🟥🟦🟩Unsterblichkeit als generative Ghost
KI > Mensch + KI, KI-Bepreisung, Use-Case Veränderung uvm.
Die letzten Tage ist der KI-Space wieder mit Warp-Speed unterwegs gewesen. Hier wir immer meine Perspektive was davon in 3-5 Jahren relevant bleiben wird:
Legende für die folgende Beschriftung:
🟥Schlüsselwissen,
🟦Anleitungen / Strategien und
🟩Werkzeugen
Allgemein
🟥🟦🟩Möglich, dass das nächste große KI-Paradigma rund um World-Building stattfindet, verschiedene Entwicklungen weisen aktuell in diese Richtung - eine nicht-intuitive ist GPT-Image, der scheinbare Reasoning-Nachfolger zu DALL-E (?) wenn man dieser Analyse folgen möchte:
What's important about this new type of image generation that's happening with tokens rather than with diffusion, is that this is effectively reasoning in pixel space.
Example: Ask it to draw a notepad with an empty tic-tac-toe, then tell it to make the first move, then you make a move, and so on.
You can also do very impressive information-conserving translations, such as changing the drawing style, but also stuff like "change day to night", or "put a hat on him", and so forth.
I get the feeling these models are quite restricted in resolution, and that more work in this space will let us do really wild things such as ask a model to create an app step by step first completely in images, essentially designing the whole app with text and all, then writing the code to reproduce it. And it also means that a model can take over from a really good diffusion model, so even if the original generations are not good, it can continue "reasoning" on an external image.
Finally, once these models become faster, you can imagine a truly generative UI, where the model produces the next frame of the app you are using based on events sent to the LLM (which can do all the normal things like using tools, thinking, etc). However, I also believe that diffusion models can do some of this, in a much faster way.
🟥Wann bekommen wir AGI? Ich folge mit ~ > 50%er, innerer Sicherheit dem Argument 2027-2032, hier und hier (dieses ist sehr spezifisch und wieder einer dieser völlig ignorierten huge, if true Momente) und hier samt Begleitpodcast, der vieles klarer macht, sind ein paar der Subargumente hervorragend ausgelegt - und hier noch ein paar Einordnungen, was diese Prognosen bedeuten (ein weiteres Beispiel: Der einst “heilige Gral” der KI-Forschung, der Turing Test, wurde bereits geknackt und niemanden juckt es - ich denke für 99% werden die nächsten Jahre wie eine Tour durch ein Zauberland vorkommen)
🟦🟩Ich weiß nicht, ob ich es jemals schaffen werde, diesen Treasure Trove adäquat durchzuarbeiten, will ihn aber definitiv niemandem vorenthalten - wer LLMs tiefer verstehen will, ist hier weit vorn dabei:
🟦Andere Perspektive auf das Saying im KI-Space “Die nächste Revolution abseits der Tech wird in der UI passieren”
🟥Die ersten Indizien beginnen sich zu häufen, dass KIs allein besser sind als KIs + Menschen (Potentiell huge, if true aber mir persönlich noch viel zu dünn um belastbar darauf zu argumentieren aber groß genug, es bereits zu erwähnen)
🟦🟩Another Day, another Benchmark, heute: Wie gut können KI-Agents im Web browsen?
🟥🟦🟩Möglicherweise erlangen wir Unsterblichkeit (in a way) durch generative Ghosts
🟩Gerade wenn man denkt, man hat den Großteil im KI-Space gesehen, baut jemand ein verteiltes KI-System, bei dem jeder neue Rechner unterstützen kann (die Theorie kenne ich, aber praktisch habe ich’s noch nirgends gesehen bisher)
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Für Endanwender
🟦Beispiel für eine LLM-Code-Workflow
🟦Gutes Paper zum Endanwender-Umgang mit LLMs:
🟦Googles hauseigener Prompt Engineering Guide, mindestens lohnenswert als Ergänzung des eigenen Wissens
🟩Kostenlose Coding-IDE von Google, Firebase - meiner sehr kompakten Erfahrung nach okayish, ich bleibe bei Cursor auf absehbare Zeit
🟦Wer, zu Recht, aktuell im finsteren Fichtendickicht von OpenAIs GPTs den Überblick verloren hat, dem hilft vielleicht der Model Selector
🟦Wer sich fragt, wie andere Leute KI-Systeme nutzen und wie sich das im Vergleich zu z.B. letztem Jahr geändert hat, eine neate Übersicht ist hier zu finden:
🟩Cutes kleines Text-to-Speech-Tool direkt im Browser
Für Entscheider
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🟦Wie Dell mit KI mehr Umsatz bei weniger Mitarbeitern macht, Strategie runtergebrochen und eingedampft
🟦Nicht der Punkt des Artikels, aber spannend für den eigenen Arbeitsalltag ggf., in der Einordnung potentieller KI-Experten zur Mitarbeit:
Who did we define as ‘AI experts’ and how did we identify them?
For this project, we defined “AI experts” as individuals who demonstrate expertise via their work or research in artificial intelligence or related fields. We focused only on those who live in the United States. Expert responses are unweighted and only representative of the views of those who responded.
To identify these individuals, we created a list of authors and presenters at 21 AI-focused conferences from 2023 and 2024. This list was developed in consultation with project advisers.
We aimed to capture a broad range of perspectives and expertise related to AI. The conferences covered topics including research and development, application, business, policy, social science, identity and ethics.
Center researchers used public information and an email finder service to identify authors and presenters who lived in the U.S. and collect email addresses. To be eligible for the survey, experts had to confirm 1) their work or research relates to AI, machine learning or related topics and 2) that they live in the U.S.
The study was not designed to estimate the demographics of the AI workforce, and responses received may reflect choices in sample design as well as nonresponse. Refer to Appendix A for the demographic breakdown of responses received.
We did not receive enough responses from Hispanic or Black experts to be able to report expert views by race and ethnicity; this reflects the racial and ethnic makeup of the field. These groups’ responses are incorporated into the general figures throughout.
We also did not receive enough responses from experts working at nonprofits, in government or self-employed to break out these groups separately. Their responses, too, are included in general figures.
To help make sure we heard from a range of voices, we also conducted 30 in-depth interviews with experts who responded to the survey.
Please refer to the methodology for more information, including a list of which conferences were included and detail on the steps taken to select and survey these experts.
🟦KI kann jetzt auch reliabel bei Leadership-Skills unterstützen / leiten
🟦Guter Artikel um seine eigenen Entscheidungs-Mentalmodelle entlang von KI-Fortschritt zu updaten, z.B. entlang von Step-Functions in Entwicklungen:
🟦Pricing von KI-Lösungen ist aus einer langen Liste von Gründen herausfordernd - diese Übersicht kann helfen:
🟩Nicht nur in GPUs - dem zentralen Treiber des KI-Booms aktuell, auch bei TPU-Hardware geht der Fortschritt explosiv weiter:
🟦Gutes Geschäftsmodell-Beispiel: Von “Mitarbeiter beschreiben was man haben möchte und dieser schaut nach, was am ehesten vorrätig ist” zu “KI beschreiben, was man haben möchte und diese produziert, was man haben möchte” am Beispiel Gerüchte wie z.B. Parfums:
Das war’s für heute, bis nächstes Mal 🤖
Ben