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Read full article about: KI für Präsentationen: Gamma erhält 70 Millionen US-Dollar

Gamma, ein KI-Startup für automatisierte Präsentationen, hat 68 Millionen Dollar eingesammelt und wird nun mit 2,1 Milliarden Dollar bewertet. Die Runde führt der Risikokapitalgeber Andreessen Horowitz an. Gamma wandelt Texte automatisch in Präsentationen und Webseiten um.

Das 2020 gegründete Unternehmen zählt laut eigenen Angaben 70 Millionen Nutzer, davon 600 000 zahlend, und erwirtschaftet 100 Millionen Dollar Jahresumsatz. Seit 2023 ist Gamma profitabel. Das neue Kapital soll in Angebote für Firmenkunden, internationale Expansion und die Einstellung teurer KI-Fachkräfte fließen. Ursprünglich als Tool zur Verbesserung klassischer Präsentationen gestartet, setzt Gamma seit März 2023 auf generative KI.

Read full article about: Wikipedia fordert faire Lizenzierung ihrer Inhalte von KI-Unternehmen

Die Wikipedia positioniert sich im KI-Zeitalter als unverzichtbare Grundlage für verlässliches Wissen im Netz. Die Wikimedia Foundation warnt im eigenen Blog: Ohne menschlich gepflegte Inhalte wie auf Wikipedia drohen KI-Systeme an Qualität zu verlieren. Generative KI könne Wissen nur zusammenfassen, nicht jedoch recherchieren, prüfen oder diskutieren.

Die Stiftung ruft KI-Entwickler daher auf, Inhalte korrekt zu kennzeichnen und über Wikimedia Enterprise via API fair zu lizenzieren. Fehlende Anerkennung und finanzielle Beiträge gefährdeten sonst das offene Wissensmodell.

Der Beitrag erscheint wenige Tage, nachdem Elon Musk mit der „Grokipedia“ einen tendenziösen, stark an Wikipedia angelehnten Wissensdienst für konservative Nutzer veröffentlicht hat, der umfangreich bei der Wikipedia klaut. Bereits Ende Oktober beklagte die Wikipedia einen Besucherschwund durch KI-Systeme, die zwar ihre Inhalte ausspielen, aber keine Personen mehr auf die Webseite bringen. Das passiert auch Verlagen.

Read full article about: BSI warnt: Selbst führende KI-Anbieter scheitern beim Schutz vor Prompt-Attacken

Selbst führende Anbieter sind laut dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) nicht zuverlässig gegen sogenannte Evasion-Angriffe auf KI-Sprachmodelle geschützt. Dabei schleusen Angreifer versteckte Anweisungen in scheinbar harmlose Inhalte ein, etwa über Webseiten, E‑Mails oder Code‑Dateien. Das kann dazu führen, dass Modelle Sicherheitsregeln umgehen, Daten preisgeben oder unerwünschte Aktionen ausführen.

Das BSI hat nun einen Leitfaden mit konkreten Gegenmaßnahmen veröffentlicht, darunter technische Filter, sicheres Prompt-Design und organisatorische Schutzmaßnahmen. "Es muss jedoch beachtet werden, dass es derzeit keine einzelne, absolut sichere Lösung zur Abwehr von Evasion‑Angriffen gibt", schreibt das BSI.

BSI

Besonders agentische KI-Systeme gelten als anfällig, wie aktuelle Studien zeigen. Bei Googles Gemini genügte etwa ein manipulierter Kalendereintrag für einen Datenleak. ChatGPTs Deep Research ließ sich von versteckten HTML-Instruktionen in einer E-Mail manipulieren.

Read full article about: 10/10-KI-Gedichte sind möglich, aber sie werden Menschen nicht interessieren

OpenAI-CEO Sam Altman sagt, dass KI eines Tages Gedichte auf dem höchsten menschlichen Niveau schreiben kann – 10 von 10. Dennoch werde das die Menschen kaum bewegen. Sie schätzten an Kunst vor allem, dass sie von Menschen stammt. Ein KI-Gedicht könne technisch perfekt sein, aber ohne emotionale Tiefe bleiben.

