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Read full article about: Deepseek dominiert bei chinesischen Militär-Ausschreibungen

Chinas Militär nutzt die KI-Modelle heimischer Unternehmen wie Deepseek oder Alibaba für autonome Kampfsysteme, zeigt eine Analyse von Reuters.

Hunderte Forschungsarbeiten, Patente und Ausschreibungen der Volksbefreiungsarmee belegen demnach den systematischen Einsatz von KI für militärische Zwecke. Dazu gehören Roboterhunde, Drohnenschwärme mit autonomer Zielerkennung und Echtzeit-Schlachtfeldanalyse. Chinesische Militäreinrichtungen nutzen zudem laut Reuters weiterhin Nvidia-Chips, darunter auch unter US-Exportkontrollen stehende A100-Modelle, wie 35 Patentanträge zeigen.

Ein Dutzend Ausschreibungen der Armee verweisen dabei laut Reuters auf Deepseek, nur eine auf Alibabas Qwen. Forscher der Xi'an Technological University gaben etwa an, ihr Deepseek-System analysiere 10.000 Kampfszenarien in 48 Sekunden - herkömmliche Planungsteams bräuchten dafür 48 Stunden. Das US-Außenministerium warnte kürzlich, Deepseek unterstütze Chinas Militär- und Geheimdienstoperationen.

Read full article about: Konkurrenz für Suno und Udio: OpenAI soll an KI-Musikmodell arbeiten

OpenAI arbeitet an einer KI zur Musikgenerierung und könnte damit in direkte Konkurrenz zu Start-ups wie Suno und Udio treten. Laut The Information arbeitet das Unternehmen dabei mit Musikstudierenden der Juilliard School zusammen, um Notenmaterial für das Training der KI aufzubereiten. Das Ziel besteht darin, Musik aus Text- oder Audiobefehlen zu erzeugen, etwa Gitarrenbegleitung zu einem Gesang. Ein mögliches Produkt könnte auch für Werbezwecke genutzt werden.

Die Musikindustrie beobachtet solche Entwicklungen eher kritisch: Die Labels haben Suno und Udio wegen möglicher Urheberrechtsverletzungen verklagt. Zwar sagte OpenAI-CEO Sam Altman im Kontext des verunglückten Sora-App-Releases, dass man Rechteinhaber zukünftig an Einnahmen beteiligen wolle, wie genau das geschehen soll, ist jedoch gänzlich unklar und sicher kompliziert.

Für OpenAI ist es die Rückkehr zu früheren Experimenten mit Musik-KI aus 2020. Damals stellte das Unternehmen „Jukebox“ vor, verfolgte es aber bislang nicht weiter.

Read full article about: SEO-Studie behauptet, 50 Prozent der Web-Inhalte seien KI-generiert, aber das ist irreführend

In sozialen Medien kursiert eine Studie, die behauptet, mehr als 50 Prozent der Web-Inhalte seien „von KI statt von Menschen kreiert“. Die Studie stuft Texte als „KI-generiert“ ein, sobald laut einem Detektor 51 Prozent der Wörter maschinell erzeugt wurden.

Das ist irreführend, weil zwei zentrale Fragen außer Acht gelassen werden: Warum wurde ein Text geschrieben, und wer übernimmt die Verantwortung? Wenn ein Produkt seinen Zweck nicht erfüllt, machen wir nicht die Maschine verantwortlich, sondern die Menschen, die es geplant und veröffentlicht haben. Wer die Maschine gebaut hat, interessiert uns in der Regel nicht.

Wenn die Studie eines zeigt, dann, dass wir eine Debatte darüber brauchen, was als „KI-generiert“ gilt. Die Studie verlinke ich nicht, weil ich sie für SEO-Bait halte. Wer möchte, findet sie über die Suchmaschine.

Drei Faktoren machen KI-Agenten deutlich intelligenter

Forschende identifizieren Datenqualität, Algorithmus-Design und Reasoning-Modi als Schlüssel für erfolgreiches KI-Training. Ein daraus entwickeltes 4-Milliarden-Parameter-Modell schlägt 32-Milliarden-Parameter-Konkurrenten.

Read full article about: Meta-Forscher Yann LeCun stellt klar, dass er nicht an neuen Llama-Modellen gearbeitet hat

Metas KI-Forscher-Ikone Yann LeCun ist sehr bedacht darauf, klarzumachen, dass er nicht an den aktuellen Llama-Modellen gearbeitet hat. Er war eigenen Angaben zufolge nur sehr indirekt an Llama 1 beteiligt und setzte sich für die Open-Source-Veröffentlichung von Llama 2 ein. Llama 2, 3 und 4 wurden seit Anfang 2023 vom GenAI-Team entwickelt, das mittlerweile durch das neue TBD Lab ersetzt wurde.

LeCun arbeitet beim Meta-Forschungslabor FAIR, das sich mit langfristiger KI-Grundlagenforschung beschäftigt. FAIR war zuletzt von Entlassungen betroffen, während das TBD Lab unter Leitung von Alexandr Wang intern an Einfluss gewinnt. Die Llama-Modelle galten kurzzeitig als Favorit der Open-Source-Community, wurden aber technisch schnell überholt. Llama 4 blieb hinter den Erwartungen zurück.