Podcasts about ki modell

Zum großen Staffelfinale von FTT nehmen wir euch mit auf einen Deep Dive in die Welt der Large Language Models und versprechen: Nerd*innen-Herzen werden höher schlagen!Wir klären, was es mit Begriffen wie Embeddings, Softmax, Transformer und Self-Attention auf sich hat und wie genau eigentlich Tools wie ChatGPT unter der Haube funktionieren. Wie kommt ein KI-Modell auf das nächste Wort? Warum ist “large” nicht einfach nur groß? Und was hat es mit dem Begriff “stochastischer Papagei” auf sich?Diese Folge ist eine intensive, aber verständliche Reise durch neuronale Netze, Wahrscheinlichkeiten und mathematische Magie, perfekt für alle, die im Sommer nicht nur Sonne tanken wollen, sondern auch Wissen.Und wenn ihr verstehen wollt, warum eine „künstliche Intelligenz“ eigentlich gar nicht intelligent ist – hier entlang zur Folge!

In dieser Podcast-Folge gebe ich zusammen mit meinem Kollegen, dem Head of AI & Automation, Thomas Fröhlich, ein Update zu den neuesten Entwicklungen im Bereich KI und Automatisierung. Wir sprechen über coole neue Features, die uns die Arbeit erleichtern, und über unsere Eindrücke von der InsureNXT 2025. Hier sind 5 Highlights aus unserer Unterhaltung: PDF-Formatierung & Zusammenfassung: Ich berichte von der neuen Möglichkeit, PDFs nicht nur zu erstellen, sondern auch zu formatieren und lange Berichte automatisch zusammenzufassen lassen – sowohl mit Groq AI als auch ChatGPT (inklusive Grafiken!). YouTube-Transkribierung mit Gemini: Gemini (kostenpflichtige Version) transkribiert jetzt Youtube-Videos superschnell. Das funktioniert zwar nicht immer fehlerfrei, aber es spart mir trotzdem enorm Zeit und zusätzliche Tools. Wir diskutieren, warum das so schnell geht (Youtube-Untertitel) und vergleichen es mit Drittanbietern. Custom GPTs (Gems in Gemini): Ich erkläre das Konzept der "Custom GPTs", wo man eigene, wiederverwendbare Prompts erstellt, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Gemini bietet diese Funktion kostenlos als "Gems" an. Wir skizzieren, was "Gems" im Kontext von System Prompts und dem Gesamt-Prompt bedeuten. Diese Erklärung wird in einer späteren Folge vertieft. InsureNXT 2025: Wir teilen unsere Eindrücke von der InsureNXT 2025. KI und Automatisierung waren omnipräsent! Wir diskutieren die dort vorgestellten Themen: Strategien, Use Cases (Kundenservice, Schadenmanagement), die Herausforderung der Implementierung von KI in Unternehmen, und die oft fehlende "Hands-on"-Mentalität in den Präsentationen. Wir sprechen darüber, dass KI-Modelle letztendlich immer noch Software sind, die sorgfältig in die Organisationsstrukturen integriert werden müssen. System Prompts: Wir tauchen tief in das Thema "System Prompts" ein – die Anweisungen, die ein KI-Modell steuern und seine Persönlichkeit, sein Verhalten und seine Fähigkeiten definieren. Wir analysieren, warum sie so wichtig sind (Explainable AI, Nachvollziehbarkeit, Risikomanagement, Jailbreak Resistance), und was der Leak des Cloud-System Prompts bedeutet. Ich teile, was man aus der Analyse des geleakten Cloud-System Prompts lernen kann (z.B. Länge der Instruktionen, Umgang mit Wissen, etc.). Wir stellen fest, wie wichtig gute Prompt Engineers und Product Owner in Zukunft werden. Links in dieser Ausgabe Zur Homepage von Jonas Piela Zum LinkedIn-Profil von Jonas Piela Zum LinkedIn-Profil von Thomas Fröhlich Die Liferay Digital Experience Platform Kunden erwarten digitale Services für die Kommunikation, Schadensmeldung und -abwicklung. Liferays Digital Experience Platform bietet Out-of-the-Box-Funktionen wie Low-Code, höchste Sicherheit & Zuverlässigkeit. Jetzt Kontakt aufnehmen.

OpenAI hat endlich Klarheit geschaffen – und erklärt erstmals offiziell, welches KI-Modell für welche Aufgaben am besten geeignet ist. In dieser Folge von Shape of Tomorrow erfährst du, warum GPT-4o das neue Multitalent im Alltag ist, wofür GPT-4.5 mit seiner emotionalen Sprachkompetenz glänzt, und welche spezialisierten Modelle für Datenanalyse, Programmierung, Strategie oder hochpräzise Fachfragen ideal sind. Wir sprechen über die Stärken, Einsatzbereiche und Grenzen der neuen Modellfamilie – und darüber, warum die Zukunft der KI nicht in einem Alleskönner liegt, sondern in der gezielten Auswahl des passenden Werkzeugs. Perfekt für alle, die KI nicht nur nutzen, sondern verstehen wollen.

Willkommen zum Longevity Briefing! Wir sprechen über die neuesten Entwicklungen in der Welt der Healthy Longevity. Wir bringen dir wissenschaftlich fundierte News, neue Therapien, spannende Forschungsergebnisse und vieles mehr. Diese Woche: 1. Künstliche Intelligenz erkennt Herzalter im EKG Zum Blogpost: https://stayoung.de/blog/KI_Herzalter Zum Artikel: https://www.aerzteblatt.de/news/kunstliche-intelligenz-erkennt-herzalterung-im-ekg-078691d4-1527-4f86-8ecc-434619b57e48 2. Was nach Ozempic & Co kommt: Neue GLP-1-Medikamente und wie sie wirkenZum Blogpost: https://stayoung.de/blog/neue_Abnehmspritzen Zum Artikel: https://www.newscientist.com/article/mg26535364-500-glp-1-drugs-are-only-the-start-the-powerful-drugs-to-expect-next/ 3. Zurück zum Aderlass? Regelmäßiges Blutspenden könnte überraschende gesundheitliche Vorteile bringen Zum Blogpost: https://stayoung.de/blog/zurueck-zum-Aderlass Zum Artikel: https://journals.lww.com/gjtm/fulltext/2020/05010/the_inconspicuous_health_benefit_of_blood_donation.12.aspx

12 Points bei Steady unterstützen: https://steadyhq.com/de/12-points-der-esc-podcast/aboutKeine Woche mehr, dann ist die ESC-Woche endlich angebrochen. In Basel sind die ersten Proben gestartet, bei den Quoten bewegt sich ein bisschen was und das KI-Modell sieht ein überraschendes Land auf Platz 2. Ihr seht: Es wird so kurz vor dem ESC 2025 nicht langweilig.Deswegen widmen wir uns in der aktuellen Folge nochmal den Entwicklungen und News zum Eurovision Song Contest. Doch über eines können wir noch nicht berichten: Wie der Auftritt von Abor und Tynna aussehen wird. Denn daraus machen sie noch immer ein Geheimnis.Podcast-Tipp - Wie gewinnt man den ESC?: https://www.ardaudiothek.de/sendung/esc-update/82411386/Zu unserem Twitch-Channel kommt ihr hier: https://twitch.tv/dasdilettantischeduettNoch mehr von Mikkel und Andi findet ihr hier: https://linktr.ee/dasdilettantischeduettIntro & Outro: RixdorfCover-Foto: Fabian Sponheimer https://fabiansponheimer.com Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Das ist das KI-Update vom 30.04.2025 mit diesen Themen: Offenes KI-Modell Qwen 3 Ein KI Roboterarm für 100$ Die Meta-AI App Open AI zieht GPT 4.o zurück Ein fragwürdiges KI-Experiment auf Reddit Links zu allen Themen der heutigen Folge findet Ihr hier: https://heise.de/-10367340 https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki   Das KI-Update als Newsletter  Das KI-Update gibt es jetzt auch als Newsletter. Gemeinsam mit den Kollegen von The Decoder bereiten wir alle Themen aus dem Podcast zum Nachlesen für Euch auf. Komplett mit allen Links zu weiterführenden Themen. Ihr könnt Euch auf unserer Website dafür anmelden. Alle Infos findet Ihr unter heise.de/newsletter – oder folgt dem Anmelde-Link in den Shownotes.

Haas, Lucian www.deutschlandfunk.de, Forschung aktuell

Bye bye, ChatGPT Plus! Du hast Dich bestimmt schon mal gefragt, wie sicher Deine Daten bei ChatGPT eigentlich sind oder ob es nicht doch ein anderes KI-Modell gibt, das besser zu Deinem Arbeitsalltag passt. In der neuen Folge nehme ich Dich deswegen mit hinter die Kulissen meiner Entscheidung: Warum ich nach über zwei Jahren treuer Plus-Nutzerin jetzt „Goodbye“ gesagt habe und in den Team-Tarif gewechselt bin. Ich erzähle Dir ehrlich und persönlich, was mich an ChatGPT Plus zuletzt gestört hat. Und weißt Du was? Es macht einen Riesenunterschied, wenn man nicht mehr doppelt denkt und arbeitet, sondern gemeinsam im Team durchstartet. Darum geht's im Überblick:

