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KI-Update kompakt: Gemini Omni Flash, Wikiskill, Apple-Support, DLSS-5 · KI-Update – ein heise-Podcast

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  Speaker 0: Das KI Update, ein Heise-Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
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  Speaker 0: Ich bin Isabel Grünewald und die sind heute unter anderem unsere Themen.
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  Speaker 0: Google erweitert Videokai Gemini Omni Flash.
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  Speaker 0: KI-Agenten sollen mit eigenem Wiki aus Fehlern lahmen.
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  Speaker 0: Apple setzt in Shopping App & Hotline verstärkt auf KI – und Potenzial und Probleme.
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  Speaker 0: Google hat seinen Video-KI-Modell Gemini OmniFlash auf Version eins Punkt Eins aktualisiert.
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  Speaker 0: Der Fokus liegt auf längeren Szenen, besserer Konsistenz und VK-Upscaling, berichtet Malte Kirchner von Heise Online.
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  Speaker 3: Es geht um mehr kreative Kontrolle – so zumindest das Versprechen von Google.
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  Speaker 3: Zur Erinnerung, Omni Flash wurde im Mai auf der Entwicklerkonferenz Google I.O.
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  Speaker 3: vorgestellt.
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  Speaker 3: Auf den ersten Blick sah das Ganze nach einem Konkurrentin zu Googles Videomodell-Video aus Doch Marktbeobachter sahen das anders.
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  Speaker 3: Omni ist demnach kein klassisches Videogrundmodell, dass aus einem einzigen Prompt ein komplett neues Video erschafft – es ist eher eine Steuerungsebene oben drüber.
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  Speaker 3: Man kann sich vorstellen wie eine fortlaufende Unterhaltung mit einem Regisseur statt eines einmaligen Auftrags.
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  Speaker 3: Jetzt hat Google mit Version eins Punkt eins nachgelegt und zwar an mehreren Stellen gleichzeitig!
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  Speaker 3: Der größte Sprung, wenn man eine bestehende Szene verlängern will kann das Modell jetzt zehn Sekunden vorheriges Material als Kontext nutzen.
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  Speaker 3: Vorher war es gerade mal eine Sekunde.
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  Speaker 3: Das klingt technisch heißt aber ganz konkret die Videos wirken deutlich konsistenter.
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  Speaker 3: Farben Bewegungen und Stil brechen nicht mehr so leicht ab Und man kann Clips jetzt in zehn Sekundenschritten bis auf insgesamt vierzig Sekunden verlängeren.
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  Speaker 3: Spannend ist auch eine zweite Neuerung.
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  Speaker 3: Man kann jetzt einen Start- und Endbild vorgeben, die KI erzeugt den Übergang dazwischen automatisch.
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  Speaker 3: Damit lassen sich komplexe Kameraschwengs, Zooms oder nahtlose Loops erzeugen – Dinge, die man von Hand nur mit sehr viel Aufwand hinbekommen würde, wenn überhaupt!
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  Speaker 3: Und dann ist da noch das Thema Kosten & Tempo.
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  Speaker 3: Vorschauende Rheinheit-Sechtsig P-Auflösungen laufen jetzt sechzig Prozent schneller und kosten nur ein Drittel im Vergleich zur bisherigen Standardauflösung.
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  Speaker 3: Wer mit dem Ergebnis zufrieden ist, kann es anschließend auf Tausend Achtzig P oder sogar vier K hochskalieren lassen.
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  Speaker 3: Praktisch heißt das schnell und günstig experimentieren und erst am Ende in hohe Qualität investieren.
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  Speaker 3: Omni-Ins.Eins Flash steht ab sofort über die Gemini API im Google AI Studio sowie die Gemina Enterprise Agent Plattform zur Verfügung – und wer ein Plus pro oder Ultra Zugang bei Google AI hat, kann das Ganze auch direkt in Google Flow ausprobieren!
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  Speaker 3: Ob das reicht, um an Konkurrenten wie Seedance oder Klingdreib.null vorbeizuziehen – die Omni bislang in der Leistungsfähigkeit voraus waren wird sich zeigen!
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  Speaker 3: Aber Google macht mit diesem Update klar man will bei Generative im Video nicht nur mitspielen sondern das Werkzeug so bauen dass es sich wirklich wie eine Zusammenarbeit mit der KI anfühlt statt nur einen Zufallsgenerator.
