Ein schwerwiegender Fehler in Anthropic's Code-Tool Claude Code hat bei einigen Nutzern zu Systemabstürzen geführt. Die Sicherheitslücke stellt ein erhebliches Risiko dar und erfordert dringende Maßnahmen zur Behebung.

Amazon Web Services hat einen neuen Quantencomputerchip namens Ocelot vorgestellt, der die Kosten für die Fehlerkorrektur um 90 % senkt. Dies ist ein bedeutender Fortschritt im Bereich des Quantencomputings.

Vor dem Hintergrund des großen Interesses an Industrierobotern gab Augury kürzlich bekannt, 75 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln erhalten zu haben und damit eine Bewertung von über 1 Milliarde US-Dollar erreicht zu haben. Als ein Startup-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Hardware konzentriert, ermöglicht die Technologie von Augury die Echtzeit-Erkennung von Fehlern und deren Ursachen in Fabrikanlagen. Dies hilft Herstellern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktionseffizienz zu steigern. Augurys CEO und Gründer Saar Yoskovitz sagte in einem Interview, dass das KI-System des Unternehmens bereits über fünfhundert Millionen Datenpunkte überwacht hat.

Die Entwicklung der chinesischen Spracherkennung im Bereich der Spracherkennung steht seit langem im Fokus. Kürzlich hat das FireRed-Team von Xiaohongshu ein neues Open-Source-Spracherkennungsmodell veröffentlicht – FireRedASR. Dieses auf großen Modellen basierende Spracherkennungssystem erzielte in mehreren Standard-Testsätzen hervorragende Ergebnisse und markiert einen bedeutenden Durchbruch in der chinesischen Spracherkennungstechnologie. Die Kernkennzahl von FireRedASR ist die Wortfehlerquote (CER). Je niedriger dieser Wert ist, desto besser ist die Erkennungsleistung des Modells. Bei den jüngsten öffentlichen Tests erzielte Fi...

Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen, dass selbst die fortschrittlichsten KI-Chatbots auf einfache Tricks empfindlich reagieren und leicht "gejailbreakt" werden können. Wie ein Bericht von 404 Media aufzeigt, hat Anthropic, der Entwickler des Claude-Chatbots, festgestellt, dass absichtliche Tippfehler in Eingabeaufforderungen ausreichen, um diese großen Sprachmodelle dazu zu bringen, ihre Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen und Inhalte zu generieren, die sie eigentlich verweigern sollten. Bildquelle: KI-generiertes Bild, bereitgestellt von Midjourney.

Google hat am Mittwoch seinen KI-gestützten Code-Assistenten „Jules“ offiziell vorgestellt. Dieses neue Produkt stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung von Programmieraufgaben dar. Jules basiert auf der neuesten Gemini2.0-Plattform und kann Softwarefehler selbstständig beheben und Codeänderungen vorbereiten, während Entwickler eine Pause einlegen. Das System lässt sich direkt in GitHub-Workflows integrieren, analysiert komplexe Codebasen, implementiert Korrekturen über mehrere Dateien hinweg und erstellt detaillierte Pull-Requests ohne ständige menschliche Aufsicht. Die Veröffentlichung von Jules...

Ein wichtiger Benchmark im Bereich der Künstlichen Intelligenz, ARC-AGI, der „Abstractions and Reasoning Corpus for General Artificial Intelligence“, steht kurz vor einem Durchbruch. Der Gründer des Tests, François Chollet, warnt jedoch, dass die erzielten Fortschritte trotz der Verbesserungen nicht bedeuten, dass wir der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) näher kommen. Er weist darauf hin, dass der Test selbst designmängel aufweist und die Ergebnisse keine echten wissenschaftlichen Durchbrüche widerspiegeln. Seit Chollet ARC-AGI im Jahr 2019 einführte, haben KI-Systeme im Test...

