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Die steigende Bewertung von OpenAI hat einige Risikokapitalfirmen dazu veranlasst, eine abwartende Haltung einzunehmen. Sie seien besorgt über die wachsende Konkurrenz, insbesondere durch Big Tech, und die hohen Bewertungen im KI-Sektor, berichtet The Information. Konkret geht es um den Founders Fund, der im Januar 2023 Anteile an OpenAI zu einer Bewertung von 29 Milliarden Dollar erworben hatte und sich nicht an dem geplanten Verkauf von Anteilen an OpenAI zu einer Bewertung von 86 Milliarden Dollar beteiligen wird, um aufzustocken. Auch Sequoia Capital und Khosla Ventures bleiben der jüngsten Finanzierungsrunde fern. Zudem habe die besondere Struktur von OpenAI, die die Mission über die finanzielle Rendite stellt, einige Investoren skeptisch gemacht. Dennoch gebe es "zahlreiche VC-Firmen", die "mehr als bereit" seien, sich an OpenAI zu beteiligen. Die neue geplante Finanzierungsrunde wurde im Oktober bekannt, ist aber bisher nicht abgeschlossen oder offiziell.

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BodyArmor, eine Sportgetränkemarke von Coca-Cola, verwendet KI-generierte Bilder in ihrer regionalen Super Bowl-Werbekampagne mit dem Titel "Field of Fake" (Feld der Fälschungen). Der Spot zeigt KI-generierte Sporthighlights mit surrealen Bildern und einer Roboterstimme. BodyArmor will sich von der Konkurrenz abheben, indem es betont, dass es keine künstlichen Süßstoffe, Aromen oder Farbstoffe enthält. Der KI-generierte Inhalt wird in dieser Analogie als negativer Kontrast zum realen Filmmaterial eingesetzt, so dass es sich eher um einen kulturellen Kommentar als um den Einsatz generativer KI für die Werbeproduktion handelt. Der 30-Sekunden-Spot wird während des Super Bowls in 20 US-Märkten und in Kanada sowie in einer spanischen Version während der Berichterstattung von Univision ausgestrahlt.

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Joseph Semrai zeigt bei X, wie das kleine große Sprachmodell Mistral 7B auf einer Apple Vision Pro läuft. Dabei handelt es sich allerdings um eine Modellvariante mit 4-Bit-Quantisierung, die zwar den Speicherbedarf des Modells reduziert, aber auch dessen Genauigkeit. Dafür sinkt der Leistungsbedarf so stark, dass es auf der Vision Pro M2 mit insgesamt 16 GB Speicher läuft. Eine 4-bit-Version von Mistral 7B Instruct ist hier verfügbar.

Video: Joseph Semrai

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Die Niederlassung eines multinationalen Unternehmens in Hongkong soll 200 Millionen HK$ (25,6 Millionen US$) an Deepfake-Betrüger verloren haben. Die Betrüger nutzten öffentlich zugängliches Video- und Audiomaterial, um überzeugende digitale Darstellungen des Finanzdirektors und anderer Mitarbeiter des Unternehmens zu erstellen. Sie wiesen einen Finanzangestellten an, eine Transaktion in Höhe von insgesamt 200 Millionen HK$ durchzuführen. Der Angestellte führte 15 Überweisungen auf fünf Bankkonten in Hongkong aus, bevor er bemerkte, dass es sich um einen Betrug handelte. Die Hongkonger Polizei ermittelt in dem Fall. Sie warnt vor dem zunehmenden Einsatz der Deepfake-Technologie bei Betrugsdelikten. Senior Inspector Tyler Chan Chi-wing empfahl, die Authentizität von Personen in Videoanrufen zu überprüfen, indem man sie beispielsweise auffordert, ihren Kopf zu bewegen oder Fragen zu stellen.

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Meta hat "Prompt Engineering with Llama 2" veröffentlicht, ein interaktives Jupyter Notebook-Handbuch für Entwickler, Forscher und Enthusiasten, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten. Der Leitfaden behandelt Prompt-Engineering-Techniken und empfohlene Vorgehensweisen und stellt verschiedene Prompting-Methoden vor, wie explizite Anweisungen, Stilisierung, Formatierung, Restriktionen, Zero- und Little-Shot-Learning, Role Prompting, Chain-of-Thought, Selbstkonsistenz, Retrieval-Augmented Generation und programmgestützte Sprachmodelle. Der Leitfaden zeigt auch, wie man durch die Kombination von Rollen, Regeln, expliziten Anweisungen und Beispielen überflüssige Token in LLM-Ausgaben einschränken kann. Die Ressource zielt darauf ab, Benutzer dabei zu unterstützen, bessere Ergebnisse mit LLMs zu erzielen, indem diese Techniken effektiv genutzt werden. Das Jupyter-Notebook ist über das llama-recipes-Repository zugänglich.

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Hugging Face hat eine neue Funktion für Chat-Assistenten eingeführt, mit der Benutzer mit nur zwei Klicks ihre eigenen KI-Chatbots erstellen können. Ähnlich wie die GPTs von OpenAI kann der Chat-Assistent von Hugging Face durch seinen Namen, seinen Avatar, seine Beschreibung und zusätzlich noch das zugrundeliegende Sprachmodell wie Llama2 oder Mixtral konfiguriert werden. Benutzerdefinierte Systemnachrichten können das Verhalten des Chatbots steuern, und es stehen verschiedene Nachrichtenstarter zur Verfügung. Zu den Hauptvorteilen von Hugging Face Assistants gegenüber GPTs gehören die Möglichkeit, aus verschiedenen Open-Source-Modellen zu wählen, die kostenlose Inferenz von Hugging Face und die öffentliche Verfügbarkeit ohne Abo. Die Anwendung ist noch in der Beta-Phase und muss in einigen Bereichen verbessert werden, um mit OpenAI GPTs gleichzuziehen, beispielsweise durch das Hinzufügen von RAG und die Integration von Websuche. Diese Funktionen stehen auf der Roadmap. Eine weitere Open-Source-GPT-Alternative ist OpenGPT.

Bild: Hugging Face / Screenshot
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Russland und China haben sich in Peking zu Gesprächen über die militärische Nutzung künstlicher Intelligenz getroffen. Laut einer Mitteilung des russischen Außenministeriums fand ein "ausführlicher Meinungsaustausch" über die Nutzung von KI-Technologie für militärische Zwecke statt. Beide Länder vereinbarten, die Zusammenarbeit im Rahmen der Gruppe der Regierungsexperten (GGE) der Vertragsstaaten der Konvention über inhumane Waffen zu letalen autonomen Waffensystemen (LAWS) zu intensivieren. Die russische Erklärung betonte die Nähe der russischen und chinesischen Ansätze zu diesem Thema und die Notwendigkeit einer weiteren engen Zusammenarbeit. Die chinesische Erklärung erwähnte keine Gespräche über die militärische Nutzung von KI, jedoch Konsultationen über "Weltraumsicherheit, Biosicherheit und künstliche Intelligenz".

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