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  Speaker 0: Vielen Dank Malte.
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  Speaker 0: Sony Music und Warner Music haben gemeinsam Klage gegen Anthropic eingereicht.
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  Speaker 0: Im Mittelpunkt stehen Songtexte, die AnthropicsKI-Assistent Claude auf Anfrage wiedergeben kann.
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  Speaker 0: Die Kläger werfen Anthropic vor, urheberrechtlich geschütztes Material ohne Genehmigung für das Training genutzt zu haben darunter Texte aus lizenzierten Songtextdatenbanken.
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  Speaker 0: Auch soll das Unternehmen Copyright Informationen ignoriert und Trainingsdaten über Tauschbeausen beschafft haben.
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  Speaker 0: In einem früheren Prozess hatte sich Anthropic mit Autoren von Büchern und den Verlagen auf ein Vergleich von US-Dollar geeinigt.
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  Speaker 0: Daran orientieren sich nun auch die beiden Musikschwergewichte, und verlangen mehrere Milliarden Dollar.
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  Speaker 0: Darüber hinaus verlangen die Labels die Entfernung ihres Materials aus Anthropics Trainingsdaten – somit stehen nun alle drei großen Musiklabels gegen Anthropik!
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  Speaker 0: In China ersetzen KI-generierte Videos bereits in einigen Produktionen echte Darsteller.
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  Speaker 0: Möglich machen das Video-Modelle wie Bidance is See Dance mit den digitale Figuren schneller und günstiger auftreten als Menschen.
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  Speaker 0: Im ersten Quartal, im Jahr ist es seit dem Jahr, dass die Klinik von einem Brandchenverband vorhanden wird.
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  Speaker 0: Eine Minute KI-Video kostet inzwischen nur noch etwa ein Zehntel der früheren Produktionskosten.
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  Speaker 0: Für die Menschen dahinter hat das Folgen – In der Branche arbeiten hunderttausende Beschäftigte.
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  Speaker 0: Millionen geben Livestreaming als Hauptberuf an.
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  Speaker 0: Manche Darstellerinnen und Darstellern müssen laut Financial Times ihre Stimme und ihr Aussehen an KI-Tools übertragen, bevor man sie entlässt.
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  Speaker 0: Anwälte melden für die vergangenen zwei bis drei Jahre deutlich mehr Arbeitsstreitigkeiten rund um KI!
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  Speaker 0: Modelle, die dauerhafter zu lernen sind ein wichtiger Baustein des aktuellen KI-Fortschritts.
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  Speaker 0: Google's Forschungsabteilung lässt die Agenten einen Wiki führen, indem sie Fehler und Erfolge festhalten.
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  Speaker 0: Jonathan Kemper von The Decoder hat sich angesehen wie das funktioniert.
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  Speaker 4: Ein KI-Agent der eine Aufgabe verpatzt fängt beim nächsten Versuch in der Regel wieder bei Null an.
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  Speaker 4: Google Research hat dagegen ein System namens Wikiskill gebaut.
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  Speaker 4: Es legt für Agenten eine dauerhafte Wissensbasis an In der Fehlermuster und erfolgreiche Strategien landen, statt nach jedem Durchlauf verworfen zu werden.
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  Speaker 4: Die Wissensbasis besteht aus sogenannten Agentskills – also wiederverwendbaren Modulen die dem Agenten als Anleitung dienen.
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  Speaker 4: An den Modellparametern ändert sich dabei nichts.
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  Speaker 4: Die KI lernt also nicht wirklich dazu.
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  Speaker 4: sie schreibt sich nur bei jedem Versuch bessere Anleitungen für den Nächsten.
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  Speaker 4: Der KI-Forscher André Capati hatte vorgeschlagen Erfahrung genauso in dauerhaftes und wachsendes Wissen zu übersetzen.
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  Speaker 4: Der Arbeitsbereich eines Agenten hat in dem System drei Ebenen.
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  Speaker 4: Unten liegen die vollständigen Protokolle jeder Ausführung als Rohmaterial.
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  Speaker 4: Darüber folgt das eigentliche Wiki mit den geordneten Erkenntnissen, dass nie zurückgesetzt wird und mit jedem Durchlauf wächst.
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  Speaker 4: Ganz oben stehen die aktiven Handlungsanweisungen, die zurückgenommen werden sobald eine Änderung die Leistung verschlechtert.