Führungskräfte und KI: Warum Warten keine Strategie ist    Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsszenario mehr, sondern realer Wettbewerbsfaktor. Eine aktuelle ZEW-Studie zeigt, dass 93 % der Führungskräfte, die KI aktiv nutzen, von positiven Produktivitätseffekten überzeugt sind. Doch wie sieht die Realität aus? Tatsächlich ist es nur ein Drittel der Unternehmen, das bereits strategisch auf KI setzt, während zwei Drittel noch beobachten, delegieren oder zögern. Aber ist das eine nachhaltige Strategie? Ganz klar: Nein! Michael Schmid auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/michaelschmid-ki/   KI als Gamechanger: Unternehmen profitieren messbar Laut einer Studie des Handelsblatt KI Briefings konnten drei Viertel der Unternehmen, die KI bereits aktiv einsetzen, eine Umsatz- oder Gewinnsteigerung von mindestens 10 % erzielen. Das zeigt: Der Einsatz von KI ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern bringt bereits heute konkrete finanzielle Vorteile. Und die Investitionen? Verglichen mit den Potenzialen sind sie gering: Sei es eine API-Anbindung, ein unternehmensspezifisches KI-Modell oder eine einfache Subscription – die Einstiegshürden sind niedriger als oft angenommen.   Die Schattenseite: Mitarbeiter improvisieren ohne klare KI-Strategie Während die Unternehmensführung zögert, nehmen Mitarbeitende das Heft selbst in die Hand. Eine aktuelle Studie zeigt, dass 50 % der Mitarbeitenden KI privat für berufliche Zwecke nutzen – ohne offiziellen Rahmen ihres Unternehmens. Das bedeutet: Unternehmen verschenken nicht nur Potenzial, sondern setzen sich auch Sicherheitsrisiken aus. Das Problem ist nicht die Eigeninitiative der Mitarbeitenden, sondern das Fehlen einer klaren strategischen Einbindung der KI in Unternehmensprozesse.   KI und menschliche Kompetenzen: Das perfekte Zusammenspiel Ein weiteres wichtiges Learning: KI ersetzt nicht einfach Jobs, sondern verändert Anforderungsprofile. Eine Analyse von 12 Millionen Stellenanzeigen in den USA zeigt, dass KI-bezogene Jobs deutlich häufiger nach Kompetenzen wie analytisches Denken, Kreativität und Anpassungsfähigkeit verlangen. Unternehmen, die jetzt KI gezielt einsetzen, schaffen nicht nur Effizienzgewinne, sondern steigern auch die Nachfrage nach hochqualifizierten, menschlichen Fähigkeiten.   Fazit: KI ist keine Option, sondern ein Muss Die digitale Transformation wartet auf niemanden. Unternehmen, die heute nicht aktiv werden, riskieren, den Anschluss zu verlieren. Es ist an der Zeit, als Führungskraft Verantwortung zu übernehmen: Verstehen, testen, integrieren. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache – und der Wettbewerb wartet nicht.     Noch mehr von den Koertings ...  Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonstJede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen. Melde dich kostenfrei an ... www.koerting-institute.com/ki-cafe/   Das KI-Buch ... für Selbstständige und Unternehmer Lerne, wie ChatGPT deine Produktivität steigert, Zeit spart und Umsätze maximiert. Enthält praxisnahe Beispiele für Buchvermarktung, Text- und Datenanalysen sowie 30 konkrete Anwendungsfälle. Entwickle eigene Prompts, verbessere Marketing & Vertrieb und entlaste dich von Routineaufgaben. Geschrieben von Torsten & Birgit Koerting, Vorreitern im KI-Bereich, die Unternehmer bei der Transformation unterstützen. Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 6,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten. Das Buch in deinen Briefkasten ... www.koerting-institute.com/ki-buch/   Die KI-Lounge ... unsere Community für den Einstieg in die KI (>1400 Mitglieder) Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs. Tausche dich mit über 1400 KI-Enthusiasten aus, stelle Fragen und starte durch. Initiiert von Torsten & Birgit Koerting, bietet die KI-Lounge Orientierung und Inspiration für den Einstieg in die KI-Revolution. Hier findet der Austausch statt ... www.koerting-institute.com/ki-lounge/   Starte mit uns in die 1:1 Zusammenarbeit Wenn du direkt mit uns arbeiten und KI in deinem Business integrieren möchtest, buche dir einen Termin für ein persönliches Gespräch. Gemeinsam finden wir Antworten auf deine Fragen und finden heraus, wie wir dich unterstützen können. Klicke hier, um einen Termin zu buchen und deine Fragen zu klären. Buche dir jetzt deinen Termin mit uns ... www.koerting-institute.com/termin/   Weitere Impulse im Netflix Stil ... Wenn du auf der Suche nach weiteren spannenden Impulsen für deine Selbstständigkeit bist, dann gehe jetzt auf unsere Impulseseite und lass die zahlreichen spannenden Impulse auf dich wirken. Inspiration pur ... www.koerting-institute.com/impulse/   Die Koertings auf die Ohren ... Wenn dir diese Podcastfolge gefallen hat, dann höre dir jetzt noch weitere informative und spannende Folgen an ... über 390 Folgen findest du hier ... www.koerting-institute.com/podcast/   Wir freuen uns darauf, dich auf deinem Weg zu begleiten!

Bis zu 20 Prozent besser sollen mittelfristige Wettervorhersagen werden, also Vorhersagen für die nächsten ein bis zwei Wochen. Möglich macht das ein KI-Modell, das auch vom Deutschen Wetterdienst verwendet wird. Christine Langer im Gespräch mit Dr. Jan Kellermann, Deutscher Wetterdienst

Wo steht die deutsche Tech- und Software-Branche im internationalen Vergleich? Wie relevant ist der internationale Wettbewerb für die deutsche Software-Landschaft? Wie wird KI den M&A-Prozess und die dazugehörigen Jobs verändern? Diese Themen bewegen uns aktuell mehr denn je und viele Menschen sind besorgt, dass Deutschland im internationalen Software- und Tech-Wettbewerb nicht mithalten kann und den Anschluss verlieren könnte oder bereits verloren hat. Wie die Lage wirklich aussieht, weiß Sascha Pfeiffer, MD, Global Co-Head Software und Head European Technology Group von Houlihan Lokey. Sascha blickt auf 25 Jahre Erfahrung im M&A und Investmentbanking zurück und begleitet die Branche quasi “schon immer”. Deswegen ist er genau der Richtige für diesen Sektor-Deep-Dive mit internationalem Vergleich. Wir beleuchten in dieser Episode:wo der deutsche Software-M&A-Markt im internationalen Vergleich steht,wo unsere Stärken und Schwächen im Tech-Segment liegen,welche Chancen und Risiken KI für Tech-M&A-Deals bietet,wie das Tech-Team bei Houlihan Lokey aufgestellt ist,was die Software-Branche in Zukunft erwartet,und vieles mehr... Viel Spaß beim Hören!***Timestamps:(00:00:00) Intro(00:02:30) Vita Sascha(00:09:40) Karriere-Tipps(00:15:33) Deal GCA Altium x Houlihan Lokey(00:20:05) Vorstellung Houlihan Lokey(00:25:30) Tech-Team bei HL(00:30:20) KI-Tools bei HL(00:39:10) Ausblick HL(00:48:15) Software-Markt in Deutschland vs. international(00:54:40) Digitalisierung in Deutschland(00:58:10) Braucht Deutschland ein eigenes KI-Modell?(01:02:05) Wie können wir international im Tech-Segment aufholen?(01:05:40) Ausblick Software- und M&A-Markt***Alle Links zur Folge:Kai Hesselmann auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kai-hesselmann-dealcircle/Close the Deal auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/closethedeal-podcastSascha Pfeiffer auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sascha-pfeiffer-b3606355/Houlihan Lokey auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/houlihan-lokey/Website Close the Deal: https://dealcircle.com/ClosetheDeal/***AMBER ist die Plattform für sichere Unternehmensnachfolgen. Schaut bei AMBER vorbei, wenn ihr keinen relevanten Deal mehr verpassen oder die Reichweite eurer Verkaufsmandate zusätzlich erhöhen wollt: www.amber.deals***Du bist M&A-Berater im Small- oder Midcap-Segment und suchst einen Überblick über alle relevanten Deals?Jetzt schnell den

Wie immer gibt es die neusten KI News und Pip geht über die Quartalszahlen von Nvidia, Salesforce und Snowflake. Zudem freut sich Pip über die AppLovin Short Reports. Unterstütze unseren Podcast und entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf doppelgaenger.io/werbung. Vielen Dank! Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) Bitcoin (00:11:00) Amazon Chip (00:13:00) GPT 4.5 (00:19:50) Gemini Coding Tool (00:23:45) Tencent, Shein & Temu (00:29:00) Meta (00:40:45) Nvidia (00:53:15) Salesforce (00:57:20) Snowflake (01:01:15) AppLovin Short Reports (01:10:40) Duolingo (01:13:10) Stripe (01:22:00) Musk (01:25:40) Meta (01:28:20) Bezos (01:34:00) Doge (01:53:00) Andrew Tate (01:55:20) Social Impact Fonds Shownotes Elon Musk: Der Woke Virus is heimtückischer und tödlicher als er erscheint Twitter Sam Altman: GPT-4.5 ist fertig! Es ist das erste Modell, das sich für mich anfühlt, als würde ich mit einem Menschen sprechen. Twitter Das KI Entwicklungs-Tool von Google Gemini ist jetzt für einzelne Nutzer kostenlos The Verge Amazons Cloud-Einheit baut Quantencomputer-Chip namens Ocelot Bloomberg Tencent veröffentlicht neues KI-Modell und sagt, dass es schneller antwortet als DeepSeek-R1 Reuters Temu- und Shein-Verkäufe sinken, nachdem Trump die Zollbefreiung aufgehoben hat South China Morning Post Meta erörtert KI-Rechenzentrumsprojekt, das 200 Milliarden Dollar kosten könnte The Information Meta plant die Veröffentlichung einer eigenständigen Meta AI-App, um mit ChatGPT von OpenAI zu konkurrieren CNBC AppLovin-Aktien stürzen nach Berichten von Short Sellern ab Financial Times Meta sagt, es habe einen „Fehler“ behoben, nachdem Instagram-Nutzer eine Flut von grafischen und gewalttätigen Inhalten gemeldet hatten CNBC Jeff Bezos macht Vorgaben für Meinungsseiten der "Washington Post" Die Zeit Musk bei Trumps erster Kabinettssitzung: Die USA werden ohne DOGE bankrott gehen WSJ DOGE streicht still und leise die 5 größten Ausgabenkürzungen, die letzte Woche gefeiert wurden New York Times Musk verliert 21 Angestellte: Doge-Mitarbeiter schmeißen aus Protest hin n-tv Die FAA steht angeblich kurz davor, einen 2,4-Milliarden-Dollar-Vertrag zu stornieren und die Arbeit an Elon Musks Starlink zu vergeben Washington Post Elon Musks Starlink hält moderne Sklaverei-Verbindungen online Wired Musk will, dass pensionierte Fluglotsen ihre Arbeit wieder aufnehmen Axios Argentiniens Javier Milei will den Senat umgehen und Richter des Obersten Gerichtshofs per Dekret ernennen Financial Times Tate-Brüder kommen in die USA, nachdem Rumänien das Reiseverbot aufgehoben hat Financial Times Influencer, die den Epstein-Ordner erhalten hatten, wurden dabei erwischt, wie sie identische Nachrichten posteten, so dass es wie eine koordinierte Werbung aussah. Twitter Social Impact Fonds

