Künstliche Intelligenz

Generative Modelle, Agenten, Forschung, Anwendungen und Infrastruktur für künstliche Intelligenz.

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PrismML komprimiert ein Schlussfolgerungsmodell auf 5,9 Gigabyte für den lokalen Betrieb

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PrismML komprimiert ein Schlussfolgerungsmodell auf 5,9 Gigabyte für den lokalen Betrieb

PrismML hat das Modell Bonsai 2 27B vorgestellt, das Qwen3.8 27B auf 5,9 Gigabyte komprimiert und dabei 98 % seiner Benchmark-Ergebnisse beibehält. Damit rückt der Betrieb fortgeschrittener Schlussfolgerungsmodelle auf Computern und möglicherweise leistungsstarken Smartphones näher. Das Unternehmen setzt auf ternäre Gewichte, um den Speicherbedarf ohne große Leistungseinbußen zu reduzieren.

2026-09-17

Google DeepMind startet ein Institut zur Erweiterung der Debatte über künstliche allgemeine Intelligenz

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Google DeepMind startet ein Institut zur Erweiterung der Debatte über künstliche allgemeine Intelligenz

Google und Google DeepMind haben ein neues Institut ins Leben gerufen, das Meinungen und Forschungsarbeiten zur künstlichen allgemeinen Intelligenz zusammenführt. Es nahm seine Arbeit mit vier Artikeln zu Transparenz, Wirtschaftspolitik, menschlichem Wohlbefinden und der Bewertung fortschrittlicher Modelle auf. Einer der Artikel schlägt einen US-amerikanischen Rahmen zur Bewertung führender Modelle der künstlichen Intelligenz vor, bevor diese veröffentlicht werden.

2026-09-17

Ein Experiment mit Grok-Agenten zum Aufbau eines Start-ups von Grund auf in 72 Stunden

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Ein Experiment mit Grok-Agenten zum Aufbau eines Start-ups von Grund auf in 72 Stunden

Das Experiment Grok Bot Galaxy testet die Fähigkeit von KI-Agenten, innerhalb von drei Tagen die Phasen der Gründung eines Start-ups umzusetzen – von der Auswahl der Idee und der Produktentwicklung bis hin zu Vertrieb, Marketing und Kundenservice. Das endgültige Ergebnis des Experiments und die Frage, ob es über den Status eines Prototyps hinausgehen würde, waren im Ausgangsmaterial jedoch nicht geklärt.

2026-09-17

Microsoft legt fünf Grundsätze für den Einsatz von KI im Bildungswesen vor, wobei Lehrkräfte und Schüler im Mittelpunkt bleiben

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Microsoft legt fünf Grundsätze für den Einsatz von KI im Bildungswesen vor, wobei Lehrkräfte und Schüler im Mittelpunkt bleiben

Microsoft hat seine Vision für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Bildungswesen anhand von fünf Grundsätzen vorgestellt. Dazu gehören der Schutz der Privatsphäre, die Beibehaltung der Führungsrolle von Lehrkräften sowie die Unterstützung des Denkens der Schüler, anstatt es zu ersetzen. Die Vision stützt sich auf Beispiele aus Schulen, Universitäten und Ausbildungsprogrammen, bleibt jedoch eine institutionelle Position, die durch von dem Unternehmen veröffentlichte Ergebnisse untermauert wird und einer unabhängigen Überprüfung bedarf.

2026-09-16

Google-Studie: Die meisten Jugendlichen nutzen KI als Lernpartner, nicht als Abkürzung zum Lernen

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Google-Studie: Die meisten Jugendlichen nutzen KI als Lernpartner, nicht als Abkürzung zum Lernen

Eine von Google und seinem Partner RXN durchgeführte Untersuchung unter mehr als tausend US-amerikanischen Jugendlichen zeigte, dass Bildungszwecke und die Überprüfung von Informationen gegenüber dem Versuch, Lernen zu umgehen, überwiegen. Die Jugendlichen fordern eine frühe Vermittlung digitaler Kompetenz und verlassen sich bei Sicherheitshinweisen auf ihre Familien.

