und Innovationen vorantreibt. Ich empfehle Ihnen, unseren vollständigen Blogbeitrag zu lesen, um weitere Einzelheiten zu erfahren. Lassen Sie uns gemeinsam die Grenzen der KI Forschung erweitern, um die großen wissenschaftlichen Fragen zur menschlichen und maschinellen Intelligenz zu beantworten.

Vielen Dank.

Google hat nun still und leise etwas Faszinierendes entwickelt, das Ihr Online Shopping Erlebnis wahrscheinlich verändern wird. Sie haben etwas geschaffen, das Sie wahrscheinlich bald jeden Tag verwenden werden. Sie haben ein KI System entwickelt, das im Grunde drei normale Fotos eines Produkts macht und diese dann in ein vollständig immersives D Einkaufserlebnis verwandelt. Stellen Sie sich vor, Sie kaufen online ein. Normalerweise werden Ihnen flache Bilder angezeigt, die vielleicht um gedreht wurden, wenn die Marke Geld für diese Bilder ausgibt. Dank des Videomodells WO von Google kann das Programm jedoch ultrarealistische Videos des Produkts generieren. So sehen Sie, wie Licht reflektiert, Schatten sich bewegen und die Geometrie sich aus verschiedenen Winkeln verändert. Das ist wirklich cool, denn im Grunde haben sie etwas geschaffen, das das Online Erlebnis grundlegend verändern wird. Und es sind Momente wie diese und Innovationen wie diese, die wir wirklich nicht bemerken. Aber insgesamt kann man sehen, dass KI in fast jede einzelne Branche eindringt. Das war aber nicht das Einzige, was Google geschafft hat. Sie haben tatsächlich etwas Verrücktes geschafft. Sie haben es geschafft, sich wieder einmal selbst zu übertreffen. Erinnern Sie sich, wie es vor ein oder zwei Wochen war, als Google Gemini 2.5 Pro veröffentlichte, das wohl das beste Modell aller Zeiten war, in Bezug auf so ziemlich jede Kategorie, sogar bei LMSYS und sogar bei wichtigen Benchmarks. Aber das Verrückte daran war, dass sie auch Gemini 2.5 Pro Preview IO Edition veröffentlicht haben, was im Wesentlichen eine Ankündigung für ihre I O Konferenz ist, die in etwa einer Woche am 21. Stattfindet. Es ist also ziemlich verrückt, denn wir haben es hier mit einem KI System zu tun, das jetzt bei Codierungsaufgaben sogar besser ist als Claude 3.7 Sonnet. Und ich habe es tatsächlich verwendet, um einige Dinge zu codieren. Und das merke ich selbst. Es ist schon verrückt, dass Google jetzt in so ziemlich jedem Bereich auf dem neuesten Stand der Technik ist. Ich weiß nicht, wer Google vom Thron stoßen kann, denn die Menge an Innovationen, die aus diesem Unternehmen kommen, ist ehrlich gesagt so überraschend, dass ich gar nicht wusste, dass sie so gut sind und so engagiert. Denn ich erinnere mich noch, als Google eine Zeit lang hinterherhinkte. Aber sie haben sich wirklich ernsthaft weiterentwickelt und es geschafft, der Konkurrenz weit voraus zu sein. Sie haben, Wie Sie wissen, 147 Elo Punkte für Klo 3.7 Sonnet. Aber denken Sie daran, wie wir bereits besprochen haben, werden Sie in ein paar Wochen auch ein Modell veröffentlichen. Und dies ist eine Demo dieses neuen Google Modells. Man kann neue Modelle testen, indem man sieht, wie Sie bestehende Anwendungen verbessern. Rechts sehen sie das alte 2.5 Pro und eine relativ einfache App. Links sehen Sie, dass es das Video tatsächlich gründlich verstanden und dann ein voll funktionsfähiges Quiz erstellt hat. Das hat das Erlebnis auf die nächste Stufe gehoben und genau das erhoffen wir uns vom neuen Gemini 2.5 Pro. Natürlich sind alle ganz aufgeregt wegen der bevorstehenden Google IO. Sie haben auch gesagt, dass wir dort auch