Altman vergleicht das mit Schach: Obwohl KI besser spielt, wollen Spieler lieber gegen Menschen antreten. Der Reiz liege im menschlichen Vergleich, nicht in der Maschine. Auch das Zuschauen zweier KIs sei schnell langweilig. Altman sagte bereits früher, dass er an eine neue Wertschätzung menschlicher Inhalte glaubt, weil Menschen authentischen Quellen mehr vertrauen, je mehr KI-generierte Texte und Bilder auftauchen.

Read full article about: Inception erhält 50 Millionen US-Dollar für Diffusion-Sprachmodelle

Das KI-Start-up Inception hat 50 Millionen US-Dollar frisches Kapital erhalten. Die Finanzierung wurde von Menlo Ventures angeführt, mit dabei sind Microsofts M12, Nvidia, Databricks und Snowflake.

Inception konzentriert sich auf sogenannte Diffusionsmodelle (dLLMs), die nicht wie klassische Sprach-KIs Wort für Wort Text generieren, sondern Inhalte stufenweise verfeinern. Die Technik kennt man bisher primär aus der Bildgenerierung. Inception will sie jetzt auf Text und Code übertragen.

Das hauseigene Modell heißt Mercury und schafft laut Unternehmen mehr als 1.000 Token pro Sekunde. Herkömmliche autoregressive Modelle, die ein Wort nach dem anderen schreiben – etwa GPT‑5 –, erreichen dagegen nur 40 bis 60 Token. Google hatte mit Gemini Diffusion im Mai 2025 ein ähnliches Modell vorgestellt.

Mercury ist über Partner wie OpenRouter und Poe verfügbar und kostet 0,25 Dollar pro Million Eingabetokens sowie 1 Dollar für Ausgabetokens – also mit einem klaren Geschwindigkeits- und Preisvorteil gegenüber klassischen LLMs.

Korrektur: Eine frühere Version dieses Artikels hat Inception mit dem "Inflection.ai" verwechselt, dem Ex-KI-Start-up von Mustafa Suleyman.

Read full article about: OpenAI: Öffentlichkeit unterschätzt KI-Fortschritt massiv

Laut OpenAI sind eure Aufgaben zu banal, um den KI-Fortschritt noch zu bemerken. Die meisten Menschen würden KI noch als Chatbots oder bessere Suchmaschinen sehen, obwohl die Systeme bereits komplexe Denkaufgaben lösen können, die früher nur von Experten in einer oder mehreren Stunden bewältigt wurden. Die öffentliche Wahrnehmung sei hinter der tatsächlichen Entwicklung zurück, schreibt das Unternehmen.

Bald erwarten wir Systeme, die Aufgaben erledigen können, für die ein Mensch Tage oder Wochen braucht; wir wissen nicht, wie wir über Systeme denken sollen, die Aufgaben lösen könnten, für die ein Mensch Jahrhunderte bräuchte.

In den nächsten Jahren erwartet OpenAI Systeme, die selbstständig neue Entdeckungen machen können – zunächst kleine ab 2026, ab 2028 auch größere. Laut OpenAI ist der „Preis pro Intelligenzeinheit“ in den vergangenen Jahren circa um das 40-Fache pro Jahr gesunken. Bei dieser Rate könnten künftig auch Aufgaben automatisiert werden, die heute noch Wochen menschlicher Arbeit erfordern.

Read full article about: Ein Kinderbuch zeigt das Dilemma der kommerziellen Nutzung von KI-Bild-Generatoren 

Der Unternehmer Niels Hoven veröffentlichte ein Alphabetbuch mit fast 1000 KI-Illustrationen – aus seiner Sicht zu aufwendig für menschliche Künstler. Bei etwa zwei Stunden pro Bild hätte die Produktion rund 50.000 Dollar gekostet. In sozialen Medien und Amazon-Kommentaren gab es für diese Entscheidung Kritik.