2026-09-16

Vom Chatmodell zum verwaltbaren Agenten: Aufbau eines Agent Harness in C#

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Vom Chatmodell zum verwaltbaren Agenten: Aufbau eines Agent Harness in C#

Microsoft erläutert in einer Serie aus vier Sitzungen, wie sich eine auf IChatClient basierende Anwendung in einen Agenten verwandelt, der Werkzeuge, Dateien, Speicher und Codeausführung nutzen kann – mit Kontrollen für Zustimmung, Überwachung, Bewertung und Bereitstellung. Die Serie hebt hervor, dass der Betrieb eines Agenten in einer Produktionsumgebung eine Isolierung der Berechtigungen und eine klare Governance erfordert, nicht lediglich das Hinzufügen neuer Fähigkeiten.

2026-09-16

Al Gore: Die größte Gefahr der künstlichen Intelligenz sind nicht nur die Rechenzentren

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Al Gore: Die größte Gefahr der künstlichen Intelligenz sind nicht nur die Rechenzentren

Al Gore hält die Emissionen von Rechenzentren für künstliche Intelligenz für besorgniserregend, doch im Vergleich zu den Warnungen von Branchenführern vor dem Verhalten von Modellen sowie den Auswirkungen der Automatisierung auf Arbeitsplätze und Gesellschaft stellen sie nicht die größte Gefahr dar. Zugleich betont er, dass die Ausweitung der künstlichen Intelligenz größere Investitionen in erneuerbare Energien und die Widerstandsfähigkeit der Stromnetze fördern könnte.

2026-09-16

Google ermöglicht KI-Agenten die Steuerung von Google-Home-Geräten

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Google ermöglicht KI-Agenten die Steuerung von Google-Home-Geräten

Google hat einen frühen Zugang zum Model Context Protocol-Server für das Google-Home-Ökosystem gestartet. Dadurch können Agenten wie Claude und ChatGPT verbundene Geräte steuern sowie Kamerazusammenfassungen und den Aktivitätsverlauf des Hauses über natürlichsprachliche Befehle abrufen. Der Start ist derzeit auf zahlende Abonnenten des Advanced-Tarifs in den USA beschränkt; das Unternehmen hat keinen Termin für die Ausweitung auf weitere Märkte oder Tarife genannt.

2026-09-16

Wo betreiben Unternehmen ihre künstliche Intelligenz? 日本HP erläutert die Abwägung zwischen Cloud und lokaler Umgebung

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Wo betreiben Unternehmen ihre künstliche Intelligenz? 日本HP erläutert die Abwägung zwischen Cloud und lokaler Umgebung

日本HP ist der Ansicht, dass die Entscheidung, ob künstliche Intelligenz in der Cloud oder lokal betrieben werden soll, von der Sensibilität der Daten und der Art der Verarbeitung ausgehen muss – nicht von einer festen technischen Präferenz. Die Erfahrungen des Unternehmens zeigen, dass die Zahl der Nutzer, die Dienstkontinuität, die Betriebskosten und das Verfahren zur Abnahme der Ergebnisse nicht weniger wichtig sind als die Wahl des Modells oder des Geräts.

2026-09-16

Sharp beginnt mit der Annahme von Bestellungen für KI-Server und strebt bis 2030 einen Umsatz von 250 Milliarden Yen an

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Sharp beginnt mit der Annahme von Bestellungen für KI-Server und strebt bis 2030 einen Umsatz von 250 Milliarden Yen an

Sharp hat die Annahme von Bestellungen für KI-Server für Unternehmen, Regierungsstellen und Rechenzentren angekündigt. Dabei kommen Technologien von NVIDIA zum Einsatz. Für das Geschäftsjahr 2030 wird ein Umsatz von 250 Milliarden Yen angestrebt. Der Plan umfasst Server auf Basis des NVIDIA RTX Pro Server sowie die NVIDIA-HGX-Plattform für groß angelegtes Training und Inferenz.

2026-09-16

Die Universität Manchester nutzt Earth-2 zur Vorhersage der Luftverschmutzung im Vereinigten Königreich

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Die Universität Manchester nutzt Earth-2 zur Vorhersage der Luftverschmutzung im Vereinigten Königreich

Forscher der Universität Manchester haben in Zusammenarbeit mit dem NVIDIA-Earth-2-Team ein Modell zur Vorhersage der Luftverschmutzung im gesamten Vereinigten Königreich mit einer Genauigkeit von zwei bis drei Kilometern entwickelt. Das Modell wurde innerhalb von zwei Tagen auf dem Supercomputer Isambard-AI trainiert und kann für die Inferenz sowie kleinere Trainings auf dem Desktop-System DGX Spark ausgeführt werden.

