🟥🟦🟩Der ChatGPT-Moment für Musik
Halluzinationsfreiheit, energiebasierte KI-Chips, Gründe für Hype statt Ergebnissen uvm.
In den letzten Tagen ist tatsächlich mal wieder etwas im KI-Space passiert. Hier wir immer meine Perspektive was davon in 3-5 Jahren relevant bleiben wird:
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Legende für die folgende Beschriftung:
🟥Schlüsselwissen,
🟦Anleitungen / Strategien und
🟩Werkzeugen
🟥 Das erste 100% halluzinationsfreie LLM?! (Letzte Woche habe ich darüber geschrieben wie Halluzinationen eines der größten Adaptions-Hindernisse für KI aktuell sind, hier ein weiteres Praxisbeispiel dafür)
🟦🟩Stimm-Klonen kommt / ist im großen Stil da, egal wer will oder nicht
🟥Sind energiegiebasierte KI-Chips die Zukunft für extrem ressourcenhungige KI-Modelle?
🟥🟩Ein weiterer Ansatz für KI-Modelle speziell für die Generation von Bildern von Menschen
🟦🟩Neue Möglichkeiten (größere Kontextfenster), neue Gefahren
🟥Eine gute und kompakte Zusammenfassung der aktuellen Situation rund um KI x Arbeitswelt:
🟦Gute Kompakt-Übersicht über die Entwicklung von KI-Tools
🟥Einer der vielen Gründe warum auch auf absehbare Zeit kaum jemand öffentlich über faktische Job-Auswirkungen von KI sprechen wird. Man macht sich damit massiv unbeliebt. (Nachvollziehbarerweise) - Da sich vermehrt meine Einschätzung gewünscht wird, testen wir das heute mal schriftlich aus:
Einer der vielen Gründe, warum man so wenig Greifbares und Konkretes über faktische Auswirkungen von KI auf Jobs hört: Jeder, der das direkt / ehrlich / ungeschönt kommuniziert, wird niedergemacht. (Nicht selten auch nachvollziehbarerweise)
Weitere Gründe:
Politik: Eine technologiebedingte Kündigungswelle unter der eigenen Regierung hört sich nicht schön an.
Angst-Treibstoff: Diffuse Sorgen sind ungleich besser als konkrete "Death Notes" für den eigenen Job.
Besser für Arbeitgeber, die leichter beschwichtigen können.
Besser für Technologie-Anbieter, weil Ihre Handlungen damit nicht konkretes außer Einnahmen erzielen.
Besser für eine Vielzahl von gesellschaftlichen Spielern, die Angst als Nährboden nutzen.
"Ruhe": Wenn es keine konkreten Auswirkungen gibt, muss man sich nicht mit konkreten Lösungen ärgern. "Das löst sich schon von selbst" ist ungleich angenehmer, als sich selbst mit komplexen Themen auseinandersetzen zu müssen. Für nahezu jeden außerhalb des KI-Feldes.
Konkurrenzvorteil: Wenn man als Unternehmen die Wirtschaftslage, das Zinsniveau oder das Wetter in Madagaskar als Vorwände nimmt, statt KI direkt zu benennen, bleibt der Konkurrenz verborgen, dass man mit KI arbeitet und vor allem konkrete Ergebnisse erzielt.
Es gibt noch viele weitere, aber diese machen das diffuse Missgefühl von “KI ist DAS Ding!!” und “nothing seems to happen” vielleicht etwas klarer. Und all das ist ja auch nachvollziehbar. Nur erweist es erst einzelnen Berufsfeldern und dann irgendwann der Gesellschaft einen massiven Bärendienst.
🟦Wie viele "Harry Potter"-Bücher passen in das Kontextfenster der einzelnen Plattformen1?
🟥🟦Wie eine größtenteils KI-basierte KI-Scam-Firma aussieht und operiert
🟥Eine Liste von 50 wichtige KI-Unternehmen (Ist zwar von Forbes aber dennoch zur Abwechslung mal eine brauchbare und nicht pur zusammengekaufte Liste wie es scheint)
🟩Sora ist das GPT-1 für Video
🟥KI ist bereits heute so überzeugend wie Menschen
🟦Texas spart 15 Millionen $ durch KI, die Tests bewertet
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Für Endanwender
🟩Schickes kleines Tool zum Rumspielen mit KI-Bildfiltern
🟩Eines der mit Abstand besten KI-Tools zur Musikgenerierung ist diese Woche online gegangen. Mein erster Versuch nach etwa 20 Sekunden Prompting und etwa 12 Min Verarbeitungszeit klingt so (mehrfach extended, pro Turn werden etwa 30s erzeugt):
🟥Wie immer unfassbar detaillierte Zerlegung von KI-Hardware-Fakten - Diesmal: Der 30x besser Claim von NVIDIA (Sehr für Hardware-Ingenieure zu empfehlen)
🟦Wie Journalisten KI einsetzen:
🟦🟩Die rechtliche Situation beim Einsatz von KI-Tools wird immer komplexer wie Adobes Firefly, welches wohl mit Bildern von Midjourney trainiert wurde, zeigt (wobei effektiv wilder Westen herrscht - again Ich bin der festen Überzeugung das ganze geht bis synthetische Daten massenfähig sind und dann löst sich die Rechtsfrage weitestgehend in Wohlgefallen auf weil praktisch unmöglich nachweisbar)
Für Entscheider
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🟥🟦🟩 Eindrucksvolle Beispiele für eines der einfachsten und schnellst-skalierbaren Geschäftsmodelle bevor synthetische Daten wirklich massenkompatibel sind: Schaufeln an Goldgräber verkaufen (Daten an KI-Anbieter) - Case in Point: Meta hätte beinahe den Verlag Simon & Schuster deshalb gekauft
🟥🟦Wie es aussieht wenn ein Land eine Schlüsseltechnologie verschlafen hat und versucht auf den letzten Drücker die Wende herbeizurufen. (Meine persönliche Meinung dazu: Mit dem aktuellen und vergleichbaren politischen Apparaten in Deutschland ist das ganze ohnehin vom Start weg verloren, da können wir nur auf die USA hoffen)
🟦3/4 der Mitarbeiter bei Klarna nutzen mittlerweile KI und die Belegschaft bleibt daher im Wesentlichen gleich auf absehbare Zukunft
🟦Die USA gehen mit einem Gesetzentwurf vorwärts der Unternehmen zur Offenlegung von Trainingsdaten von KI-Modellen zwingen würde
🟥Neues von Metas Chip-Ambitionen
Das war’s für heute, bis nächste Woche 🤖
Ben
Googles Gemini 1.5 Pro kann laut dem LinkedIn-Nutzer Eduardo Viteri fast 10 Exemplare von "Harry Potter und der Stein der Weisen" - oder etwa 1 Million Token - in sein Kontextfenster einfügen.
Das ist weit mehr als die Modelle der Konkurrenz: Claude 2.1 kommt auf den zweiten Platz mit etwa 200.000 Token, was ungefähr 1,95 Harry-Potter-Büchern entspricht.
Als Token werden die Wörter bezeichnet, die die KI-Modelle gleichzeitig verarbeiten können. Im Allgemeinen gilt: Je größer das Kontextfenster, desto besser kann ein Modell die Syntax und andere Nuancen der Sprache verstehen.