Short News Archive

9. November 2025

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.

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Matthias Bastian

8. November 2025

Short News

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.

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Matthias Bastian

8. November 2025

Short News

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.

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Matthias Bastian

7. November 2025

Short News

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.

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Matthias Bastian

7. November 2025

Short News

KI-Elefantenrunde bei der Verleihung des Queen Elizabeth Prize 2025: Sechs führende Köpfe der KI-Forschung – Bill Dally, Yoshua Bengio, Fei-Fei Li, Yann LeCun, Jeff Hinton und Nvidia-CEO Jensen Huang – sprachen über persönliche Wendepunkte und die Entwicklung heutiger KI-Technologien.

Themen waren die Rolle von GPUs, große Sprachmodelle, selbstüberwachtes Lernen und der Einfluss von Bilddatensätzen wie ImageNet. Huang betonte, dass KI keine Blase sei, sondern eine neue Industrie mit wachsendem Bedarf an Rechenzentren. Li und LeCun warnten hingegen vor überzogenen Hoffnungen auf menschenähnliche Intelligenz. Die Runde war sich einig, dass KI langfristig viele Lebensbereiche prägen wird, es aber noch große wissenschaftliche Herausforderungen gibt.

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Maximilian Schreiner

7. November 2025

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Nvidia setzt auf synthetische Daten, um die größte Hürde der Robotik zu überwinden: den Mangel an Trainingsdaten.

"Wir nennen das die große Datenlücke in der Robotik", erklärt ein Nvidia-Forscher beim Physical AI and Robotics Day auf der GTC Washington. Während große Sprachmodelle mit Billionen von Tokens aus dem Internet trainiert werden, stehen für Robotermodelle wie Nvidias GR00T bestenfalls ein paar Millionen Stunden aufwendig gesammelte Teleoperation-Daten zur Verfügung – und die meisten davon sind hochgradig aufgabenspezifisch.

Nvidias Lösung: Die Verhältnisse in der "Datenpyramide für Robotik" verschieben. An der Spitze stehen reale Daten – klein und teuer. In der Mitte synthetische Daten aus Simulation – theoretisch unbegrenzt. An der Basis: unstrukturierte Webdaten. "Wenn synthetische Daten die Web-Daten übertreffen, können Roboter wirklich generalisiert für jede Aufgabe lernen", so das Team. Mit Cosmos und Isaac Sim will Nvidia so ein Datenproblem in ein Compute-Problem verwandeln.

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Maximilian Schreiner

7. November 2025

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Meta startet in Europa den KI-Video-Feed „Vibes“ in der Meta-AI-App. Alle Clips in Vibes sind KI-generiert – Nutzer können eigene Kurzvideos per Texteingabe erstellen oder bestehende Beiträge remixen, mit Musik unterlegen und stilistisch anpassen. Der Feed soll sich mit der Zeit den Interessen der Nutzer anpassen. Inhalte lassen sich direkt in der App teilen oder auf Instagram und Facebook weiterverbreiten.

Die Funktion wurde im September 2025 zunächst in den USA eingeführt. Neben Vibes bietet die App auch Zugriff auf den Meta-AI-Assistenten sowie Tools zur Bildbearbeitung und Verwaltung von Metas KI-Brillen. OpenAI hat dagegen mit der Sora-App seinen KI-Video-Feed ausgelagert. Sora ist aktuell noch nicht in der EU verfügbar.

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Matthias Bastian

6. November 2025

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Googles KI-Funktion Gemini Deep Research kann nun auch Inhalte aus Gmail, Drive und Chat in ihre Recherchen einbeziehen. Nutzer können auswählen, ob die KI neben der Websuche auch E-Mails, Dokumente oder Chatverläufe analysieren soll, um etwa Marktanalysen oder Wettbewerbsvergleiche zu erstellen. Die KI erstellt einen mehrstufigen Plan, durchsucht Quellen und erstellt auf Wunsch Berichte oder Podcasts. Das Angebot ist bisher nur auf dem Desktop verfügbar, soll aber auf Mobilgeräte ausgeweitet werden.

Deep Research ist eine agentische Funktion, und ist als solche anfällig für Cybersecurity-Attacken. Daher sollte man gerade im Kontext privater Daten sehr bewusst damit umgehen. Kürzlich zeigte ein Team, dass eine ähnliche Deep-Research-Funktion bei ChatGPT beim E-Mail-Zugriff dazu gebracht werden konnte, Daten zu leaken. Bei Googles Standard-Gemini-Assistent reichte schon ein manipulierter Kalendereintrag.

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Maximilian Schreiner

6. November 2025

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Snap hat eine Partnerschaft im Wert von 400 Millionen US-Dollar mit Perplexity AI geschlossen, um dessen KI-Suchmaschine ab 2026 standardmäßig in Snapchat zu integrieren. Neben dem bestehenden Chatbot „My AI“ soll Perplexity Nutzern weltweit zur Verfügung stehen. Snap-CEO Evan Spiegel sieht in der Zusammenarbeit Chancen für weitere KI-Partner.

Die Vereinbarung umfasst eine Mischung aus Barzahlung und Unternehmensanteilen und wird ab 2026 als Umsatz verbucht. Perplexity zählt über 20 Millionen Nutzer, steht aber wegen angeblicher Verstöße gegen Nutzungsbedingungen u. a. von Amazon und Reddit vor Gericht.

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Maximilian Schreiner

5. November 2025

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Laut Barclays sollen KI-Rechenzentren großer Tech-Konzerne wie OpenAI, Meta und Amazon bis zu 46 Gigawatt Leistung benötigen. Das sei genug Strom für rund 44 Millionen US-Haushalte - oder etwa ein Drittel aller US-Haushalte. Die Kosten für alle angekündigten Projekte belaufen sich demnach auf 2,5 Billionen Dollar.

Dieser Ausbau belastet die Stromnetze: Nvidia, Microsoft und OpenAI warnen bereits vor Instabilitäten durch schnelle Lastwechsel. Teilweise sollen Energieanlagen wie Solarkraftwerke und Gasspeicher direkt integriert werden. OpenAI hat die US-Regierung aufgefordert, jährlich 100 Gigawatt Strom neu bereitzustellen. Ob all diese Projekte tatsächlich umgesetzt werden, ist unklar. Barclays betont, dass die Abgrenzung zwischen realen und spekulativen Vorhaben schwierig bleibt.

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