Beim VBS bleibt kein Stein auf dem anderen: Die Verteidigungsministerin, der Armeechef und der Nachrichtendienstchef gehen. Und den Rüstungskonzern Ruag erschüttert ein Millionenbetrug. Wie kommt man da wieder raus? Weitere Themen: · Grossbritannien: Premierminister Keir Starmer will deutlich mehr Geld ausgeben für die Verteidigung. Warum dahinter auch politisches Kalkül steckt. · Wetter: Künstliche Intelligenz wird von nun an bei der Wettervorhersage mitwirken. Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage gab den Startschuss für ein neues KI-Vorhersagemodell. Wo das KI-Modell den ursprünglichen Modellen noch hinterherhinkt. · Schlaf: Eine neue Umfrage aus Deutschland zeigt, dass fast vier von zehn Deutschen zu Schlafmitteln greifen. Wie problematisch ist das? Eine Schlafforscherin gibt Antworten.

Die Themen von Minh Thu und Flo am 26.02.2025: (00:00:00) Wer wird Millionär? 88 Millionen Euro Lotto-Gewinner:in gesucht! (00:01:51) Trumps Deal: Was bekommt die Ukraine von den USA für ihre seltenen Erden? (00:05:55) Datenschutz: Doctolib nutzt sensible Patientendaten, um ein KI-Modell zu trainieren. (00:09:31) Bundestagswahl: Warum Die Linke und die AfD bei jungen Wähler:innen so beliebt sind. (00:16:14) Podcast-Tipp: "Durchgefallen" über die Mängel im Deutschen Schulsystem: https://1.ard.de/durchgefallen Hier geht`s zu unserem WhatsApp Channel: https://1.ard.de/0630-Whatsapp-Kanal Oder einfach diesen QR-Code abscannen: https://1.ard.de/0630-bei-Whatsapp Habt ihr Feeback oder Themenwünsche? Dann meldet euch gerne per (Sprach-)Nachricht an 0151 15071635 oder per Mail an 0630@wdr.de. Von 0630.

Mit Claude 3.7 Sonnet bringt Anthropic sein bislang leistungsstärkstes KI-Modell auf den Markt – speziell optimiert für Softwareentwickler. Doch was macht es besser als ChatGPT? Dank neuem Denkmodus, verbessertem Debugging und direkter GitHub-Integration könnte es den Entwicklungsprozess grundlegend verändern. In dieser Folge von Shape of Tomorrow analysieren wir, ob Claude 3.7 Sonnet ein echter Gamechanger ist oder nur ein weiteres KI-Update im Wettlauf der Tech-Giganten. Hört rein und entscheidet selbst!

Während Apple hat nächste Woche ein neues Familienmitglied vorstellt, lässt sich OpenAI Zeit. Anthropic hat sich angeschaut wie wir AI nutzen und prognostiziert $34,5 Milliarden Umsatz in 2027. Arm baut Chips für Meta. Für Chris schauen wir uns endlich die Zahlen von AppLovin an. Dazu gibt es noch Earnings von Reddit, TheTradeDesk, Airbnb, Adyen. Entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf doppelgaenger.io/werbung. Vielen Dank! Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) Apple (00:02:50) OpenAI (00:05:15) Anthropic (00:17:30) Arm (00:19:30) AppLovin (00:27:45) Reddit (00:37:20) Adyen (00:40:00) TheTradeDesk (00:43:10) Robinhood (00:50:00) Coinbase (00:50:40) Airbnb (00:58:50) Datadog (00:59:00) Boulevard Corner Shownotes OpenAI verschiebt sein o3-KI-Modell zugunsten einer „einheitlichen“ Version für die nächste Generation TechCrunch Anthropic prognostiziert rasantes Wachstum auf 34,5 Milliarden Dollar Umsatz im Jahr 2027 The Information Der „Index“ von Anthropic verfolgt die KI-Wirtschaft Axios Arm sichert sich Meta als ersten Kunden für ehrgeiziges neues Chip-Projekt Reuters Google Maps zeigt tatsächlich „(Golf von Amerika)“ an, während Google ... lilyraynyc

In dieser Episode tauchen Lars und Fabian in die aufgeregte Diskussion rund um DeepSeek ein – das neue KI-Modell aus China, das angeblich mit einem Bruchteil der Kosten von OpenAI entwickelt wurde. Ist das der große Durchbruch oder nur ein weiterer Management-Hype?Lars bringt seine Skepsis gegenüber unterkomplexen Erfolgsrezepten auf den Punkt und erklärt, warum Kausalitäten oft viel komplexer sind, als sie auf den ersten Blick erscheinen. Fabian hingegen fragt sich, welche Lessons Learned aus der DeepSeek-Story wirklich wertvoll sind – für Unternehmen, Führungskräfte und Innovationsprozesse.Außerdem diskutieren die beiden:

OpenAI vs. Google, OpenAI x WhatsApp und OpenAI als Agent Provider

Vom KI-Betreiber zum Anbieter: Haftung und Risiken   Künstliche Intelligenz verändert viele Branchen grundlegend. Doch wer haftet eigentlich, wenn KI-Systeme eingesetzt werden? Während Anbieter KI-Modelle entwickeln und bereitstellen, sind Betreiber diejenigen, die diese Modelle für ihre Zwecke nutzen. Doch in manchen Fällen können Betreiber rechtlich zu Anbietern werden – mit weitreichenden Konsequenzen. Prof. Dr. Philipp Hacker auf LinkedIn: LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/philipp-hacker   Betreiber vs. Anbieter: Wo liegt der Unterschied? Ein Betreiber ist eine Organisation oder Person, die ein KI-System unter eigener Aufsicht einsetzt. Typischerweise sind das beispielsweise Ärztinnen und Ärzte, die ein KI-gestütztes Diagnosetool verwenden. Ein Anbieter hingegen entwickelt oder vertreibt ein KI-Modell   Die entscheidende Frage ist, wann Betreiber die Grenze zum Anbieter überschreiten. Dafür gibt es mehrere relevante Faktoren.   Branding – Die „Scheinhaftung“ Wer eine bestehende KI-Lösung unter eigenem Namen oder eigener Marke anbietet, übernimmt rechtlich Verantwortung. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine bestehende KI in „BoschGPT“ umbenennt, wird es nicht mehr nur als Betreiber, sondern rechtlich wie ein Anbieter behandelt.   Unternehmen sollten vermeiden, ein generisches KI-Modell mit der eigenen Marke zu verknüpfen, um unerwünschte Haftungsrisiken zu umgehen.   Zweckänderung – KI für Hochrisikoanwendungen nutzen Ein KI-Modell ist nicht automatisch „hochrisikoreich“. General Purpose AI wie GPT oder Claude fällt nicht per se in diese Kategorie. Wird ein solches Modell jedoch in einem Hochrisikobereich wie medizinischer Diagnostik oder Recruiting-Prozessen eingesetzt, wird das Unternehmen rechtlich zum Anbieter. Der ursprüngliche Entwickler kann nicht nachvollziehen, wie Millionen von Nutzern seine KI einsetzen. Deshalb trifft die Verantwortung denjenigen, der die KI für ein Hochrisiko-Szenario nutzt. Sobald eine KI zur Kreditbewertung oder Personalauswahl eingesetzt wird, greift die Hochrisikoklassifizierung. Das Unternehmen muss sicherstellen, dass das Modell für diesen Zweck zertifiziert und geeignet ist.   Feintuning – Anpassung eines bestehenden Modells Wer ein KI-Modell durch Feintuning verändert, kann ebenfalls zum Anbieter werden. Das gilt insbesondere dann, wenn das Modell ursprünglich nicht für den Hochrisikobereich bestimmt war. Wenn ein Unternehmen eine offene KI wie Llama oder Mistral mit spezifischen Daten für ein HR-Tool trainiert, kann es als Anbieter eingestuft werden. Die bloße Nutzung einer spezialisierten Software, die bereits als Hochrisikoprodukt zertifiziert ist, macht ein Unternehmen nicht zum Anbieter. Entscheidend ist, ob durch Feintuning eine wesentliche Änderung am Modell vorgenommen wird. Fine-Tuning kann neue Transparenz- und Compliance-Pflichten auslösen, insbesondere nach Artikel 55 der KI-Verordnung. Unternehmen müssen sich mit zusätzlichen Anforderungen wie Red-Teaming und Risikoanalysen auseinandersetzen.   Möglichkeiten zur Risikominimierung Unternehmen können verschiedene Strategien nutzen, um rechtliche Fallstricke zu vermeiden. Es ist ratsam, keine eigene Marke auf bestehende KI-Modelle zu setzen, um eine Anbieterhaftung zu umgehen. General Purpose AI sollte nicht für Hochrisiko-Anwendungen genutzt werden, es sei denn, das Modell ist dafür zertifiziert. Feintuning sollte nur mit Bedacht eingesetzt werden. Alternativen wie Prompt Engineering oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) verändern das Modell selbst nicht und können eine bessere Argumentationsgrundlage bieten, um nicht als Anbieter zu gelten. Ein weiterer Ansatz ist die Nutzung kleinerer Modelle mit weniger als 10^25 FLOPs, da diese unter regulatorischen Schwellenwerten bleiben. In manchen Fällen kann es auch sinnvoll sein, Haftung gezielt auszulagern, etwa durch die Gründung einer separaten   Fazit Unternehmen, die KI-Modelle einsetzen, sollten sich bewusst sein, dass sie schnell vom Betreiber zum Anbieter werden können – mit erheblichen rechtlichen und regulatorischen Konsequenzen. Die sichere Nutzung von KI erfordert daher ein grundlegendes Verständnis der rechtlichen Rahmenbedingungen. Wer auf Hochrisikobereiche setzt oder Feintuning betreibt, sollte sich intensiv mit den Pflichten und Risiken auseinandersetzen. Wer Feintuning oder Hochrisiko-KI einsetzt, sollte sich frühzeitig mit KI-Compliance-Experten austauschen, um Haftungsrisiken zu minimieren.     Noch mehr von den Koertings ...  Das KI-Café ... jede Woche Mittwoch (>350 Teilnehmer) von 08:30 bis 10:00 Uhr ... online via Zoom .. kostenlos und nicht umsonstJede Woche Mittwoch um 08:30 Uhr öffnet das KI-Café seine Online-Pforten ... wir lösen KI-Anwendungsfälle live auf der Bühne ... moderieren Expertenpanel zu speziellen Themen (bspw. KI im Recruiting ... KI in der Qualitätssicherung ... KI im Projektmanagement ... und vieles mehr) ... ordnen die neuen Entwicklungen in der KI-Welt ein und geben einen Ausblick ... und laden Experten ein für spezielle Themen ... und gehen auch mal in die Tiefe und durchdringen bestimmte Bereiche ganz konkret ... alles für dein Weiterkommen. Melde dich kostenfrei an ... www.koerting-institute.com/ki-cafe/   Das KI-Buch ... für Selbstständige und Unternehmer Lerne, wie ChatGPT deine Produktivität steigert, Zeit spart und Umsätze maximiert. Enthält praxisnahe Beispiele für Buchvermarktung, Text- und Datenanalysen sowie 30 konkrete Anwendungsfälle. Entwickle eigene Prompts, verbessere Marketing & Vertrieb und entlaste dich von Routineaufgaben. Geschrieben von Torsten & Birgit Koerting, Vorreitern im KI-Bereich, die Unternehmer bei der Transformation unterstützen. Das Buch ist ein Geschenk, nur Versandkosten von 6,95 € fallen an. Perfekt für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit KI ihr Potenzial ausschöpfen möchten. Das Buch in deinen Briefkasten ... www.koerting-institute.com/ki-buch/   Die KI-Lounge ... unsere Community für den Einstieg in die KI (>1000 Mitglieder) Die KI-Lounge ist eine Community für alle, die mehr über generative KI erfahren und anwenden möchten. Mitglieder erhalten exklusive monatliche KI-Updates, Experten-Interviews, Vorträge des KI-Speaker-Slams, KI-Café-Aufzeichnungen und einen 3-stündigen ChatGPT-Kurs. Tausche dich mit über 1000 KI-Enthusiasten aus, stelle Fragen und starte durch. Initiiert von Torsten & Birgit Koerting, bietet die KI-Lounge Orientierung und Inspiration für den Einstieg in die KI-Revolution. Hier findet der Austausch statt ... www.koerting-institute.com/ki-lounge/   Starte mit uns in die 1:1 Zusammenarbeit Wenn du direkt mit uns arbeiten und KI in deinem Business integrieren möchtest, buche dir einen Termin für ein persönliches Gespräch. Gemeinsam finden wir Antworten auf deine Fragen und finden heraus, wie wir dich unterstützen können. Klicke hier, um einen Termin zu buchen und deine Fragen zu klären. Buche dir jetzt deinen Termin mit uns ... www.koerting-institute.com/termin/   Weitere Impulse im Netflix Stil ... Wenn du auf der Suche nach weiteren spannenden Impulsen für deine Selbstständigkeit bist, dann gehe jetzt auf unsere Impulseseite und lass die zahlreichen spannenden Impulse auf dich wirken. Inspiration pur ... www.koerting-institute.com/impulse/   Die Koertings auf die Ohren ... Wenn dir diese Podcastfolge gefallen hat, dann höre dir jetzt noch weitere informative und spannende Folgen an ... über 380 Folgen findest du hier ... www.koerting-institute.com/podcast/   Wir freuen uns darauf, dich auf deinem Weg zu begleiten!