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  Speaker 4: Ein Durchlauf besteht wiederum aus vier Schritten – der Agent löst seine Aufgabe.
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  Speaker 4: Ein zweiter Baustein liest die Protokolle und trägt die Erkenntnisse ins Wiki.
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  Speaker 4: Ein Dritter schlägt Änderungen an den Anleitungen vor.
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  Speaker 4: Zum Schluss prüft ein Kontrollmechanismus auf gesonderten Testdaten, ob die Änderung tatsächlich etwas bringt und verwirbt sie anderenfalls.
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  Speaker 4: Das Wiki behält die Erkennnis trotzdem – gescheiterte Versuche zahlen also weiter ein.
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  Speaker 4: Geprüft haben die Forscher das an mathematischem Schlussfolgern, Websuche- und Tabellenbearbeitung mit Modellen aus den reinen Quen-, Gemma- und Gemini.
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  Speaker 4: Die Trefferquoten liegen je nach Modell um fünfzehn bis zwanzig Prozentpunkte.
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  Speaker 4: Kleinere Modelle rücken damit ein größerer Heran und Anleitung, die ein Modell entwickelt hat funktionieren häufig auch bei einem anderen.
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  Speaker 4: Wie viel Wikiskill bringt hängt allerdings stark von der Aufgabe ab.
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  Speaker 4: Mathematik und Tabellen profitieren am meisten.
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  Speaker 4: Bei Aufgaben mit langen Dokumenten fällt der Zuwachs deutlich kleiner aus.
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  Speaker 0: Vielen Dank Jonathan.
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  Speaker 0: Der KI-Boom treibt in Deutschland den Ausbau von Rechenzentren voran.
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  Speaker 0: Die Bundesregierung will die Rechenkapazität bis zum Jahr- und Jahrzehnt.
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  Speaker 0: Das Aktionsbündnis Heiße Luft dokumentiert nun in einer interaktiven Karte, wo neue Rechenzentren geplant oder bereits im Bau sind.
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  Speaker 0: Der Überblick entlarvt problematische Entwicklungen, denn die schiere Masse der Ankündigungen lässt Wildwuchs und Vollgeschäden befürchten.
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  Speaker 0: Viele Projekte seien spekulativ – und werden möglicherweise nie vollständig gebaut!
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  Speaker 0: Es gibt viel mehr Anzeichen für ein Wettrenn darum, die wirtschaftlich besten Standorte der Konkurrenz wegzuschnappen.
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  Speaker 0: Große Rechenzentren brauchen viel Platz, möglichst dicht an Stomnetzen.
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  Speaker 0: Deshalb liegen viele der aktuell geplanten Projekte in Industrie- und Gewerbegebieten kleinerer und ländlicher Gemeinden, deren oft ehrenamtliche Vertreterinnen und Vertretern sind mit den komplexen Anforderungen aber oft überfordert.
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  Speaker 0: Laut Recherchen des NDR arbeitet das Digitalministerium daher an Leitfäden zur Unterstützung von Kommunen.
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  Speaker 0: Nvidia setzt seine Pläne für ein neues Geschäftsmodell vorerst nicht weiter um.
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  Speaker 0: Das Unternehmen wollte kleinere KI-Infrastrukturbetreiber finanziell unterstützen und im Gegenzug Umsatzbeteiligungen erhalten.
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  Speaker 0: Denn wer seine Rechenzentren mit KI-Beschleunigern ausstatten will, steht schnell vor Milliardeninvestitionen!
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  Speaker 0: Partner sollten also zunächst mit einem Kredit von NVIDIA in NVIDias GPUs kaufen – und dann ein Teil ihres Umsatzes an NVIDia abgeben.
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  Speaker 0: Intern stieß das auf Bedenken.
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  Speaker 0: Mitarbeitende sahen darin eine zu starke Einmischung in die Geschäfte der Kunden und eine problematische Nutzung von Marktmacht.
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  Speaker 0: Das Programm liegt darum vorerst auf Eis, aber Nvidia kann sein Geschäft auch auf anderen Weg erweitern – etwa durch die Übernahme der KI-Plattform Huggingface oder Beteiligungen an SpaceX & Intel.
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  Speaker 0: Mit einem neuen kaibasierten Shoppingassistenten sollen Kunden schneller Produkte finden und besser beraten werden — so der Plan von Apple!