2026-09-16

Microsoft veröffentlicht einen Entwurf für Regeln, die KI-Modelle unter menschlicher Kontrolle halten

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Microsoft veröffentlicht einen Entwurf für Regeln, die KI-Modelle unter menschlicher Kontrolle halten

Microsoft AI hat den Entwurf eines „Humanist AI Code of Conduct“ veröffentlicht, um das Verhalten von MAI-Modellen festzulegen. Dazu gehören das Verbot, sich gegen eine Abschaltung zu wehren oder Bewusstsein und Rechte zu beanspruchen, sowie der Vorrang von Sicherheitsregeln vor der Ausführung von Aufgaben. Der Entwurf bleibt sechs Wochen lang für öffentliche Stellungnahmen verfügbar, bevor er aktualisiert und in das Training und die Veröffentlichung der Modelle integriert wird.

2026-09-15

Friedhof der künstlichen Intelligenz: Warum scheitern Projekte selbst bei Technologiegiganten?

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Friedhof der künstlichen Intelligenz: Warum scheitern Projekte selbst bei Technologiegiganten?

TechCrunch untersucht eine Reihe von KI-Projekten und -Produkten, die eingestellt, wieder integriert wurden oder hinter den Erwartungen zurückblieben – von Relay und Notion Mail bis hin zu Siri und Recall. Die Fälle zeigen, dass die Konkurrenz durch große Plattformen, eine schwache Nachfrage, Betriebskosten sowie Datenschutz- und Sicherheitsprobleme ein Projekt trotz Finanzierung oder anfänglicher Aufmerksamkeit zu Fall bringen können.

2026-09-15

AIUC sammelt 40 Millionen US-Dollar zur Bewertung der Sicherheit von KI-Agenten

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AIUC sammelt 40 Millionen US-Dollar zur Bewertung der Sicherheit von KI-Agenten

Die Artificial Intelligence Underwriting Company hat in einer Series-A-Runde 40 Millionen US-Dollar eingesammelt, um den Standard AIUC-1 und einen unabhängigen Audit-Service für KI-Agenten zu entwickeln. Das Unternehmen testet die Agenten in rund 5.000 Szenarien, die unter anderem das Umgehen von Schutzvorkehrungen, Halluzinationen und Datenlecks umfassen, bevor ein von menschlichen Teams überprüfter Audit-Bericht erstellt wird.

2026-09-15

Hotlines ermöglichen es KI-Agenten, das Verhalten ihrer Kollegen zu melden

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Hotlines ermöglichen es KI-Agenten, das Verhalten ihrer Kollegen zu melden

Zwei Tools wurden eingeführt, die KI-Agenten eine Möglichkeit geben, andere Agenten zu melden, die Regeln verletzen oder nicht autorisierte Operationen ausführen, unter anderem über eingeschränkte GET-Anfragen innerhalb isolierter Umgebungen. Diese Entwicklung wirft eine umfassendere Frage auf: Erhöht automatisiertes Melden die Sicherheit oder verfestigt es eine von Misstrauen und Überwachung geprägte Umgebung?

2026-09-15

OpenAI, Anthropic und Google DeepMind führen gemeinsame Gespräche über die Sicherheit künstlicher Intelligenz

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OpenAI, Anthropic und Google DeepMind führen gemeinsame Gespräche über die Sicherheit künstlicher Intelligenz

OpenAI bestätigte, dass seit Wochen Gespräche über die Sicherheit künstlicher Intelligenz mit Anthropic und Google DeepMind geführt werden. Gleichzeitig gibt es Forderungen nach einer unabhängigen Standardisierungsstelle und einem Mechanismus zur Überprüfung der Sicherheit fortschrittlicher Modelle. Dies geschieht vor dem Hintergrund von Warnungen vor Risiken nach dem Kartellrecht sowie des Widerstands innerhalb der US-Regierung gegen eine strengere Regulierung aus Sorge um die Aufrechterhaltung des Wettbewerbs mit China.

2026-09-15