herausgefunden haben, dass Google möglicherweise neue Modelle wie VO und Imagin vorbereitet. Das wurde also im Code von Testing Kettleog gefunden. Ehrlich gesagt ist V einfach absolut herausragend. Ich verwende es die ganze Zeit. Es ist einfach ein wirklich verrücktes Modell. Und wenn es Imagen gibt, bin ich mir ehrlich gesagt nicht mal sicher, wie Imagen sein wird, denn Imagen 3 ist wirklich gut. Es ist eines der Modelle, das so unterschätzt wird, weil einfach nicht darüber gesprochen wird. Sie haben GPT, Sie wissen schon die bildgenerierung 4 die sich natürlich wirklich gut für Infografiken und solche sachen eignet. Imagine 3 ist meiner Meinung nach ein richtig gutes Modell, aber Imagine könnte GPT Image sogar die Krone stehlen. Haltet also unbedingt danach Ausschau, denn das wird es geben. Und denkt daran, wie ich sagte, dass Google kontinuierlich Innovationen einführt. Dann gab es noch Alpha Evolve. Das war der absolute Wahnsinn, denn ich werde später noch ein Video dazu machen. Ich habe dazu ein ganzes Video. Aber um es kurz zu Alpha Evolve vervollständigt im Wesentlichen den rekursiven, sich selbst verbessernden Kreislauf. Ihr wisst ja, wie es heißt, dass sich KI nicht rekursiv selbst verbessert, aber dieses gesamte KI System, das sie entwickelt haben, ist im Grunde etwas, das Durchbrüche in der Mathematik erzielt hat. Die Durchbrüche, die es geschafft hat, sind, dass es wie ein Codierungsagent ist und einfach den besten Code optimieren kann. Es hat es geschafft, die Trainingsläufe von Gemini um ein Prozent zu beschleunigen. Das wird also absoluter Wahnsinn, denn jetzt haben wir im Grunde genommen dieses komplette, sich selbst verbessernde System, das sich zwar nicht rund um die Uhr selbst verbessert, aber mit der Zeit werden die Dinge immer schneller. Die Singularität scheint unmittelbar bevorzustehen. Außerdem haben die Leiter der I.O. von Google-Mitarbeitern und externen Entwicklern. Eine Reihe von Produkten vorgeführt, darunter einen Key Agenten für die Softwareentwicklung, der intern als Software Development Lifecycle Agent bekannt ist. Er soll Softwareentwicklern helfen, jede Phase des Softwareprozesses zu bewältigen, von der Reaktion auf Aufgaben bis zur Dokumentation des Codes. Drei Personen, die Produktvorführungen sahen oder von Google Mitarbeitern informiert wurden, beschrieben es als immer verfügbaren Mitarbeiter zur Fehler und Sicherheitslückenidentifizierung. Sie stehen also noch nicht kurz vor der Veröffentlichung, da sie sich nicht sicher sind, ob sie das Produkt veröffentlichen werden. Aber es wird möglicherweise auf der Google I O vorgestellt. Der Grund, warum ich diese Geschichte aufgenommen habe, ist, dass Google nicht das einzige Unternehmen ist, das daran arbeitet. Wir wissen, dass Mitarbeiter von OpenAI seit Monaten einen Argentic Software Engineer testen und das Unternehmen führt genau das sogar seit Monaten Außenstehenden vor. Führungskräfte wie Finanzvorstand Sarah Frier haben sogar öffentlich darüber gesprochen. Bisher haben wir jedoch nur die Codec Befehlszeilenschnittstelle und den Open Source Codierungsassistenten gesehen, die das Unternehmen im April veröffentlicht hat. Es wird also sehr interessant sein zu sehen, Ob Google seinen Argentc Software Engineer veröffentlicht wird OpenAI darauf reagieren. Wir wissen, dass sie das in der Vergangenheit immer wieder versucht haben. Sie haben immer versucht, Google die Show zu stehlen, aber ich habe das Gefühl, dass dies mit der Zeit immer schwieriger geworden ist. Es wird