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Anthropic glaubt, dass Sprachmodelle zunehmend bei der Cybersicherheit unterstützen können.

"Während die CyberGym-Bestenliste zeigt, dass Claude Sonnet 4 nur in etwa 2 % der Fälle neue Schwachstellen entdeckt, findet Sonnet 4.5 in 5 % der Fälle neue Schwachstellen. Wenn wir den Versuch 30-mal wiederholen, entdeckt es in über 33 % der Projekte neue Schwachstellen."

Bild: Anthropic

Die automatisierte Identifikation bislang unbekannter Schwachstellen in realer Open-Source-Software wird laut Anthropic in externen Evaluierungen bereits sichtbar: In der DARPA AI Cyber Challenge nutzten Teams LLMs (einschließlich Claude) und fanden zuvor unbekannte, nicht-synthetische Schwachstellen. Das Unternehmen spricht von einem möglichen Wendepunkt beim Einfluss von KI auf die Cybersicherheit.

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Es kriselt angeblich zwischen Meta und dem renommierten KI-Forscher LeCun, Leiter der KI-Forschungsabteilung FAIR. Grund ist eine neue Vorgabe, wonach FAIR-Forschungen vor Veröffentlichung stärker geprüft werden müssen. Laut sechs mit der Sache vertrauten Personen empfinden einige Mitarbeitende dies als Einschränkung der bisherigen wissenschaftlichen Freiheit. LeCun soll im September intern über einen Rücktritt nachgedacht haben, auch wegen der Einstellung von Shengjia Zhao als Metas Chefforscher.

Der Konflikt ist Teil größerer Umstrukturierungen bei Meta, begleitet von Spannungen mit neuen KI-Fachkräften und interner Kritik an der Meta-AI-App. Zudem hat es LeCun schwer: Er lehnt das gängige LLM-Paradigma ab und sucht nach neuen Ansätzen, während er sich klar gegen Trump positioniert – im Gegensatz zu CEO Zuckerberg, der sich der Trump-Regierung anbiedert.

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OpenAIs Sora 2 beantwortet auch Wissensfragen: In einem Test von Epoch AI mit zehn zufällig gewählten Aufgaben aus dem naturwissenschaftlichen GPQA‑Diamond-Multiple-Choice-Benchmark erzielte das Videomodell 55 Prozent, GPT‑5 kam auf 72 Prozent. Für die Auswertung bat Epoch AI Sora per Prompt, ein Video eines Professors zu erstellen, der den Antwortbuchstaben auf einem Blatt zeigt.

Video: via EpochAI

Laut Epoch AI könnte ein vorgeschaltetes Sprachmodell die Prompts vor der Videogenerierung umformulieren und dabei die Lösung integrieren. Solche Re-Prompting-Mechanismen sind auch bei anderen Systemen wie HunyuanVideo bekannt, bestätigt ist dies bei Sora jedoch nicht. Es ist ein Zeichen, dass Text‑ und Videomodelle noch näher zusammenrücken.

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Meta will zukünftig Chatbot-Konversationen für die Werbeindividualisierung nutzen. In einem Blogpost kündigt das Unternehmen an, ab dem 16. Dezember 2025 auch Interaktionen mit Meta AI – etwa per Text oder Sprache – zur Personalisierung von Inhalten und Anzeigen auf Facebook und Instagram zu verwenden. Wer zum Beispiel mit der KI über Wandern spricht, soll künftig passende Gruppen, Beiträge oder Werbung sehen. Ausgenommen bleiben sensible Themen wie Religion, Gesundheit oder politische Ansichten.

Bild: Screenshot via Meta

Nutzer können über Einstellungen wie „Ads Preferences“ Einfluss auf die angezeigten Inhalte nehmen. Die Änderungen gelten nur für Konten, die im „Accounts Center“ verbunden sind. Meta informiert betroffene Nutzer vorab per Benachrichtigung und E-Mail. Die Neuerung wird in den meisten Regionen eingeführt.