• 9:17
  Speaker 0: Ben Schwand von der Merkel-Ei mit den Einzelheiten.
• 9:29
  Speaker 5: Die offizielle Support Hotline des iPhone-Herstellers ist laut Medienberichten nun mit einer generativen KI besetzt, die versucht möglichst viele Fragen der anrufenden Kundschaft direkt zu beantworten.
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  Speaker 5: Möchte man mit einem Menschen sprechen muss man explizit darum bitten was potenziell eine Weile dauern kann.
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  Speaker 5: Wie üblich scheint es darum zu gehen das Kundenvolumen das in den Callcentern anlandet zu verringern.
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  Speaker 5: Apple dürfte in den kommenden Monaten überprüfen, ob die Kundschaft damit zufrieden ist.
• 10:00
  Speaker 5: Der Konzern hat die generative Telefonkai bislang nicht in Europa ausgerollt.
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  Speaker 5: Ein weiteres neues Apple-Kaisystem betrifft die Apple Store App mit der man auf dem iPhone einkaufen kann.
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  Speaker 5: Diese bekommt nun als Vorschauversion erstmals einen KI gestützten Einkaufsratgeber auf Basis eines Chatbots!
• 10:22
  Speaker 0: Siemenschef Roland Busch warnt vor zu viel Regulierung im Bereich künstlicher Intelligenz.
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  Speaker 0: Er kritisiert, dass gesetzliche Regelwerke wie der EUAI-Akt zu langsam entstehen, während sich KI-Modelle in derselben Zeit mehrfach weiterentwickeln – Regulierungen hinkert der Technologie stets hinterher.
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  Speaker 0: Auch vor pauschalen Zöllen gegen China warnt Busch.
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  Speaker 0: Chinesische Unternehmen seien echte Wettbewerber mit starker Innovationskraft die man anerkennen müsse!
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  Speaker 0: Die Sorge, dass der KI Boom eine Spekulationsblase ist, teilt Busch nicht.
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  Speaker 0: Da die Investitionen überwiegend aus dem Cashflow profitabler Unternehmen stammten – sie mens selbst profitiert stark von der Nachfrage nach KI-Rechenzentren!
• 11:04
  Speaker 0: Metta wollte sich offenbar neu erfinden mit künstlicher Intelligenz statt Mitmenschen.
• 11:10
  Speaker 0: Das berichtet die Nachrichtenagentur Reuters.
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  Speaker 0: Demnach sollten tausende Stellen gestrichen und die Arbeit an KI-Systeme übergeben werden.
• 11:18
  Speaker 0: Doch kurz vor der Verkündung zog Konzern Chef Max Zuckerberg die Notbremse.
• 11:23
  Speaker 0: Was dahinter steckt, erklärt Marco Pauli von Heise Online
• 11:26
  Speaker 2: Es war ein Plan, der den Konzernen von Grund auf verändern sollte.
• 11:30
  Speaker 2: Laut internen Dokumenten und Insidern, auf die sich Reuters beruft, sollte Meta-KI nativ werden.
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  Speaker 2: Konkret bedeutete das, dass KI einen Großteil der täglichen Arbeit im Facebook-Mutterkonzern übernehmen sollte!
• 11:46
  Speaker 2: Es hätte dann nur noch kleine aus Menschen bestehende Teams geben sollen, zuständig für die Steuerung der KI-Systeme.
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  Speaker 2: Manche Abteilungen wären dabei um bis zu sechzig Prozent verkleinert worden.
• 11:58
  Speaker 2: Das Projekt lief intern unter dem Namen Project OT wobei das OT für Organization Transformation steht.
• 12:05
  Speaker 2: Zuckerberg soll die Vorbereitungen Anfang dieses Jahres persönlich angeordnet haben.
• 12:11
  Speaker 2: Inspirationen holten sich die Verantwortlichen bei KI-Startups, die ihre gesamte Betriebsstruktur von Anfang an rund um KI aufgebaut haben.
• 12:20
  Speaker 2: Der Umbau war in zwei Phasen geplant, im Mai und im November.
• 12:25
  Speaker 2: Doch dann kam der Rückzug – nur wenige Stunden vor der geplanten Ankündigung.
• 12:30
  Speaker 2: am zwanzigsten Mai soll Zuckerberg den Plan gestoppt haben.