also sehr interessant sein zu sehen, wie sich das in Zukunft entwickelt, wenn OpenAI dieses Spiel weiterhin spielt oder ihren eigenen Weg geht. Und ich denke, OpenAI werden Sie wahrscheinlich nicht versuchen, mit Google zu konkurrieren. Sie werden wahrscheinlich einfach weiter versuchen, mehr Kunden zu gewinnen. Und ich hätte in diesem Video wahrscheinlich erwähnen sollen, dass sie es geschafft haben, Windsurf zu einer Bewertung von 3 Milliarden US Dollar zu kaufen. Open konzentriert sich also wieder einmal auf Produkte. Emat Mustak, Ex CEO von Stability hinter Stable Diffusion, erstellte ein medizinisches Modell, das ChatGPT übertrifft und auf jedem Laptop funktioniert. Sie sagten im Wesentlichen, dass sie einen umfassenden Key Stack für das Gesundheitswesen. Entwickeln, der universelles Gesundheitswissen ermöglichen wird. Ich finde das wirklich beeindruckend, denn man muss verstehen, dass es das Spiel komplett verändern wird, wenn man es schafft, dass ein Modell bei diesen Benchmarks wirklich gut abschneidet und auf einem Laptop gut funktioniert. Und ich denke, dass das Gesundheitswesen, der Zugang zu wirklich guter Gesundheitsversorgung und diese Art von Wissen wirklich sehr wichtig sein wird, um die Gesellschaft voranzubringen, während die Dinge sich weiterentwickeln. Das Modell, das sie tatsächlich erstellt haben, heißt Medical B und ist sehr kompakt. Es umfasst buchstäblich nur 8 Milliarden Parameter und wie ich bereits sagte, ist es aufgrund seiner geringen Größe effizient genug, um auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt zu werden. Das bedeutet keine Cloud Kosten, keine Datenschutzbedenken, sondern nur Einblicke auf Arztniveau, die Sie direkt in Ihrer Tasche erhalten. Trainiert mit über einer halben Million Beispielen. Bereinigt, gefiltert, optimiert für verlässliche medizinische Schlussfolgerungen. Dabei sprechen wir nicht von einem wagen KI Assistenten, der Antworten errät. Es geht um echte Schritt für Schritt Logik. Trainiert mit aufbereiteten Daten. Es ist noch nicht für den klinischen Einsatz zugelassen. Es schlägt bereits einige der Modelle in Benchmark Suites wie Health Bench MAT QA, PubMed QA und anderen ziemlich verrückt, oder? Ich denke, gute Gesundheitsversorgung wird künftig für die meisten leicht zugänglich sein. Ich denke, das wird richtig gut, denn oft gehen wir zum Arzt und wollen einfach nur eine Million Fragen stellen. Mit Sprachmodellen wird das jetzt ganz einfach möglich sein. Wenn Sie in Großbritannien leben, kann ich nur sagen, dass es ziemlich lange dauert, bis man einen Arzttermin bekommt. Ich weiß nicht, wie es anderswo ist, aber unser öffentliches Gesundheitssystem ist nicht besonders schnell. Natürlich ist es kostenlos, aber es könnte definitiv effizienter sein. Außerdem gab es noch ein paar Informationen zu GPT-5 diese waren sehr interessant, denn erinnern Sie sich, wie ich sagte, dass die neuen Modelle von Claude Anthropic wie Claude Opus im Wesentlichen sowohl die Argumentation als auch die statische Version des Modells verwenden werden. Die OpenAI Forscherin Michelle Porkes hat gesagt, dass die Herausforderung bei der Entwicklung von GPT-5 darin besteht, das richtige Gleichgewicht zwischen Argumentation und Konversation zu finden. Denkt wirklich intensiv nach, aber das ist nicht ideal für einen lockeren Chat. Und GPT 4.1 hat die Codierung verbessert, indem es etwas an Qualität auf Smalltalk Niveau geopfert hat. Das Ziel ist also im Grunde, ein Modell zu entwickeln, das all das kann.