Im Januar ging es an den Börsen viel Hin und Her. Was passiert ist, erfahrt ihr im ETF-Marktupdate

DeepSeek R1 sorgte im Januar für Aufsehen: Ein chinesisches KI-Modell, das mit offenen Gewichten und Chain-of-Thought Reasoning die etablierten US-amerikanischen Modelle wie o1 herausfordert – und das zu einem Bruchteil der bisher als notwendig erachteten Kosten. Die Ankündigung ließ sogar die Aktienkurse namhafter Chiphersteller einbrechen. Wie gelang DeepSeek dieser Durchbruch? Welche innovativen Engineering-Ansätze ermöglichten den Sprung vom klassischen Foundation Model zum leistungsstarken Reasoning-Modell? Ole und Robert nehmen die Evolution von DeepSeek R1 unter die Lupe und analysieren die mehrschichtigen technischen Innovationen, die hinter diesem Erfolg stehen. Sie diskutieren außerdem die konkreten Auswirkungen dieser Entwicklung auf den deutschen Unternehmenssektor.

In der aktuellen Folge von DEEPTECH DEEPTALK diskutieren Oliver und Alois über die neuesten Entwicklungen in der KI-Welt. Diesmal steht DeepSeek im Mittelpunkt – ein chinesisches KI-Modell, das mit geringen Kosten für Aufsehen sorgt und die Marktführer herausfordert. Themen der Folge: DeepSeek und die geopolitischen Folgen: Ein neuer Spieler auf dem Markt, der OpenAI & Co. unter Druck setzt. Was steckt wirklich dahinter? USA vs. China im KI-Wettrennen: Warum sich die Tech-Welt zunehmend in Lager spaltet und welche Rolle Open Source dabei spielt. Die Zukunft von LLMs: Werden große KI-Modelle zu austauschbaren Standard-Bausteinen oder bleibt OpenAI an der Spitze? Europas Chance: Exklusive Daten und smarte Anwendungen als Wettbewerbsvorteil – aber nutzt Europa das Potenzial? Agentensysteme und Operator-Modelle: Entwickelt sich KI in Richtung echter Automatisierung oder bleibt es ein Spielzeug für Tech-Interessierte? KI im Militär: Die USA wollen angeblich ihr Nukleararsenal mit KI steuern. Was steckt hinter dieser Ankündigung? Eine kontroverse Diskussion über die aktuelle Entwicklung von KI, ihre politischen Implikationen und die Frage, welche Technologie sich durchsetzen wird.

Die Digitalisierung in Deutschland kommt nur schleppend voran. In Asien werden Innovationen in rasantem Tempo umgesetzt, hierzulande wird stattdessen alles bis ins letzte Detail durchdacht. Agnes Heftberger kennt den internationalen Vergleich gut. Sie steht seit April 2024 an der Spitze von Microsoft Deutschland. Die gebürtige Österreicherin hat für IBM in Australien, Südostasien, Südkorea sowie in Neuseeland gearbeitet und zuletzt in Singapur gelebt. "In Asien gibt es diese Ambition, richtig schnell zu sein", sagt Heftberger. Deutschland hingegen diskutiere oft zu lange, anstatt einfach mal loszulegen, kritisiert die Managerin.Microsoft investiert in den kommenden Jahren 3,2 Milliarden Euro in den Ausbau von Rechenzentren und KI-Infrastruktur in Deutschland. "Wir glauben an dieses Land", betont Heftberger, die besonders beim Thema Künstliche Intelligenz eine große Chance für Deutschland sieht - wenn wir denn endlich in die Gänge kommen.Heftberger setzt vor allem auf praktische Anwendungen: Von der KI-gestützten Softwareentwicklung bei Mercedes bis zur Optimierung von Prothesen bei Ottobock - deutsche Unternehmen seien bereits weiter als viele denken, führt die 42-Jährige aus. Selbst ihr Friseur nutze bereits einen KI-Agenten. Heftberger selbst lebt das vor und hat in den letzten Wochen ihre eigenen KI-Agenten gebaut - kleine digitale Assistenten, die Aufgaben übernehmen. "Es ist gar nicht so schwer, wenn man es einfach mal ausprobiert."Um den Fachkräftemangel zu bekämpfen, hat Microsoft gemeinsam mit Partnern wie der DHL Group eine Weiterbildungsoffensive gestartet. Bis 2025 sollen 1,2 Millionen Menschen in Deutschland digitale Kompetenzen erwerben. "Der Wert entsteht durch die breite Anwendung der Technologie", betont Heftberger. Die gebürtige Österreicherin vergleicht KI mit der Elektrizität während der industriellen Revolution: "Der Wert kommt selten von dort, wo es erfunden wurde, sondern durch die Verbreitung in allen Branchen."Deutschland müsse jetzt nach vorn schauen und die Chancen der Transformation nutzen, anstatt zu hadern. Die Frage, ob Europa noch ein eigenes großes KI-Modell entwickeln sollte, sieht Heftberger pragmatisch. Der Fokus müsse darauf liegen, dass Unternehmen und Bürger KI schnell in ihren Alltag integrieren. "Das ist kein Sprint, sondern eine Netflix-Serie - und wer nicht dranbleibt, verpasst den Anschluss." Sie haben Fragen für Frauke Holzmeier und Andreas Laukat? Dann schreiben Sie eine E-Mail an sotechtdeutschland@ntv.de Unsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://datenschutz.ad-alliance.de/podcast.htmlAlle Rabattcodes und Infos zu unseren Werbepartnern finden Sie hier: https://linktr.ee/sotechtdeutschlandUnsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://art19.com/privacy. Die Datenschutzrichtlinien für Kalifornien sind unter https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info abrufbar.