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OpenAI übernimmt das KI-Finanz-Startup Roi, das auf eine besonders personalisierte Nutzererfahrung spezialisiert war. Roi wollte Investieren für alle zugänglich machen, indem es individuelle Finanzdaten und Nutzerinformationen in einer App bündelte und daraus maßgeschneiderte Empfehlungen ableitete. Die Übernahme passt zu OpenAIs Strategie, stärker auf personalisierte KI-Anwendungen zu setzen.

CEO Sujith Vishwajith, der als einziger von vier Mitarbeitenden zu OpenAI wechselt, betont, dass Roi früh erkannt habe: Personalisierung ist nicht nur die Zukunft der Finanzwelt, sondern der gesamten Softwareentwicklung. Der Dienst wird am 15. Oktober eingestellt. Angaben zum Kaufpreis gibt es nicht. Da nur der Gründer übernommen wird, dürfte es sich vor allem um eine Personalübernahme handeln.

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Google Gemini hat laut Similarweb seinen Marktanteil im Bereich generativer KI in den letzten zwölf Monaten deutlich gesteigert – von 6,5 auf 13,7 Prozent. ChatGPT bleibt mit 73,8 Prozent führend, verliert jedoch kontinuierlich Anteile (vor einem Jahr: 87,1 Prozent).

Bild: via X

Andere Dienste spielen kaum eine Rolle: Perplexity und Grok kommen jeweils auf 2,0 Prozent, Claude erreicht 1,8 Prozent, DeepSeek 3,9 Prozent und Microsofts Copilot 1,2 Prozent. Die Marktanteile dieser Anbieter zeigen keine großen Veränderungen. Der Gesamt-Traffic zu den KI-Diensten wächst weiter.

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Alibabas KI-Einheit Qwen flutet den Markt weiter mit Open-Source-Modellen. Mit Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct und Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking erscheinen zwei neue Varianten eines kompakten multimodalen Modells mit nur 3 Milliarden aktiven Parametern. Laut Qwen liefern beide Varianten Leistungen auf dem Niveau von GPT-5-Mini und Claude 4 Sonnet – teils mit besseren Ergebnissen in Bereichen wie Mathematik, Bilderkennung, Texterkennung, Videoverarbeitung und Agentensteuerung.

Neben der regulären Version erscheint auch eine FP8-Variante für schnellere Laufzeiten. Auch vom größeren Modell Qwen3-VL-235B-A22B wurde eine FP8-Version veröffentlicht. Alle Modelle sind über HuggingFace, ModelScope, GitHub und über eine API auf Alibaba Cloud öffentlich zugänglich. Qwen bietet zudem eine eigene Web-Chat-Oberfläche an.

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Der Star-Mathematiker Terence Tao hat sich erfolgreich von KI helfen lassen. In einem Beitrag auf Mastodon beschreibt er, wie er mit ChatGPT eine mathematische Gegenfrage auf MathOverflow lösen konnte. Tao hatte zuvor eine theoretische Vermutung, benötigte jedoch konkrete Zahlenwerte zur Überprüfung gewisser Ungleichungen.

Zunächst versuchte er, die KI Python-Code schreiben zu lassen, stieß aber auf Probleme bei Laufzeit und Parametern. Durch eine schrittweise, dialogbasierte Strategie konnte die KI schließlich passende Parameter liefern. Die Ergebnisse prüfte Tao am Ende mit einem kurzen, nachvollziehbaren Python-Programm – ebenfalls von der KI erzeugt. Die Methode sparte ihm mehrere Stunden manueller Arbeit. Der Chat ist hier einsehbar.

Terence Tao steht großen Sprachmodellen (LLMs) grundsätzlich offen gegenüber, zweifelt jedoch an ihrer Fähigkeit zu grundlegenden Innovationen. Dennoch sieht Tao Potenzial für den Einsatz von LLMs als nützliche Hilfsmittel in der Forschung.

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