Der Streit um KI-Bildgeneratoren, ausgedrückt in einem Screenshot. Laut jüngster Rechtsprechung aus UK ist KI-Datentraining keine Copyright-Verletzung. | via X

Hoven verteidigt sich: Ohne KI hätte das Hardcover rund 200 Dollar kosten müssen. Dank generativer KI könne das Buch als kostenloses PDF erscheinen und für 30 Dollar als Hardcover verkauft werden. Laut Hoven gehe der gesamte Betrag an Amazon für Druck und Versand, er selbst verdiene daran nichts. Das Buch sei ohne KI nicht möglich gewesen und solle Kindern beim Lesenlernen helfen. Zur Wahrheit gehört auch, dass es Werbung für sein Unternehmen ist, das eine entsprechende Lern-App vertreibt.

Read full article about: Der „Charakter“ von GPT-4o kommt nicht zurück, weil er zufällig entstanden ist

Ein als "Roon" auf X bekannter OpenAI-Entwickler erklärt, warum der "Charakter" eines LLMs nicht reproduzierbar ist. Laut Roon (via JB) kann sich die Persönlichkeit eines Modells bei jedem Trainingslauf verändern, auch wenn die Daten identisch bleiben. Grund dafür sind zufällige Faktoren im Trainingsprozess, etwa beim Reinforcement Learning (RL), die zu leicht abweichenden Ergebnissen führen. Diese Unterschiede entstehen durch zufällige Entscheidungen im sogenannten Modellraum.

OpenAI versuche laut Roon, diese sogenannten "Personality Drifts" möglichst gering zu halten, da Nutzer oft eine emotionale Bindung zu bestimmten Modellen entwickeln; so geschehen beim "Speichellecker"-Modell GPT-4o, das einige Menschen vermissen (Roon nicht; er wünschte dem Modell mangels Alignment „den Tod” und löschte den Tweet später). Dennoch sei es selbst innerhalb eines Trainingslaufs schwierig, exakt dieselbe Persönlichkeit wiederherzustellen.

Read full article about: Anthropic kommt nach Paris und München

Anthropic eröffnet neue Büros in Paris und München, um seine Präsenz in Europa auszubauen. Die Standorte ergänzen bestehende Niederlassungen in London, Dublin und Zürich. Laut Anthropic ist die EMEA-Region derzeit der am schnellsten wachsende Markt, mit einem mehr als verneunfachten Umsatz im letzten Jahr. Das Unternehmen baut für Europa ein eigenes Führungsteam auf, unter anderem mit Pip White für Nordeuropa und Thomas Remy für Südeuropa. Die neuen Büros sollen auch als regionale Zentren für Vertrieb, Partnerschaften und politische Zusammenarbeit dienen.

Mit Paris und München zählt Anthropic nun weltweit zwölf Standorte. Laut der Firma nutzen EU-Kunden wie BMW, SAP, Sanofi und Doctolib das KI-Modell Claude für Aufgaben wie Softwareentwicklung und Netzwerkmanagement. Begleitend kooperiert Anthropic mit Organisationen wie TUM.ai und Unaite.

Read full article about: Gemini-KI mit eigenen Daten: Google veröffentlicht "File Search Tool"

Google hat das File Search Tool in die Gemini-API integriert. Damit können Entwicklerinnen und Entwickler eigene Dateien über eine Vektordatenbank anbinden, um Gemini-Antworten auf konkrete Inhalte zu beziehen. Das Tool übernimmt dabei die Speicherung, Dateiaufteilung, Vektorsuche und das Einfügen der gefundenen Inhalte in eine Anfrage.

Die Nutzung ist kostenlos, abgerechnet wird nur die erste Indexierung der Daten (0,15 US-Dollar pro eine Million Tokens). Unterstützt werden Formate wie PDF, DOCX, TXT und JSON. Die Antworten enthalten automatisch Quellenverweise. Laut Google wird das Tool unter anderem für interne Suchsysteme und Chatbots eingesetzt. Dokumentation und eine Demoversion sind im Google-AI-Studio verfügbar.