EXPERTENGESPRÄCH | DeepSeek - bedrohlich oder genial? Joel Kaczmarek und KI-Experte Hamid Hosseini schauen sich DeepSeek an, das neue KI-Modell aus China, das die Tech-Welt in Aufruhr versetzt. Hamid, der mit seiner Firma EcoDynamics KI-Beratung anbietet und eng mit der Branche vernetzt ist, gibt spannende Einblicke in die Technologie hinter DeepSeek und analysiert die Auswirkungen auf den Markt. Von innovativen Trainingsmethoden bis hin zu geopolitischen Implikationen - diese Episode liefert einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in der KI-Welt. Du erfährst... ... wie DeepSeek mit innovativen Methoden wie Destillation und Chain of Thought-Ansätzen arbeitet ... wie sich DeepSeek von OpenAI unterscheidet ... warum die angeblichen Trainingskosten von 5-6 Mio Dollar wahrscheinlich zu niedrig angesetzt sind ... welche Auswirkungen DeepSeek auf den Technologie-Markt und Aktien wie Microsoft und Nvidia hat ... wie OpenAIs neue Entwicklungen wie der Operator und Sora funktionieren ... Details zum 500-Mrd-Dollar-Projekt Stargate der US-Regierung ... warum Europa dringend eine ähnliche Initiative wie die USA braucht ... wie sich die Konkurrenz zwischen den großen KI-Playern entwickelt Du verstehst nur Bahnhof? Zu viel Fachchinesisch? Unser Lexikon hilft dir dabei, die wichtigsten Fachbegriffe zu verstehen:KI - Künstliche Intelligenz, ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von intelligenten Maschinen befasst, die wie Menschen arbeiten und reagieren.DeepSeek - Ein KI-Modell aus Asien, das die KI-Welt laut den Sprechern durcheinanderwirbelt.Reasoning-Modell - Ein KI-Modell, das in der Lage ist, logische Schlussfolgerungen und Denkprozesse nachzubilden.Prompt-Engineering - Die Kunst, KI-Modelle durch spezifische Eingaben zu steuern und abzurufen.OpenAI - Ein führendes Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz, bekannt für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT-4.API - Application Programming Interface; eine Schnittstelle, die es verschiedenen Softwaresystemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Diese Episode dreht sich schwerpunktmäßig um Künstliche Intelligenz: Nachdem wir anfangs Erik Pfannmöller von Solvemate regelmäßig vor dem Mikro hatten, um dich zum Profi für Künstliche Intelligenz zu machen, diskutierten wir mit Rasmus Rothe (Merantix) und Jasper Masemann (HV Ventures) über dieses innovative Thema. Mittlerweile haben wir wechselnde Gesprächspartner um dem spannenden Thema KI auf den Grund zu gehen.

Diese Woche im Podcast: DeepSeek vs. OpenAI – Die KI-Revolution aus China?DeepSeek sorgt für Aufsehen – das chinesische KI-Modell könnte den Markt umkrempeln. Was macht es anders als OpenAI? Warum benötigt es angeblich nur einen Bruchteil der Rechenleistung? Und was bedeutet das für Unternehmen wie Nvidia? Darüber habe ich mit Carsten Kraus, KI- und Tech-Experte, gesprochen.Außerdem: Die EZB senkt erneut die Zinsen. Was bedeutet das für Anleger? Christian Kopf, Leiter Renten bei Union Investment, erklärt, warum jetzt ein guter Zeitpunkt sein könnte, um in Anleihen zu investieren.Zum Schluss unsere Investition der Woche: SAP. Der Software-Riese setzt konsequent auf KI und könnte davon langfristig profitieren.Vielen Dank fürs Zuhören! Annette Weisbach ist seit über 15 Jahren als Wirtschaftsjournalistin für internationale Medien wie CNBC, Bloomberg und DW-TV tätig. Als CNBC-Korrespondentin führe ich regelmäßig Interviews mit Top-Entscheidungsträgern und moderiere Podiumsdiskussionen.Haben Sie Fragen oder Anregungen?Kontaktinformationen unter:LinkedInWebpageBleiben Sie dran für weitere spannende Inhalte!

There's a new KId in town! Deepseek, das neue KI-Startup mit Sitz im chinesischen Hangzhou, hat es innerhalb kürzester Zeit geschafft, die US-Tech-Giganten wie Nvidia oder Meta gehörig ins Wanken zu bringen – und das Ganze mit einem kolportierten KI-Modell, das massiv günstiger ist und deutlich weniger Rechenleistung benötigt als die Konkurrenz um Open AI und Co. Wie viel Substanz hinter dem Hype um Deepseek steckt, ist bislang noch nicht klar und dennoch müssen sich Entscheider in Politik und Wirtschaft mit dem neuen Player und dessen Verheißungen und (Sicherheits-)Risiken auseinandersetzen. Das gilt auch für die Autoindustrie. Und dabei ist eine grundsätzliche Frage entscheidend: Wie geht man um mit der neuen Tech-Konkurrenz aus China, vor allem auch aus der Security-Perspektive? Und welche Rolle spielt Europa im Kalten KI-Krieg? Erste Einschätzungen zu den Folgen für die Autoindustrie durch den Deepseek-Schock: https://www.automotiveit.eu/technology/was-bedeutet-deepseek-fuer-die-autoindustrie-782.html Warum ist es in den USA zu einem Verbot von Autosoftware aus China gekommen? https://www.automotiveit.eu/technology/sind-vernetzte-fahrzeuge-aus-china-gefaehrlich-973.html Alles zum Security-by-Design-Trend: https://www.automotiveit.eu/technology/der-neue-weg-heisst-security-by-design-83-263.html Mehr zu Pascal und Yannick finden Sie auf LinkedIn: Pascal Nagel: https://www.linkedin.com/in/pascal-nagel/ Yannick Tiedemann: www.linkedin.com/in/yannick-tiedemann Hinweis: Die im Podcast getätigten Aussagen spiegeln die Privatmeinung der Gesprächspartner wider und entsprechen nicht zwingend den Darstellungen des jeweiligen Arbeitgebers

bto#280 – Die USA und China liefern sich ein erbittertes Wettrennen um die Vorherrschaft in der Künstlichen Intelligenz. So sorgt das chinesische Start-up DeepSeek für Aufsehen, weil es ein KI-Modell vorstellte, das in puncto Leistungsfähigkeit mit GPT-4 von OpenAI konkurrieren kann. Europa, währenddessen, spielt beim Thema KI wie bei den meisten Schlüsseltechnologien der Zukunft keine Rolle. Es gibt viele Vermutungen, woran der europäische Rückstand liegt: Mangel an erfahrenen Gründern, fehlendes Risikokapital oder Verkauf erfolgreicher Start-ups an die US-amerikanischen Tech-Giganten. Kein Wunder, dass die deutsche und europäische Politik versucht, mit mehr Förderung gegenzusteuern. Dabei gäbe es einen billigeren und effektiveren Weg, die Innovationskraft der EU zu steigern, wie eine aktuelle Studie zeigt. Das Kernproblem Europas sind demnach die zu hohen Kosten des Scheiterns. Und das ließe sich ändern!Im Gespräch mit den Unternehmern Olivier Coste und Yann Coatanlem geht Daniel Stelter ihrem Lösungsvorschlag auf den Grund.HörerserviceDie Studie zur europäischen Innovationskraft finden Sie hier: https://is.gd/1X4ilb Die Studie Cost of Failure and Competitiveness in disruptive Innovation finden Sie hier: https://is.gd/Og84Sk Das Buch Europe, Tech and War finden Sie hier: https://is.gd/BTVRPm Neue Analysen, Kommentare und Einschätzungen zur Wirtschafts- und Finanzlage finden Sie unter www.think-bto.com. Den monatlichen bto-Newsletter abonnieren Sie hier.Sie erreichen die Redaktion unter podcast@think-bto.com. Wir freuen uns über Ihre Meinungen, Anregungen und Kritik.ShownotesHandelsblatt – Wenn Sie in diesem ereignisreichen Jahr die Fakten im Blick behalten und auf vertrauenswürdigen Qualitätsjournalismus setzen möchten, haben wir ein gutes Angebot für Sie: Für kurze Zeit erhalten Sie das Handelsblatt digital oder gedruckt für zwölf Monate mit 40% Rabatt. Eine exklusive Handelsblatt-Tasche gibt es dazu. Jetzt sichern unter www.handelsblatt.com/2025 Werbepartner – Informationen zu den Angeboten unserer aktuellen Werbepartner finden Sie hier. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

In dieser Woche reden wir, Sebastian und Stefan, über ein regelrechtes Erdbeben in der Tech-Welt: Der chinesische KI-Entwickler Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司, kurz "Deep Seek" hat mit seinem neuen Sprachmodell den größten Börsencrash aller Zeiten bei einer Aktie ausgelöst. Was steckt hinter dieser faszinierenden Geschichte, die bisher erstaunlich wenig Aufmerksamkeit in den Medien bekommen hat? Deep Seek, ein Unternehmen von drei ehemaligen Finanzmarkt-Optimierern aus China, hat trotz US-Handelssanktionen und limitiertem Zugang zu High-End-Grafikkarten ein beeindruckendes KI-Modell entwickelt. Das Besondere: Mit deutlich weniger Rechenleistung und Energieverbrauch erreicht ihr Modell bessere Ergebnisse als die Konkurrenz von OpenAI und Google. Diese technologische Innovation führte zu einem massiven Einbruch bei Tech-Aktien, besonders bei Nvidia, da plötzlich der lineare Zusammenhang zwischen Rechenleistung und KI-Leistungsfähigkeit in Frage gestellt wurde. Allerdings wirft das Modell auch wichtige Fragen zur politischen Neutralität von KI auf. Bei heiklen Themen wie dem Tian'anmen-Massaker oder Fragen zu Xi Jinping weicht es gezielt aus. Dies öffnet eine breite Diskussion über die Rolle von KI als Informationsquelle und die möglichen Gefahren politisch gefärbter oder zensierter KI-Systeme - besonders in einer Zeit, in der KI-gestützte Antworten zunehmend klassische Suchergebnisse ersetzen. Die Entwicklung zeigt eindrucksvoll, wie Handelsbeschränkungen zu unerwarteten Innovationen führen können, wirft aber gleichzeitig kritische Fragen zur Zukunft der KI-Entwicklung und deren gesellschaftlichen Auswirkungen auf.