• 12:34
  Speaker 2: Stattdessen gab Metta eine deutlich kleinere Entlassungswelle bekannt, verbunden auch mit der Versetzung weiterer Mitarbeitender auf neue KI-bezogene Stellen.
• 12:45
  Speaker 2: Für den Kurswechsel scheint es zwei wesentliche Gründe zu geben.
• 12:49
  Speaker 2: Zum einen hatte sich in der Belegschaft seit Monaten Unmut aufgebaut, eine neue Tracking-Software die Mausbewegungen und Tastenanschläge aufgezeichnet hat schürte den Verdacht das KI systematisch Menschen ersetzen sollte.
• 13:05
  Speaker 2: Die interne Mitarbeiterzufriedenheit brach laut einer halbjährlichen Umfrage deutlich ein – und auch Bestrebungen zur gewerkschaftlichen Organisation nahm zu.
• 13:15
  Speaker 2: Der zweite Grund ist technischer Natur.
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  Speaker 2: Die KI lieferte schlicht nicht das, was man sich erhofft hatte.
• 13:22
  Speaker 2: Zwar stieg die Menge des automatisch generierten Codes stark an – die tatsächliche Produktivität aber kaum!
• 13:30
  Speaker 2: Neue oder verbesserte Funktionen, die bei den Nutzenden ankamen, nahmen nur Moderat zu.
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  Speaker 2: Gleichzeitig waren ein Infrastrukturteams vor unzuverlässiger KI-Programmierung.
• 13:41
  Speaker 2: Besonders alarmierend unkontrollierte KI-Agenten führten laut internen Berichten groß angelegte störende Aktionen durch – die menschliche Mitarbeitende so nicht ausgeführt hätten!
• 13:54
  Speaker 2: Schwerwiegende technische Vorfälle und Sicherheitsproblemen nahmen deutlich
• 13:58
  Speaker 2: zu.".
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  Speaker 2: Zuckerberg räumte im Juli bei einer Mitarbeiterversammlung Fehl-Einschätzungen ein.
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  Speaker 2: Metta startete danach eine Kommunikationsoffensive, pausierte das Trackingprogramm und hob Sozialleistungen an.
• 14:13
  Speaker 2: Die zweite geplante Umstrukturierungswelle wurde gestrichen.
• 14:17
  Speaker 2: Der Traum vom KI nativen Großkonzern ist damit zumindest vorerst gescheitert.
• 14:23
  Speaker 0: Danke Marco!
• 14:25
  Speaker 0: OpenAI beendet den Vertrag mit dem KI-CodingTool Cursor, nachdem SpaceX das Unternehmen übernommen hat.
• 14:33
  Speaker 0: Als Begründung nennt OpenAI fehlendes Vertrauen darin dass Elon Musk's Firmen die Nutzungsbedingungen einhalten – der Vertrag endet da im November.
• 14:43
  Speaker 0: Hintergrund ist ein langjähriger Konflikt.
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  Speaker 0: Musk soll nach der Twitterübernahme einen bestehenden Lizenzvertrag gebrochen und zu dem Daten fremder KI-Modelle genutzt haben, um eigene KI- Modelle zu trainieren.
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  Speaker 0: OpenAI betonte, dass sich die Maßnahme nun gezielt gegen Mask richtet – nicht gegen die breitere Landschaft der KI-Coding Tools und deren Nutzerinnen und Nutzern.
• 15:06
  Speaker 0: Konkurrent Anthropic nutzte diese Situation, um sich als verlässlicher Partner zu positionieren und kündigte an, die Kapazitäten für Claude in Cursor auszubauen.
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  Speaker 0: Allerdings hat auch Anthropic der Konkurrenz in der Vergangenheit den Abizugern wegen mangelnden Vertrauens entzogen.
• 15:23
  Speaker 0: OpenAI verankert Werbung offiziell in seinen Datenschutzbestimmungen.
• 15:28
  Speaker 0: Anzeigen erscheinen künftig in der kostenlosen und der Einsteigervariante von ChatGPT, kostenpflichtige Abonnements bleiben zunächst werbefrei.
• 15:37
  Speaker 0: Zum Start setzt OpenAI auf kontextbasiertes Targeting.
• 15:40
  Speaker 0: Das bedeutet, Anzeigen richten sich nach dem Inhalt des aktuellen Gesprächs nicht-nachgespeicherten Nutzerprofilen oder früheren Chats.
