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WeChat verlangt von Nutzerinnen und Nutzern, dass sie beim Veröffentlichen von KI-generierten Inhalten eine entsprechende Kennzeichnung vornehmen. Dies gilt etwa für Videos oder Beiträge auf öffentlichen Accounts. Die Plattform kann Inhalte zusätzlich selbst mit sichtbaren oder unsichtbaren Hinweisen versehen, um Transparenz zu schaffen.

Auch beim Erstellen eines Text-Beitrags in einem öffentlichen WeChat-Account muss der Nutzer angeben, ob der Inhalt KI-generiert ist – inklusive Auswahl der passenden Kategorie. | Bild: Screenshot via WeChat

Grundlage ist die im März veröffentlichte staatliche Vorschrift "Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte", die ab dem 1. September 2025 verbindlich in Kraft tritt. Wer die Vorgaben missachtet, etwa durch das Entfernen von Kennzeichnungen oder das Verbreiten irreführender Inhalte, muss mit Sanktionen rechnen.

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Alibaba hat einen neuen KI-Chip entwickelt, der vielseitiger ist als frühere Modelle und für Inferenzaufgaben wie Sprachassistenten gedacht ist. Der Chip wird in China gefertigt und ist nicht für das Training von KI-Modellen geeignet, bei dem China weiter hinter den USA liegt.

Laut des Wall Street Journals ist der neue Chip mit Software für Nvidia-Chips kompatibel und soll die Lücke füllen, die durch US-Beschränkungen auf den Import von Nvidia-Chips entstanden ist. Alibaba war zuvor ein großer Nvidia-Kunde, erhält deren Produkte aber nur noch eingeschränkt.

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X.AI hat mit Grok Code Fast 1 (grok-code-fast-1) ein neues KI-Modell vorgestellt, das speziell für agentenbasiertes Programmieren entwickelt wurde. Es basiert laut dem Unternehmen auf einer "neuen Architektur", wurde mit realen Programmierdaten trainiert und soll besonders schnell sowie kostengünstig sein. Grok Code Fast 1 unterstützt viele Programmiersprachen und soll Aufgaben wie Bugfixes und Projektstarts eigenständig erledigen. Erste Nutzungspartner sind GitHub Copilot, Cursor und weitere Anbieter, bei denen das Modell vorübergehend kostenlos getestet werden kann. Die Preise liegen bei 0,20 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 1,50 US-Dollar für Ausgabetokens. Benchmarks veröffentlichte das Unternehmen nicht, lediglich einen Wert von 70,8 Prozent in SWE-Bench. Laut ersten Nutzerberichten soll das Modell tatsächlich sehr schnell sein, dafür jedoch bei komplexeren Aufgaben viele Fehler machen. Grok Code Fast 1 positioniert sich so wohl eher als Alternative zu kleineren Modellen wie GPT-5-nano.

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