China und die USA liefern sich ein Wettrüsten in künstlicher Intelligenz. Die Überzeugung dahinter: Wer KI dominiert, wird die Welt dominieren. Europa, allen voran Deutschland, ist im Tiefschlaf. Es gibt derzeit nur zwei Länder, die im globale Rennen um KI-Vorherrschaft aussichtsreiche Startplätze belegen: China und die USA. US-Präsident Donald Trump hat kürzlich Investitionen von über 500 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur angekündigt. China hat am Tag von Trumps Inauguration sein eigenes KI-Modell vorgestellt: DeepSeek. Das Modell hat nach eigenen Angaben deutlich weniger gekostet, ist aber genauso leistungsfähig wie amerikanische Systeme. Dieser Wettbewerb wird geopolitisch das 21. Jahrhundert prägen. Europa versucht primär mit Regulierung zu reagieren. In der KI-Entwicklung scheint der Kontinent, trotz brillanter Forschung, hoffnungslos abgeschlagen. In dieser Folge von »Acht Milliarden« spricht Host Juan Moreno mit dem Politologen und KI-Experten Martin Wendiggensen, der in den USA an der Schnittstelle von KI und internationaler Politik forscht. »Europa ist in diesem Wettbewerb um die KI-Vorherrschaft derzeit abgeschlagen, dabei haben wir genug brillante Mathematiker und Physiker, um mit den USA und China mitzuhalten«, so Wendiggensen. Sollte Europa den Anschluss verlieren, droht mittelfristig eine enorme KI-Abhängigkeit und letztlich ein Wettbewerbsnachteil, der alle Wirtschaftsbereiche angehen wird – mit katastrophalen Folgen für den Wohlstand in der EU und in Deutschland.Hier geht es zur neuen Podcast-Episode.+++ Alle Infos zu unseren Werbepartnern finden Sie hier. Die SPIEGEL-Gruppe ist nicht für den Inhalt dieser Seite verantwortlich. +++ Den SPIEGEL-WhatsApp-Kanal finden Sie hier. Alle SPIEGEL Podcasts finden Sie hier. Mehr Hintergründe zum Thema erhalten Sie mit SPIEGEL+. Entdecken Sie die digitale Welt des SPIEGEL, unter spiegel.de/abonnieren finden Sie das passende Angebot. Informationen zu unserer Datenschutzerklärung.

Ein Start-up aus China liefert ein KI-Modell, das ChatGPT das Wasser reichen kann, aber nur einen Bruchteil kostet. Was macht Deepseek so besonders? Und wie viel Einfluss hat der chinesische Staat?

Ein neues KI-Modell aus China hat diese Woche eingeschlagen wie der Blitz. Der Aktienkurs amerikanischer Chiphersteller ist eingebrochen, die Investoren sind nervös.Die neue künstliche Intelligenz heisst Deepseek. Was sie auszeichnet: Die Entwicklung war viel günstiger als bei ähnlichen Modellen aus dem Westen wie beispielsweise Chat-GPT.Was kann Deepseek? Ist das ein Sieg für China im digitalen Wettrüsten? Und wie hängt das zusammen mit der Produktion von hoch spezialisierten Computerchips?Diese Fragen klärt Digitalredaktor Matthias Schüssler in einer neuen Folge des täglichen Podcasts «Apropos» und ordnet die neusten Entwicklungen in der globalen Tech-Industrie ein.Host: Philipp LoserGast: Matthias SchüsslerProduktion: Sara SpreiterMehr zum Thema:Die chinesische KI bietet Vorteile, hat aber auch Risiken und NebenwirkungenWo steht das chinesische Deepseek im Vergleich mit Chat-GTP und Co.?589 Milliarden Dollar weg: Was bedeutet der Rekordverlust von Nvidia?Besser und billiger als Chat-GPT? Deepseek lässt Tech-Aktien abstürzen – Rekordverlust für NvidiaKommentar: Deepseek führt die USA vor – gut so! Unser Tagi-Spezialangebot für Podcast-Hörer:innen: tagiabo.chHabt ihr Feedback, Ideen oder Kritik zu «Apropos»? Schreibt uns an podcasts@tamedia.ch

In der Episode #147 des E-Commerce Dudes Podcasts analysieren Daniel Höhnke und Tim Schestag, ob der deutsche E-Commerce endlich die Talsohle durchschritten hat. Laut aktuellen Zahlen verzeichnet der Onlinehandel in Deutschland erstmals seit 2021 wieder Wachstum – was steckt dahinter, welche Faktoren treiben diese Entwicklung, und ist das der Beginn einer nachhaltigen Erholung? Wir diskutieren die neuesten Daten und ihre Implikationen für Händler und Marken. Hauptthema:

Die chinesische Firma DeepSeek hat mit ihrem neuen KI-Modell die Finanzwelt schockiert. Der Wirtschaftsjournalist Holger Zschäpitz debattiert mit dem KI-Experten, Investor und Gründer von Bardeen.AI Pascal Weinberger über die Folgen für den KI-Komplex von Nvidia über Equinix bis Siemens Energy. Der dieswöchige Dietmar-Deffner-Ersatz verrät, was Anleger jetzt tun sollten und was hinter dem Jevons Paradox steckt. DEFFNER & ZSCHÄPITZ sind wie das wahre Leben. Wie Optimist und Pessimist. Im wöchentlichen WELT-Podcast diskutieren und streiten die Journalisten Dietmar Deffner und Holger Zschäpitz über die wichtigen Wirtschaftsthemen des Alltags. Schreiben Sie uns an: wirtschaftspodcast@welt.de Impressum: https://www.welt.de/services/article7893735/Impressum.html Datenschutzerklärung: https://www.welt.de/services/article157550705/Datenschutzerklaerung-WELT-DIGITAL.html

Heute: Grenze dicht oder nicht dicht: Merz will Abstimmung über illegale Migration ++ Grenze dicht oder nicht dicht: Merz will Bundestagsabstimmung über illegale Migration ++ neues KI-Modell verursacht Inferno an den Börsen ++ Motorsägenhersteller Stihl stellt Bundesregierung Ultimatum: Bleiben oder nicht? ++ Lenker eines Kraftfahrzeuges: Verhüllt oder nicht? ++ TE-Energiewendewetterbericht ++ Webseite: https://www.tichyseinblick.de

Brauchen die Anbieter von Modellen der Künstlichen Intelligenz doch viel weniger Hochleistungschips als bisher gedacht? Und was heißt das für die Ausrüster-Aktien?

Die Wall Street und ihre KI Aktien haben ein gewichtiges Problem, es heißt DEEPSEEK. Das KI Start-up hat wohl in zwei Monaten für 6 Millionen US $ ein KI Sprachmodel entwickelt, das es mit ChatGPT und Co aufnehmen kann. Mit äußerst wettbewerbsfähigen Preisen 2,19 US-Dollar pro eine Million Ausgabe-Tokens, im Vergleich zu 60 US-Dollar bei OpenAI“ setzt DeepSeek die Konkurrenz massiv unter Druck. Im Gegensatz zu vielen anderen Sprachmodellen verwendet DeepSeek R1 den Ansatz des simulierten Denkansatzes (simulated reasoning). Dabei ahmt das Modell menschliche Gedankengänge nach, indem es eine Kette von Überlegungen durchläuft, um Lösungen zu erarbeiten. Dieser Ansatz benötigt zwar mehr Zeit als herkömmliche Methoden, liefert jedoch insbesondere in den Bereichen Mathematik, Physik und Naturwissenschaften überlegene Ergebnisse. Das erste KI-Modell, das diesen Ansatz nutzte, war OpenAIs o1-Modell, das im September 2024 veröffentlicht wurde. Abonniere den Podcast, um keine Folge zu verpassen! ____ Folge uns, um auf dem Laufenden zu bleiben: • Facebook: http://fal.cn/SQfacebook • Twitter: http://fal.cn/SQtwitter • LinkedIn: http://fal.cn/SQlinkedin • Instagram: http://fal.cn/SQInstagram

Wir fangen mit den Großen Fünf Inauguration Memes an und hören vielleicht mit den Netflix Earnings auf. Dazwischen sprechen wir natürlich über den Trump Meme Coin, die kurze TikTok Pause am Sonntag und was OpenAI gerade so macht.  Entdecke die Angebote unserer Werbepartner auf doppelgaenger.io/werbung. Vielen Dank! Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) Trumps Amtseinführung 00:23:55 Trump Coin 00:31:00 TikTok 00:41:20 OpenAI 00:45:40 Deepseek R1 00:49:00 Meta Edits 00:51:30 Milliardärsmacht 00:58:00 Hedge Funds Shownotes Das Who's Who von Trumps exklusiver Einweihungszeremonie WSJ Faktencheck: Trump machte mehr als 20 falsche Behauptungen in seiner Rede zur Amtseinführung CNN TikTok beginnt mit der Wiederherstellung des US-Dienstes, nachdem Trump versprochen hat, das Verbot zu verzögern Financial Times OpenAI hat ein KI-Modell für die Wissenschaft der Langlebigkeit entwickelt MIT Technology Report OpenAIs Agententool könnte kurz vor der Veröffentlichung stehen TechCrunch Das neue chinesische Deepseek R1-Modell schlägt alle anderen LLM-Modelle in... warten Sie es ab... MATH! ecommerceshares Oxfams Bericht zu sozialer Ungleichheit Milliardärsmacht beschränken, Demokratie schützen Oxfam Hedgefondsmanager kassieren fast die Hälfte der Anlagegewinne als Gebühren Financial Times

Das ist das KI-Update vom 09.01.2025 unter anderem mit diesen Themen: Revolutionäres KI-Modell o3 von OpenAI mit hohem Rechenaufwand und Preisschild KI-Agent "Operator" von OpenAI soll im Januar starten Microsoft veröffentlicht kleines Phi-4-LLM als Open-Source-Modell mit Gewichten Kleinere KI-Modelle können laut Forschern große Sprachmodelle effizienter trainieren Links zu allen Themen der heutigen Folge findet Ihr hier: https://heise.de/-10234315 https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki https://www.ki-adventskalender.de/

Warum OpenAIs neues KI-Modell teuer sein könnte und was die Zeit zur Gründung der MIT Technology Review prägte, erfahrt ihr in der neuen Podcast-Folge. _Hinweis: Dieser Podcast wird durch Sponsorings unterstützt. Alle Infos zu unseren Werbepartnern findest du [hier](https://linktr.ee/mittechnologyreviewpodcast)_.