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  Speaker 0: Personalisierte Werbung soll nur mit ausdrücklicher Einwilligung möglich sein und werbetreibende erhalten ausschließlich anonymisierte Auswertungen.
• 15:58
  Speaker 0: OpenAI stützt sich bei dem Schritt auf das Instrument des berechtigten Interesses.
• 16:02
  Speaker 0: So will das KI-Unternehmen den Spagat zwischen lukrativen Einnahmen für Werbetreibende und den strengen Vorgaben der Datenschutzgrundverordnung meistern.
• 16:12
  Speaker 0: Invidias KI Technik.
• 16:14
  Speaker 0: DLSS soll Videospiele mithilfe eines generativen KI Modells aufhübschen.
• 16:19
  Speaker 0: Die Community war von der ersten Präsentation alles andere als begeistert, denn Nvidia hatte bei der Vorstellung annähernd fotorealistische Figuren wie aus einem KI Fiebertraum gezeigt.
• 16:30
  Speaker 0: Es folgte eine Welle der Kritik.
• 16:33
  Speaker 0: Doch spätestens jetzt, wo man DLSS-V als Mod ausprobieren kann, zeigt sich auch das Potenzial der Technik, findet mein Kollege Daniel Herbig von Heise Online.
• 16:42
  Speaker 1: Also das Spannendste an DLSSS-V sind neben den Gesichtern über die sehr viele aufgeregt haben – auch das Shading.
• 16:50
  Speaker 1: also wenn man sich die geliegte Vorabversion zum Beispiel in Kingdom Come Deliverance II anschaut Das sieht man zum Beispiel an einem ganz normalen Marktstand sehr schön, dass dann plötzlich Töpfe und Kohlköpfe die Umgebung schattieren.
• 17:03
  Speaker 1: Und diese feinen Kontaktschatten sorgen dann dafür, dass ja das einfach diese Objekte nicht mehr so aussehen als würden sie in eine Umgebungsschwebe, sondern dass sie halt geerdeter sind.
• 17:13
  Speaker 1: Und das nennt man Ambient Occlusion oder umgebungsverdeckung und das gewinnt enorm an Qualität mit diesem DLS-S V Modus.
• 17:22
  Speaker 1: Den Effekt hat man auch bei Spielfiguren Zum Beispiel wenn die in die Kapuzen tragen oder so, dann werfen sie auch plötzlich einen Schatten aufs Gesicht was vorher teilweise nicht so war.
• 17:31
  Speaker 1: Ganz wichtig ist dass man das dosieren kann.
• 17:35
  Speaker 1: also die Mod bringt schon drei Presets mit Die sich über Regler bearbeiten lassen zum Beispiel die Effektstärke an sich oder die Farbveränderung nochmal und man kann sogar die Gesichter komplett ausnehmen damit.
• 17:48
  Speaker 1: Und so findet man ziemlich schnell ein Kompromiss der nicht übertrieben aussieht ja ziemlich anhebt.
• 17:55
  Speaker 1: Und natürlich ist die Idee sowieso in der Zukunft, dass die Entwickler die Technik selbst einbauen und dann können sie ja sowieso selbst bestimmen, wo neuronales Rendering dann wie stark greift.
• 18:05
  Speaker 0: Und welche Probleme gibt es?
• 18:07
  Speaker 1: In erster Linie ist das die Performance.
• 18:10
  Speaker 1: man kann damit rechnen, dass sich die Bildrate praktisch halbiert im Vergleich zu vorher wenn man DLSS-Fünf anmacht.
• 18:17
  Speaker 1: Das heißt, wenn man auf höhere Einlösung spielt wird's auch mit einer Teuren high end Grafikkarte.
• 18:22
  Speaker 1: jenseits von zwei tausend Euro wird es dann auch richtig knapp und das hilft auch nix die Effektsstärke runter zu drehen, die Kosten bleiben.
• 18:29
  Speaker 1: Die Mod hat im Moment außerdem noch Probleme mit der Bildstabilität.
• 18:33
  Speaker 1: Das heißt im moment ist eher so zum herum experimentieren und für screenshots als wirklich zum richtigen spielen.
• 18:40
  Speaker 1: Trotzdem muss man sagen was man gerade in den sozialen Medien sieht ist halt der worst case weil Der Algorithmus quasi unreflektiert über das komplette Bild geschleudert wird und viele Nutzer die Effektstärke noch einfach ein bisschen zu stark machen im Moment.