Hat da ganz andere Fähigkeiten. Es kann Probleme wirklich intensiv durchdenken. Man möchte ja nicht, dass das Modell 5 Minuten lang nachdenkt, wenn man Hallo sagt. Und ich denke, die eigentliche Herausforderung für uns beim Posttraining und in der Forschung im Allgemeinen besteht darin, diese Fähigkeiten zu kombinieren. Das Modell muss also so trainiert werden, dass es ein wirklich angenehmer Smalltalk Partner ist, der aber auch weiß, wann es Zeit zum Nachdenken ist. Und das spielt ein bisschen in 4.1 hinein. Ich erwähnte reduzierte Chat Daten und verbesserte Codierung für bessere Ergebnisse. Es gibt also in diesem Sinne einige Nullsummen Entscheidungen, bei denen man herausfinden muss, wofür man das Modell genau anpasst. Die Eigentliche Herausforderung bei GBD 5 ist also, wie wir die richtige Balance finden.

Etwas, das auch ziemlich faszinierend war. Erinnern Sie sich, wie wir bereits im.

Video darüber sprachen, dass die Programmierung einen Großteil der Arbeit automatisieren wird.

Googles Chef Wissenschaftler Jeff Dean prognostizierte KI Systeme auf Junior Ingenieursniveau innerhalb eines Jahres. Wie weit sind wir von einer KI auf Junior Ingenieursniveau entfernt, die rund um die Uhr arbeitet? Nicht so weit, Ja, sechs Wochen, sechs Jahre. Oder wirkt eine KI jedes Jahr wie ein Hund mal sieben? Ich behaupte, dass dies wahrscheinlich im nächsten Jahr möglich sein wird.

Punkt.

Und ich glaube, die Leute verstehen nicht wirklich, wie schnell ein Jahr vergeht, wie.

Das letzte Jahr auch war. Ich weiß nicht, ob sie es für richtig halten, aber das ist wie im Flug vergangen.

Ein Jahr in der Zeit der KI.

Ist also eine Menge, aber auf der.

Weltweiten globalen Ebene ist ein Jahr keine lange Zeit. Das ist also ein bemerkenswert schnelles Tempo des technologischen Fortschritts, wenn es um KI.

Geht, das die meisten anderen Bereiche einfach nicht begreifen können. Etwas anderes, das ich total verrückt fand, war die Tatsache, dass es dieses Spiel namens Multiverse gibt.

KI generierte Spiele sind jetzt Multiplayer. Ehrlich gesagt verstehe ich nicht, wie das funktioniert, aber es ist verrückt. Man kann sie tatsächlich spielen.

Ich meine, KI generierte Spiele stecken noch in den Kinderschuhen, aber jetzt können wir buchstäblich Multiplayer haben. Es ist ziemlich verrückt, weil die meisten Modelle heutzutage für Einzelspielerspiele konzipiert sind. Eine Eingabe, eine Aktion, eine Ausgabe. Aber Aufgaben in der realen Welt wie Autofahren, Sport, Teamarbeit und so weiter erfordern gemeinsame Erlebnisse. Und wenn Spieler A mit Spieler B zusammenstößt, sollten beide Spieler das aus ihrer jeweiligen Perspektive sehen, und die KI muss.

Es für beide Seiten real aussehen lassen. Multiverse löst dies mit einem cleveren Es.

Kombiniert die Ansichten beider Spieler zu einem großen Bild, verarbeitet sie dann zusammen und sagt dann voraus, was als nächstes für beide Spieler passiert. Und das sorgt einfach für Konsistenz etwa wenn beide Spieler denselben Crash aus verschiedenen Blickwinkeln sehen.

Sie verwendeten Gran Turismo 4 Gameplay und erstellten ein komplettes Trainingsset an Rennen.

Anschließend haben sie das Spiel im Grunde genommen nachgebaut, um anhand des HUD die Eingaben für Lenkung, Bremsen und Gaspedal zu extrahieren. Sie mussten nicht einmal zusehen, wie es läuft.

Sie entwickelten einen integrierten Boot Modus B Speck für automatisches Gameplay. Der Bereich der KI generierten Spieleentwicklung steckt.

Also noch in den Kinderschuhen, aber wir.

Sehen, dass es mittlerweile KI generierte Spiele gibt.

Viele davon haben sogar einen Key generierten Mehrspielermodus.

Ich frage mich wirklich, wie die Zukunft des Gamings aussieht, wenn es zum Mainstream wird und die Qualität stimmt.

Stellt euch vor, ihr müsst nur eine einzige Eingabeaufforderung eingeben und könnt dann ein völlig neues Videospiel spielen. Das ist verrückt. Es gab da noch etwas ziemlich Interessantes. Zugegeben, das Bild ist unspektakulär. Microsoft präsentierte aber Adle ein neues Bewertungsmodell.

Ein echter Gamechanger, Denn die meisten Key.

Tests beschränken sich auf Ja, Nein. Diese Methode gliedert Aufgaben in 18 Fähigkeitstypen, zum Beispiel Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Logik, naturwissenschaftliches Wissen, Allgemeinwissen, Online Häufigkeit.

Anschließend wird für jedes Modell eine Art Fähigkeitsprofil erstellt, ähnlich wie ein Fähigkeitsdiagramm. Es heiß Wir erklären nicht nur GBTs.

Guten Abschneiden, sondern auch dessen Grund stark in Argumentation schwarz im Gedächtnis.

So können Forscher tatsächlich vorhersagen, ob ein.

Modell bei etwas versagen wird, lange bevor.

Sie den Test durchführen.

Dieses System wurde an über Beispielen in 63 Aufgaben getestet und wies bei der Vorhersage der Leistung eine Genauigkeit von 88 Prozent auf, und zwar bei Modellen wie.

