Die Saison der Messen und Events hat begonnen. Mit dem Cloud Next Event reiht sich Google ein. Einiges davon hat es in den Newsletter geschafft. Dann starten wir auch damit:
Google möchte seine Abhängigkeit von Nvidia verringern, die den AI-Markt dominieren. Dazu hat Google einen ARM-basierten Chip vorgestellt. Schauen wir kurz auf die Konkurrenz: Amazon, Microsoft, Apple, Intel und Meta entwickeln ebenfalls leistungsfähige Chips, um ihre Plattformen zu stärken.
Quelle: Heise - Google Axion-Prozessor
Neben Google haben auch Meta, Claude, Mistral und OpenAI neue Versionen ihrer LLMs vorgestellt oder angekündigt. Einige dieser Modelle sind weiterhin nicht in Deutschland verfügbar. Geraten wir ins Hintertreffen?
Ein neuer Gesetzesvorschlag in den USA könnte bald AI-Unternehmen dazu zwingen, ihre Trainingsdaten offenzulegen. Letzte Woche haben wir noch darüber gesprochen, wo die Daten eigentlich herkommen. Ob und wann der Gesetzentwurf kommt, ist noch unklar.
Quelle: The Guardian - AI Gesetzesvorschlag
Der Gesetzentwurf ist wohl nicht der Grund, warum Adobe im großen Stil Videomaterial für das Training seiner AI-Modelle kauft. Die Spanne reicht von 3 bis 7 Dollar pro Minute.
Quelle: Ben’s Bites - Adobe Videodatenkauf
Berichten zufolge soll Adobe für seinen Bildgenerator im großen Stil Bilder von Midjourney, einem KI-Tool, verwendet haben.
Quelle: Bloomberg - Adobe KI-Bildtraining
Udio macht einen großen Schritt in Richtung automatisierte Songerstellung. Aktuell noch kostenlos, einfach ausprobieren – auch deutsche Texte funktionieren hervorragend!
Quelle: Udio - AI Musikgenerierung
Das kleine Gerät soll nicht weniger als das Smartphone ersetzen – mit KI, Kamera, Beamer, Mikrofonen und Lautsprechern. Erste Tests zeigen jedoch viele Probleme, von der Technik bis zur Praxistauglichkeit. Nicht jeder möchte in der vollen Bahn laut seine Prompts sprechen.
Quelle: T3N - Humane AI Pin
Fake News, die mittels KI-Bildern authentisch aussehen, verbreiten sich immer wieder in sozialen Netzwerken. Meta geht den nächsten Schritt und versucht, solche Bilder automatisch zu erkennen und zu markieren. Wie wird mit falsch positiven Ergebnissen umgegangen?
Quelle: Meta - KI-Bilderkennung
In Belgien hat die Bundespolizei mit der Universität Leuven ein Programm entwickelt, das Blutspuren am Tatort analysiert. Mit dieser Methode können Ermittler Hypothesen schneller überprüfen. Der klassische Ansatz wird weiterhin parallel genutzt.
Quelle: Heise - HemoVision Blutspurenanalyse
Blut, Schweiß und Tränen, so könnte man diese Woche auch zusammenfassen.
Hab eine gute Woche und bleib Neugierig!