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Forschende der Cornell University haben einen winzigen vierbeinigen Roboter entwickelt, der von Verbrennungsmotoren mit Methan und Sauerstoff angetrieben wird. Der insektengroße Roboter, der im Wissenschaftsmagazin Science vorgestellt wurde, kann 59 Zentimeter hoch springen und laufen und dabei das 22-fache seines eigenen Gewichts tragen. Die Forschenden wollen die von den Verbrennungsaktuatoren erzeugte Energie nutzen, um in Zukunft beispielsweise künstliche Muskeln für stärkere und wendigere Roboter zu entwickeln. "Wenn wir Tausende dieser Aktuatoren in Bündeln auf einem starren Endoskelett anbringen, könnten wir geschickte und schnelle Hybridroboter entwickeln", sagt ein Forscher.

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Eine kürzlich durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast 7 von 10 kanadischen Arbeitnehmern ChatGPT bei der Arbeit nutzen, obwohl nur 4 % der kanadischen Unternehmen KI einsetzen. Die von GetApp unter 600 Voll- und Teilzeitbeschäftigten durchgeführte Studie zeigt, dass mehr als 80 % der Befragten glauben, dass generative KI-Tools ihre Produktivität gesteigert haben.

Textverarbeitung, Ideengenerierung, Datenanalyse und das Verfassen von E-Mails sind die wichtigsten Anwendungsbereiche für KI-Tools. Allerdings geben nur 42 % der Befragten an, dass sie "jede Antwort sorgfältig überprüfen und verifizieren", während 49 % angeben, dass sie einige Überprüfungen vorgenommen haben.

Auch wenn 600 Personen für eine Studie wie diese nicht viel sind, spiegelt sie doch den Trend wider, den andere Studien gezeigt haben. OpenAI prognostiziert, dass große Sprachmodelle die Arbeit von etwa 80 % der US-Arbeitnehmer beeinflussen werden.

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Googles PaLM 2 wird besser in Mathe, wenn man das Sprachmodell erst einmal durchatmen lässt.

In einem Paper haben Forschende untersucht, ob sich Sprachmodelle wie GPT-4 oder PaLM 2 als Optimierer eignen, die automatisch Lösungen für vordefinierte Probleme finden, wie zum Beispiel Filmempfehlungen oder das Lösen von Grundschulmathematikaufgaben.

Dabei versuchten die Sprachmodelle, selbstständig die besten Prompts für ihre Aufgabe zu finden. Besonders kurios ist der Prompt, mit dem PaLM 2-L Matheaufgaben besonders gut löste: "Atme tief durch und arbeite Schritt für Schritt an diesem Problem". Ohne Durchatmen sank die Genauigkeit um fast zehn Punkte.

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