Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
Stability AI war mit dem Bildmodell Stable Diffusion mal eine große Nummer bei Open-Source-KI. Mittlerweile setzt das Unternehmen auf kommerzielle Produkte und hat mit "Brand Studio" eine neue Plattform für professionelle Kreativteams vorgestellt. Die Plattform richtet sich an Unternehmen, die KI-generierte Inhalte an ihre Markenidentität anpassen wollen.
Im Zentrum steht "Brand Central", wo Teams eigene Markenmodelle trainieren und Kampagnenvorlagen anlegen können. Ein "Producer Mode" erstellt aus Textbeschreibungen automatisch Produktionspläne und führt diese Schritt für Schritt aus. Das sogenannte "Curated Model Routing" wählt dabei automatisch das beste KI-Modell für den jeweiligen Anwendungsfall aus, darunter Stable Diffusion und Drittanbieter-Modelle. Neue Werkzeuge wie "Precision Inpainting" ermöglichen gezielte Bildbearbeitung. Brand Studio gibt es als kostenlose Core-Version und als Enterprise-Plan.
Ein Viertel aller KI-Zitate basiert auf journalistischen Inhalten. Das zeigt eine Analyse der PR-Datenbank Muckrack, die 15 Millionen Zitate aus KI-Antworten von Gemini, Perplexity, Claude und ChatGPT ausgewertet hat, wie Press Gazette berichtet. Besonders häufig zitiert werden Fachmedien und Spezialjournalisten. Unter den weltweit am häufigsten zitierten Journalisten liegt der ehemalige Business-Insider-Chef Henry Blodget auf Platz eins. Unter den meistzitierten Publikationen weltweit führt Reuters, gefolgt von Forbes. In Großbritannien liegt The Guardian vorn, gefolgt vom Fachmagazin Homes and Gardens.
Rang
Publikation
Themenbereich
1
reuters.com
Nachrichten
2
forbes.com
Wirtschaft
3
theguardian.com
Nachrichten
4
ft.com
Wirtschaft
5
cnbc.com
Wirtschaft
Für die Analyse hat Muckrack Millionen von Anfragen an die vier großen KI-Dienste Gemini, Perplexity, Claude und ChatGPT gestellt und erfasst, wie oft bestimmte Journalisten und Medien in den Antworten als Quelle verlinkt wurden. Muckrack hat auf Basis der Daten ein neues Feature eingeführt, das die "KI-Sichtbarkeit" von Journalisten und Medien in drei Stufen anzeigt.
Elon Musk hat seine Klage gegen OpenAI und Microsoft geändert. Er fordert nun, dass mögliche Schadensersatzzahlungen von mehr als 150 Milliarden Dollar nicht an ihn, sondern an die gemeinnützige Stiftung von OpenAI gehen sollen. Zudem verlangt er die Absetzung von OpenAI-Chef Sam Altman aus dem Vorstand der Stiftung, berichtet das Wall Street Journal. Musks Anwalt Marc Toberoff sagte, Musk wolle "keinen einzigen Dollar für sich selbst".
Musk wirft OpenAI vor, sich von seiner gemeinnützigen Mission entfernt zu haben und ihn als Spender betrogen zu haben. Er fordert, dass Altman und OpenAI-Präsident Greg Brockman ihre Anteile und finanziellen Vorteile an die gemeinnützige Stiftung abgeben. Der Prozess soll noch im April in Oakland, Kalifornien, beginnen.
Microsofts Bing-Team (ja, genau!) stellt das Embedding-Modell "Harrier" als Open Source bereit. Harrier unterstützt mehr als 100 Sprachen, bietet ein Kontextfenster von 32.000 Tokens und wurde mit mehr als zwei Milliarden Trainingsbeispielen sowie synthetischen Daten von GPT-5 trainiert. Laut des Teams belegt Harrier Platz 1 auf dem mehrsprachigen MTEB-v2-Benchmark und übertrifft laut Microsoft auch proprietäre Modelle von OpenAI und Amazon.
Embedding-Modelle sind dafür zuständig, Informationen zu suchen, abzurufen und zu ordnen, damit KI-Systeme korrekte Antworten liefern können. Laut Microsoft gewinnen sie im Zeitalter von KI-Agenten stark an Bedeutung, da diese eigenständig Informationen suchen, Kontext über mehrere Schritte aktualisieren und sich Dinge merken müssen.
Meta hat ein internes Rangsystem, bei dem Mitarbeiter um den höchsten KI-Token-Verbrauch wetteifern. Tokens sind Dateneinheiten, die KI-Modelle im Betrieb verarbeiten. Ein Mitarbeiter erstellte im Intranet eine Rangliste namens "Claudeonomics", die den Verbrauch von mehr als 85.000 Beschäftigten misst, berichtet The Information. In 30 Tagen wurden 60 Billionen Tokens verbraucht. Der Spitzenreiter nutzte durchschnittlich 281 Milliarden Tokens.
Die Gamifizierung mit Ranglisten und Titeln wie "Token Legend", "Model Connoisseur" und "Cache Wizard" soll Mitarbeiter motivieren, KI-Tools in ihren Arbeitsalltag einzubauen. Allerdings zeigt die Praxis auch Schwächen: Einige Mitarbeiter lassen KI-Agenten stundenlang laufen, nur um ihren Verbrauch zu steigern.
"Tokenmaxxing" gilt im Silicon Valley derzeit als Produktivitätsmaß: Nvidia-Chef Jensen Huang sagte, er wäre "zutiefst beunruhigt", wenn ein Ingenieur mit 500.000 Dollar Gehalt nicht mindestens 250.000 Dollar an Tokens jährlich verbrauche. Meta-CTO Andrew Bosworth berichtete laut Forbes, ein Top-Ingenieur gebe sein Gehaltsäquivalent für Tokens aus und steigere seine Produktivität angeblich um das Zehnfache.
Warum so viele Safety-Forscher OpenAI verlassen haben, erklärt Sam Altman in einem neuen Porträt des New Yorker selbst: "Meine Vibes passen nicht wirklich zu vielem von diesem traditionellen KI-Safety-Kram."
Das Porträt zeichnet Altman insgesamt als stark polarisierende Figur, die gefallen will und zugleich gleichgültig gegenüber den Folgen möglicher Täuschungen ist, so ein Ex-Board-Member. Altmans Version davon:
Ich glaube, manche Leute wollen eine Führungsperson, die sich ihrer Sache absolut sicher ist, daran festhält und ihre Position nicht mehr ändert. Aber wir arbeiten in einem Bereich, in dem sich die Dinge extrem schnell verändern.
Weniger Arbeit, gleicher Lohn: OpenAI macht Vorschläge für eine Welt mit Superintelligenz
In einem umfangreichen Grundsatzpapier schlägt OpenAI politische Maßnahmen für den Übergang zur Superintelligenz vor. Darunter: ein staatlicher Vermögensfonds, die Vier-Tage-Woche und höhere Kapitalertragsteuern für Spitzenverdiener.
Ja-Sager-Chatbots und KI-Schleimerei: Selbst rationale Nutzer können in Wahnspiralen geraten
KI-Chatbots neigen dazu, ihren Nutzern nach dem Mund zu reden. Eine Studie des MIT und der University of Washington zeigt, dass diese Schmeichelei selbst unter simulierten optimalen Bedingungen zu gefährlichen falschen Überzeugungen führen kann. Auch faktentreue Bots und aufgeklärte Nutzer lösen das Problem nicht vollständig.