GBT 40 und Lama 3.1 Es ist verrückt. Viele heutige KI Tests sind fehlerhaft, beispielsweise der Beamtenprüfungs Benchmark. Offenbar testen einige davon nur Metakognition und Nischenwissenschaft.

Insgesamt denke ich also, dass dies ein wirklich guter Schritt für die KI Branche ist, da wir viele Informationen und viel detailliertere Benchmarks erhalten, die die Modelle wirklich voranbringen können. Jetzt hat auch Elon Musk tatsächlich erklärt, dass wir auf eine völlig andere Zukunft zusteuern. Er hat das schon öfter gesagt, doch angesichts der jüngsten Fortschritte in der Robotik sollte man es nicht ignorieren.

Ich denke, wir steuern auf eine radikal andere Welt zu. Ich denke, es ist eine gute Welt, eine interessante Welt. Meine Vorhersage für humanoide Roboter ist, dass es letztendlich zig Milliarden geben wird. Ich denke, jeder wird seinen eigenen Roboter haben wollen. Man kann sich das so vorstellen, als hätte man seinen eigenen persönlichen C, PO oder RD.

Aber noch Wer hätte nicht gerne seinen.

Eigenen persönlichen C por D? Das wäre schon ziemlich toll. Und ich denke auch, dass es ein immenses wirtschaftliches Potenzial freisetzt. Denn wenn man bedenkt, was die Leistung einer Wirtschaft ist, dann ist es die Produktivität pro Kopf multipliziert mit der Bevölkerung. Wenn man dann noch humanoide Roboter hat, ist das tatsächliche Wirtschaftspotenzial enorm. Es ist wirklich unbegrenzt. Wir könnten potenziell eine Wirtschaft haben, die zehnmal so groß ist wie die derzeitige Weltwirtschaft, in der es niemandem an etwas mangelt. Manchmal wird in der KI vom bedingungslosen Grundeinkommen gesprochen. Ich denke, es wird tatsächlich ein bedingungsloses Grundeinkommen sein, bei dem jeder alle Waren und Dienstleistungen haben kann, die er möchte. Es gibt natürlich einige Risiken, die vielleicht veranschaulichen, dass, wenn wir das nicht richtig machen, es zu einem Film wie von James Cameron kommen könnte, wie Terminator M. Das wollen wir nicht, aber Ä. Aber eine Art Star Trek Zukunft wäre toll, in der wir da draußen die Sterne erforschen und die Natur des Universums entdecken. M, Ä und ein Maß an Wohlstand und hoffentlich Glück, das wir uns noch nicht so recht vorstellen können.

Und wir haben auch Jenna Xinghuang, die im Grunde dasselbe sagt wie Elon Musk, dass wir darauf zusteuern, dass ganze Branchen neu erfunden werden.

Wir haben vor fast anderthalb Jahrzehnten beobachtet, wie wir ausgehend von den Grundprinzipien der Informatik zu dem Schluss kamen, dass Deep Learning und die damit verbundenen Algorithmen eine echte Chance haben, sich zu einem Ansatz zur Lösung vieler verschiedener Arten von Problemen zu skalieren. In den letzten zehn Jahren steigerten wir Rechenleistung und Umfang um fast das Millionenfache, obwohl das Mooresche Gesetz um das Hundertfache übertroffen wurde. Ermöglichte außergewöhnliche Skalierung der Rechenleistung unglaubliche KI Durchbrüche. Wir haben nicht nur die Computertechnik neu erfunden, sondern auch, was Computer leisten können. Und als Ergebnis davon ist jede einzelne Branche betroffen. Das wird der größte technologische Durchbruch sein, den die Welt je erlebt hat.

Jede Branche wird davon betroffen betroffen sein. Jede einzelne Branche wird davon beeinflusst. Jede einzelne Branche wird revolutioniert werden.

Angefangen mit einer Idee vor nur 30 Jahren über die konsequente Weiterentwicklung der Computertechnik bis hin zur Neuerfindung jeder Branche. Und so nehme ich diese Auszeichnung mit großer Demut im Namen von Thomas Edison entgegen. Es ist wirklich großartig. Ja, vielen Dank.

Es ist großartig für etwas ausgezeichnet zu werden, an das man glaubt und für etwas, das man gerne tut.

Aber vor allem ist es großartig für eine Auszeichnung ausgezeichnet zu werden, die im Herzen aller Mitarbeiter liegt, die ich bei Nvidia vertrete. Vielen Dank.