Ein KI-Modell aus Linz überflügelt die GPT-Technologie großer US-Konzerne in Schnelligkeit und Energieeffizienz. Das Verfahren könnte künstliche Intelligenz für Industrieroboter oder autonomes Fahren erschließen, sagt sein Entwickler Sepp Hochreiter. Quelle: https://www.deutschlandfunk.de/neues-ki-sprachmodell-uebertrumpft-gpts-der-us-tech-riesen-int-sepp-hochreiter-dlf-09cbf2b6-100.html / Bitte abonniert den Original-Podcastfeed: https://www.deutschlandfunk.de/forschung-aktuell-104.xml

Ein KI-Modell aus Linz überflügelt die GPT-Technologie großer US-Konzerne in Schnelligkeit und Energieeffizienz. Das Verfahren könnte künstliche Intelligenz für Industrieroboter oder autonomes Fahren erschließen, sagt sein Entwickler Sepp Hochreiter. Krauter, Ralf www.deutschlandfunk.de, Forschung aktuell

In dieser Episode von TomsTalkTime – DER Erfolgspodcast dreht sich alles um KI Fehler, genauer gesagt um die typischen technologischen Fallen, in die Unternehmen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz tappen. KI hat das Potenzial, Unternehmen revolutionär zu verändern – von effizienteren Prozessen bis hin zu beeindruckenden Wettbewerbsvorteilen. Doch der Erfolg steht und fällt mit der technischen Umsetzung. Warum scheitern KI-Projekte oft schon in der Anfangsphase? Welche technologischen Hürden übersehen viele Entscheider? Ich zeige dir heute die 4 häufigsten technologischen KI-Fehler – und natürlich auch, wie du sie vermeidest. Denn wenn du diese Punkte im Blick behältst, sicherst du dir die besten Chancen auf eine erfolgreiche KI-Integration. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Shownotes und Episodendetails KI Fehler – Typische Technologiefallen vermeiden – #873 Der Einsatz von KI ist in der Geschäftswelt angekommen. Doch der Weg zur erfolgreichen Implementierung ist oft steinig. In dieser Episode teile ich mit dir die häufigsten technologischen Stolperfallen und gebe dir praxisnahe Lösungen an die Hand. 1. KI Fehler: Nicht skalierbare KI-Lösungen Viele Unternehmen beginnen klein: Ein KI-System für den Kundenservice oder zur internen Datenanalyse. So weit, so gut. Doch oft wird vergessen, dass KI-Lösungen skalierbar sein müssen, um langfristig zu funktionieren. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen setzt KI zur Routenplanung ein. Mit 10 LKWs funktioniert die Lösung einwandfrei. Doch als die Flotte auf 100 LKWs wächst, bricht das System zusammen, weil es für größere Datenmengen nicht ausgelegt ist. Die Lösung? Von Anfang an auf Systeme setzen, die flexibel wachsen können und Lastspitzen problemlos bewältigen. 2. KI Fehler: Technologische Komplexität unterschätzen Ein weitverbreiteter Fehler: Die Annahme, dass KI „einfach so funktioniert“. Viele Unternehmen unterschätzen, wie komplex die Integration in bestehende IT-Systeme ist. Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Produktionsunternehmen wollte KI einsetzen, um Maschinenausfälle vorherzusagen. Doch die KI-Software konnte nicht mit den vorhandenen Maschinen-Datenbanken kommunizieren. Das Ergebnis? Ein Projekt, das unnötig viel Zeit und Geld kostete. Mein Tipp: Vor dem Start prüfen, ob die IT-Infrastruktur zur geplanten KI-Lösung passt. Und hol dir im Zweifel externe Experten an Bord. 3. KI Fehler: Fehlerhafte Modellwahl Nicht jede KI eignet sich für jede Aufgabe. Ein typischer technischer Fehler ist die falsche Auswahl des KI-Modells. Das passiert häufig, wenn Unternehmen versuchen, alles selbst zu machen. Ein Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte Kundenfeedback automatisch auswerten. Statt eines Textanalyse-Modells wird versehentlich ein KI-Modell zur Vorhersage von Verkaufszahlen eingesetzt. Die KI liefert Ergebnisse, die völlig unbrauchbar sind. Hier ist es entscheidend, das richtige Modell auszuwählen – am besten in Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwicklern. 4. KI Fehler: IT-Sicherheitslücken KI-Systeme greifen auf große Mengen sensibler Daten zu. Wenn die Sicherheitsvorkehrungen nicht stimmen, entstehen riesige Risiken. Hackerangriffe oder Datenlecks können das Vertrauen der Kunden zerstören. Ein konkretes Beispiel: Ein Finanzunternehmen setzt KI für Kreditwürdigkeitsprüfungen ein. Durch eine ungesicherte Datenbank gelangen Hacker an die Finanzinformationen tausender Kunden. Solche Fehler lassen sich durch regelmäßige Sicherheits-Checks und Datenverschlüsselung vermeiden. IT-Sicherheit darf bei der KI-Einführung niemals nachlässig behandelt werden! Warum du diese Episode nicht verpassen solltest Wenn du KI erfolgreich in deinem Unternehmen einsetzen willst, ist technologische Präzision der Schlüssel. Diese Episode hilft dir, typische technische Stolperfallen zu erkennen und zu vermeiden: Du erfährst, wie du KI-Systeme von Anfang an skalierbar planst. Du lernst, warum du die technische Komplexität niemals unterschätzen solltest. Ich zeige dir, wie du das richtige Modell für deinen Use Case findest. Du erfährst, wie du Sicherheitslücken schließt und deine KI-Daten schützt. Wichtige Links aus dieser Episode:

"KI im Unternehmen – Häufige Datenfehler im Fokus #872" Shownotes Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode von TomsTalkTime tauchen wir tief in die häufigsten datenbezogenen Fehler ein, die Unternehmen beim Einsatz von KI unterlaufen. Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung, und Fehler in diesem Bereich können zu enormen Zeit- und Kostenverlusten führen. Wir beleuchten, warum die Qualität deiner Daten entscheidend ist, wie Verzerrungen deine Ergebnisse beeinflussen und wie du durch die richtige Datenstrategie Probleme vermeiden kannst. Stichpunkte aus der Episode: Fehler bei der Datensammlung: Warum unstrukturierte Daten deinen Erfolg behindern. Verzerrungen (Bias) in Datensätzen: Die unsichtbare Gefahr und wie du sie erkennst. Fehlende Datenbereinigung: Wie unsaubere Daten deine KI-Modelle sabotieren. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze: Risiken und die Auswirkungen auf die Entscheidungsqualität. Tipps zur Fehlervermeidung: Praktische Strategien für eine bessere Datenbasis. Shownotes und Episodendetails In dieser Folge nehmen wir ein häufig unterschätztes Thema in den Fokus: datenbezogene Fehler beim Einsatz von KI in Unternehmen. Daten sind die Basis, auf der jede KI-Anwendung aufbaut. Doch genau hier passieren oft die größten und kostspieligsten Fehler. Wir schauen uns an, wie du typische Stolpersteine vermeidest und deine Datenstrategie optimierst. 1. Fehler bei der Datensammlung Viele Unternehmen starten voller Elan in ihre KI-Projekte, doch die Datensammlung wird oft stiefmütterlich behandelt. Häufig werden wahllos große Mengen an Daten gesammelt, ohne eine klare Strategie zu verfolgen. Das führt dazu, dass die KI mit irrelevanten oder fehlerhaften Daten arbeitet, was ungenaue Ergebnisse zur Folge hat. Der Schlüssel liegt darin, zielgerichtet nur die Daten zu sammeln, die für deine spezifische Fragestellung relevant sind. So sparst du Ressourcen und erhöhst die Effizienz deiner KI-Modelle. 2. Verzerrungen in Datensätzen (Bias) Ein weiterer großer Stolperstein sind Verzerrungen, auch Bias genannt, in den Datensätzen. Bias entsteht, wenn deine Daten nicht repräsentativ oder zu einseitig sind. Ein Beispiel: Wenn du ein KI-Modell für die Rekrutierung entwickelst und nur Daten von einer bestimmten Bewerbergruppe einfließen lässt, wird deine KI tendenziell diskriminierend handeln. Solche Verzerrungen untergraben nicht nur die Glaubwürdigkeit deiner KI, sondern können auch rechtliche und ethische Probleme verursachen. Achte darauf, dass deine Datensätze divers und repräsentativ sind, und überprüfe sie regelmäßig auf mögliche Bias. 3. Fehlende Datenbereinigung „Müll rein, Müll raus“ – dieser Satz beschreibt perfekt, was passiert, wenn Daten nicht ordentlich bereinigt werden. Duplikate, fehlerhafte Werte oder fehlende Daten können dazu führen, dass deine KI falsche Schlüsse zieht oder ineffizient arbeitet. Regelmäßige Datenbereinigung ist daher ein absolutes Muss. Nutze Tools und Prozesse, um sicherzustellen, dass deine Datenbasis sauber und aktuell bleibt. Das verbessert nicht nur die Genauigkeit deiner Modelle, sondern spart auch langfristig Zeit und Kosten. 4. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze Ein häufiger Fehler in Unternehmen ist die Nutzung zu kleiner oder unausgewogener Datensätze. Stell dir vor, du möchtest eine KI für die Vorhersage von Markttrends entwickeln, hast aber nur Daten aus einer einzigen Branche. Das Ergebnis wird zwangsläufig fehlerhaft sein. Eine ausreichend große und ausgewogene Datenbasis ist essenziell, damit deine KI Modelle generalisierbare und präzise Vorhersagen treffen kann. 5. Tipps zur Fehlervermeidung Wie kannst du datenbezogene Fehler von Anfang an vermeiden? Hier sind einige konkrete Tipps: Definiere eine klare Datenstrategie, bevor du mit der Sammlung beginnst. Setze auf Qualität statt Quantität bei deinen Daten. Bereinige und aktualisiere deine Datensätze regelmäßig. Prüfe deine Daten auf Verzerrungen (Bias) und behebe diese frühzeitig. Investiere in die Weiterbildung deines Teams, damit sie wissen, wie man mit Daten effektiv arbeitet. Diese Maßnahmen sorgen dafür, dass deine KI auf einem soliden Fundament steht und dein Unternehmen langfristig erfolgreicher wird. Höre dir die Episode jetzt an und erfahre, wie du datenbezogene Fehler vermeidest und deine KI-Projekte auf das nächste Level bringst! Und denk immer daran: Wer will, findet Wege. Wer nicht will, findet Gründe. Tschüss, mach's gut. Dein Tom.   Hol Dir jetzt Dein Hörbuch "Selfmade Millionäre packen aus" und klicke auf das Bild! Buchempfehlung bei Amazon: Denken Sie wie Ihre Kunden   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. 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Wie schaut Pip auf die Solarbranche? Wie bekommt man Strom ins Data Center Alley (Ashburn, Virginia)? Wir sprechen über den Insolvenzantrag des Bauunternehmers Christoph Gröner und wie man Milliardär mit Immobilien werden kann. Hilft Microsoft bei der CoreWeave IPO Story? Pip führt uns durch die Earnings Zahlen von DigitalOcean, Palantir und Atlassian.  Werbung: Sei dabei beim 'Grow with Braze' Event - dem Marketing-Netzwerktreffen rund um Customer Engagement. Erlebe unter anderem Pip mit seiner Keynote 'Beyond the AI Hype' und tausche dich mit Branchenexperten aus. Werbung: Sichere dir bis um 22. November 2024 einen Sonderrabatt bei Personio Philipp Glöckler und Philipp Klöckner sprechen heute über: (00:00:00) LinkedIn Beratung (00:03:10) Solarbranche & Data Center Alley (00:12:20) Christoph Gröner (00:22:20) KI-Modell für militärische Zwecke (00:25:50) XAI (00:28:00) CoreWeave (00:33:00) DigitalOcean Earnings (00:35:50) Palantir Earnings (00:45:25) Atlassian Earnings Snownotes  Metas Plan für ein atombetriebenes KI-Rechenzentrum wird durch seltene Bienen vereitelt Financial Times Christoph Gröner stellt Insolvenzantrag für seine Gröner Group GmbH Handelsblatt Dokumentation: Ungleichland - Wie aus Reichtum Macht wird (2020) ARD Mediathek Exklusiv: Chinesische Forscher entwickeln KI-Modell für militärische Zwecke auf dem Rücken von Metas Llama Reuters UAE-Fonds MGX hat Gespräche über eine Investition in Musks XAI geführt The Information Microsoft plant, bis 2030 10 Milliarden Dollar für CoreWeave-Server auszugeben The Information