• 18:55
  Speaker 1: Und Entwickler würden es anders machen,
• 18:57
  Speaker 1: d.h.,
• 18:57
  Speaker 1: die letzten Ergebnisse könnten dann auch besser sein als wir sie jetzt sehen.
• 19:02
  Speaker 1: Dann gibt es natürlich noch die Diskussion darum ob das irgendwie die künstlerische Vision der Entwickler verfälscht oder nicht.
• 19:08
  Speaker 1: Die Diskussion ist grundsätzlich schon legitim.
• 19:11
  Speaker 1: Man kann einen Spiel mit DLSS-V ziemlich verunstalten wenn man es falsch einsetzt aber manchmal wird da eben so getan, als wäre jedes Gesicht wie es in einem Spiel dann letztlich aussieht.
• 19:21
  Speaker 1: genau das wäre eine bewusste künstlerische Entscheidung.
• 19:25
  Speaker 1: Aber das ist ja oft nicht der Fall.
• 19:26
  Speaker 1: also sehr viel von dem was wir dann auf den Bildschirm sehen ist halt ein Kompromiss wegen der Engine, wegen dem Speicherbudget, wegen sonst irgendwelchen Rechenzeitbedenken die man auf PCs und Konsolen nun mal hat und weil Engines auch nicht perfekt sind.
• 19:39
  Speaker 1: Das heißt nur weil eine Szene so aussieht wie sie aussieht heißt dass nicht das genau das künstlerische Ideal-Vision der Entwickler waren, die sie mal im Kopf hatten.
• 19:49
  Speaker 1: Also meist stehen da auch einfach schlicht technische Grenzen dahinter, die dann dafür sorgen dass es so aussieht.
• 19:55
  Speaker 1: Das heißt, der Idealfall wäre in Zukunft wenn Entwickler das DLSS V quasi einfach selbst einbauen und dann ist es halt ihre künstlersche Vision und dann hat sich diese Diskussion auch
• 20:06
  Speaker 1: erledigt.".
• 20:07
  Speaker 0: Danke schön Daniel!
• 20:11
  Speaker 0: Pollen Robotics bringt mit Microduck einen gefähigen Roboter in Endenform für nur rund fourhundertvierzig Euro auf den Markt.
• 20:19
  Speaker 0: Das Gerät richtet sich an KI-Enthusiasten, Forschende und Bildungseinrichtungen – es ist mit Kamera, Abstandsensor, Mikrofon oder Bewegungsaktoren ausgestattet und kann mit dem Schnabel sogar greifen!
• 20:30
  Speaker 0: Der Einsatz von KI-Werkzeugen ist möglich aber nicht zwingend – die Microdug kann auch mit einem von Handgeschriebenen PythonScript gesteuert werden.
• 20:39
  Speaker 0: Die gesamte Software ist querloffen.
• 20:42
  Speaker 0: Microduct soll so als niedrigschwelliges Lernwerkzeug dienen und die Brücke zwischen KI-Entwicklung und physischer Robotik schlagen.
• 20:51
  Speaker 0: Borussia Dortmund und Vodafone haben das erste Tor der Bundesliga Geschichte von Dortmunds Timo Koniecka aus dem Jahr nineteenhundertsechzig mit Hilfe von KI rekonstruiert.
• 21:02
  Speaker 0: Von dem Treffer existieren nämlich weder Foto noch Filmaufnahmen!
• 21:06
  Speaker 0: Grundlage für die Rekonstruktion waren jetzt Zeitzeugenberichte, Archivmaterial und Medienberichte aus der damaligen Zeit.
• 21:14
  Speaker 0: Daraus erstellten KI-Experten Bewegungsmodelle, leiteten das wahrscheinliche Wetter ab und erzeugten eine Stadionatmosphäre per KI.
• 21:23
  Speaker 0: Die U-IX Mannschaft des Vereins spielte dann die Spielsituation nach.
• 21:27
  Speaker 0: Das Ergebnis ist in einer Dokumentation auf YouTube zu sehen!
• 21:33
  Speaker 0: Das war das KI-Update von Heise Online vom einunddreißigsten August.
• 21:38
  Speaker 0: Eine neue Folge gibt es montags, mittwochs und freitags ab fünfzehn Uhr!