Das neue KI-Modell "o1” sorgt für Aufregung - auch weil schwer zu sagen ist, wofür es überhaupt gut sein soll. Fritz und Gregor prüfen das neue Modell von OpenAI genau auf Stärken und Schwächen, und sprechen über die Chancen von "Gedankenketten” in der Arbeit mit KI-Chatbots. Außerdem bringt Fritz eine KI mit, die droht, den KI-Podcast zu ersetzen. Über die Hosts: Gregor Schmalzried ist freier Tech-Journalist, Speaker und Berater, u.a. beim Bayerischen Rundfunk. Fritz Espenlaub ist freier Journalist und Ökonom. Er arbeitet unter anderem für den Bayerischen Rundfunk und das Tech-Magazin 1E9. In dieser Folge: 0:00 Intro: Was ist "o1”? 3:10 "Chain of Thought” - KIs denken Schritt für Schritt 7:20 Wie funktioniert "o1”? 12:20 Stärken und Schwächen 25:30 Was bedeutet "o1” für die Zukunft der KI? 29:40 Was haben wir mit KI gemacht? Grusel-Edition Links: Der "Ballonvorfall”-Test https://chatgpt.com/share/66f066a3-35e0-800b-904d-86a72ac8d90f Der Sitzordnung-Test https://chatgpt.com/share/66f0667e-93fc-800b-809e-18d528388ee9 Der Verschlüsselungs-Test https://chatgpt.com/share/66f069f7-b34c-8012-b82c-6b58a331588f Chatbot Arena Bestenliste https://lmarena.ai/?leaderboard Terence Tao über o1 https://mathstodon.xyz/@tao/113132502735585408 Weitere Analysen von o1 https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-o1-die-ki-gruebelt-jetzt,UOF5SB1 https://www.understandingai.org/p/openai-just-unleashed-an-alien-of https://www.interconnects.ai/p/reverse-engineering-openai-o1 NotebookLM https://notebooklm.google.com/ Redaktion und Mitarbeit: David Beck, Cristina Cletiu, Chris Eckardt, Fritz Espenlaub, Marie Kilg, Mark Kleber, Gudrun Riedl, Christian Schiffer, Gregor Schmalzried Kontakt: Wir freuen uns über Fragen und Kommentare an podcast@br.de. Unterstützt uns: Wenn euch dieser Podcast gefällt, freuen wir uns über eine Bewertung auf eurer liebsten Podcast-Plattform. Abonniert den KI-Podcast in der ARD Audiothek oder wo immer ihr eure Podcasts hört, um keine Episode zu verpassen. Und empfehlt uns gerne weiter!

OpenAI veröffentlich ein neues KI-Modell – und erklärt sogleich: Von ihm geht ein Risiko in Bezug auf Bio- und Chemiewaffen aus. Geht die Debatte um existenzielle Risiken wieder los?

Multimodale KI-Modelle können Bilder und Text verarbeiten. Heißt das, sie können auch die theoretische Führerscheinprüfung bestehen? Ohne spezielles Training und Vorbereitung? Gregor hat es in einem Experiment ausprobiert - dabei haben wir viel über die Stärken und Schwächen von ChatGPT herausgefunden. Hinweis: Der Test wurde mit GPT-4o durchgeführt - also nicht mit OpenAIs neuem KI-Modell "o1”. Über das werden wir nächste Woche sprechen! Über die Hosts: Gregor Schmalzried ist freier Tech-Journalist und Berater, er arbeitet u.a. für den Bayerischen Rundfunk und Brand Eins. Fritz Espenlaub ist freier Journalist und Moderator beim Bayerischen Rundfunk und 1E9 mit Fokus auf Technologie und Wirtschaft. In dieser Folge: 0:00 Intro: Eine ganz besondere Folge 2:20 Warum dieses Experiment? 8:20 Fragen und Antworten 18:30 Das Ergebnis 24:00 Was haben wir mit KI gemacht? Links: Das Experiment zum Nachlesen https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-besteht-in-experiment-die-theoretische-fuehrerscheinpruefung,UNgvFmM Das "Chain of Thought”-Prompting, das wir beim Experiment nutzen, kommt auch bei OpenAIs neuem "o1”-Modell zum Tragen https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-o1-die-ki-gruebelt-jetzt,UOF5SB1 KI kann Bio-Eier erkennen https://www.ndr.de/nachrichten/niedersachsen/osnabrueck_emsland/KI-kann-Etikettenschwindel-bei-Bio-Eiern-verhindern,bioeier200.html Redaktion und Mitarbeit: David Beck, Cristina Cletiu, Chris Eckardt, Fritz Espenlaub, Marie Kilg, Mark Kleber, Gudrun Riedl, Christian Schiffer, Gregor Schmalzried Kontakt: Wir freuen uns über Fragen und Kommentare an podcast@br.de. Unterstützt uns: Wenn euch dieser Podcast gefällt, freuen wir uns über eine Bewertung auf eurer liebsten Podcast-Plattform. Abonniert den KI-Podcast in der ARD Audiothek oder wo immer ihr eure Podcasts hört, um keine Episode zu verpassen. Und empfehlt uns gerne weiter!

Jeden Montagmorgen berichten wir über fünf Dinge, die zum Wochenstart wichtig sind. Diesmal geht es um das iPhone 16, das neue KI-Modell von OpenAI, den ersten privaten Spacewalk, die Öffnung von Whatsapp und das Verb “googeln”.

Zudem: PFAS im Fleisch, woher kommen die Substanzen? Und: Lehrabbrüche in der Schweiz, eine Studie zeigt Wege auf, wie es weniger sein könnten. 00:00 Schlagzeilen 00:48 Forschende haben ein KI-Modell entwickelt, das winzige Veränderungen in menschlichen Zellen aufspürt. So wird rasch klar, ob sie mit einem Virus infiziert sind oder ob es sich gar um Krebszellen handelt. Die Hoffnung: schnellere und genauere Diagnosen sowie neue Strategien, um Krankheiten zu überwachen. Doch wo steht man heute tatsächlich mit den KI Anwendungen in der Medizin? (Felicitas Erzinger) 9:52 PFAS im Fleisch in St. Gallen: Die Ursache ist vermutlich ausgebrachter Klärschlamm, der früher als Dünger auf die Äcker verteilt wurde. Doch woher kommen die PFAS eigentlich? Wie soll man jetzt mit diesen Böden umgehen? Interview mit Martin Scheringer, ETHZ. (Christian von Burg) 16:44 Rund jede zehnte Person bricht die Lehre oder eine weiterführende Schule vorzeitig ab. Eine neue Studie versucht aufzuzeigen, was man dagegen tun könnte. Wir hören uns um an der Berufsinformationsmesse fürs Mittelland in Olten und sprechen mit dem Autoren der WiSel Studie Markus Neuenschwander. Was banal klingt, ist aber nicht einfach zu erreichen: Die Motivation ist offenbar entscheidend ob die Jugendlichen erfolgreich abschliessen oder nicht. (Irène Dietschi) Mehr zum Wissenschaftsmagazin und Links zu Studien: https://www.srf.ch/wissenschaftsmagazin .