Das Google Quantum AI-Labor hat kürzlich die Einführung seines neuesten Quantencomputerchips Willow angekündigt, der in zwei entscheidenden Bereichen – Quantenfehlerkorrektur und Rechenleistung – bedeutende Fortschritte erzielt und einen entscheidenden Schritt in Richtung praktikabler Quantencomputer darstellt. Historische Durchbrüche: Exponentielle Reduzierung von Quantenfehlern Der wichtigste Durchbruch von Willow ist die erstmalig erreichte 'unterhalb der Schwelle' (below threshold) Quantenfehlerkorrektur, die eine Kernherausforderung im Bereich des Quantencomputings der letzten 30 Jahre löst. Das Forschungsteam in Nature...

Am vergangenen Wochenende tauchte der Name „David Mayer“ plötzlich in den sozialen Medien auf, doch der beliebte Chatbot ChatGPT reagierte nicht darauf, was zu zahlreichen Diskussionen und Spekulationen führte. Benutzer versuchten mehrfach, ChatGPT dazu zu bringen, den Namen „David Mayer“ auszugeben, doch ohne Erfolg. Der Chatbot antwortete entweder mit „Es scheint ein Problem zu geben“ oder „Ich kann darauf nicht antworten“, und hörte sogar auf zu reagieren, wenn „David“ erwähnt wurde. Dies...

OpenAI hat kürzlich sein mit Spannung erwartetes KI-Modell, zuvor unter dem Codenamen „Erdbeere“ bekannt, offiziell als „o1-preview“ veröffentlicht. OpenAI versprach, dass dieses neue Modell in anspruchsvollen Benchmark-Aufgaben in Physik, Chemie und Biologie mit Doktoranden mithalten könne. Erste Tests zeigen jedoch, dass das KI-System noch weit davon entfernt ist, menschliche Wissenschaftler oder Programmierer zu ersetzen. In sozialen Medien teilen zahlreiche Nutzer ihre Erfahrungen mit der „OpenAI o1“ KI und die Ergebnisse...

Ein Reddit-Nutzer teilte kürzlich seine Erfahrung, bei der er das neueste OpenAI-Modell, OpenAI o1, zur Lösung von Abitur-Matheaufgaben einsetzte – mit erstaunlichem Ergebnis: Alle Aufgaben wurden korrekt gelöst. @FitAirline8359 verwendete Mathe-Abschlussprüfungen vergangener Jahre von chinesischen Universitäten und gab sie dem neuesten OpenAI o1 Modell vor. Innerhalb von nur 20 Minuten lieferte OpenAI o1 alle richtigen Antworten. Dieses Ergebnis beeindruckte ihn sehr und sorgte für Aufsehen unter den Nutzern.

Zwei Studien zeigen, dass generierte KI-Inhalte als "Unsinn" betrachtet werden können und betonen die Herausforderung, die die Missachtung der Genauigkeit für öffentliche Dienste darstellt. Die Studie argumentiert, dass fehlerhafte Informationen, die von generativer KI produziert werden, sich von absichtlich irreführenden Lügen unterscheiden und der Begriff "Unsinn" genauer ist und das öffentliche Verständnis für Technologie verbessern kann. Derzeit gibt es keine ausreichenden Gesetze und Vorschriften für KI, um die Gefahren solcher Falschinformationen effektiv zu verhindern. Die Autoren schlagen vor, ähnliche Vorschriften wie im Verlagswesen einzuführen, um "willkürliche Äußerungen", die gesellschaftliche Schäden verursachen könnten, zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Wahrheit nicht zur Minderheit wird.

Das Quantencomputing-Startup Riverlane gab bekannt, dass es eine Serie-C-Finanzierung in Höhe von 75 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat. Die Mittel sollen in die Weiterentwicklung von Technologien zur Quantenfehlerkorrektur fließen. Quantencomputer basieren auf fragilen Qubits, die anfällig für äußere Einflüsse sind. Die Quantenfehlerkorrektur fungiert dabei wie eine Art „kosmische Rechtschreibprüfung“, um die Richtigkeit der Qubits zu gewährleisten und ist entscheidend für die Realisierung des Potenzials des Quantencomputings. Im vergangenen Jahr ist der Bedarf an Fehlerkorrekturtechnologien mit den technologischen Durchbrüchen und der Verbesserung der Qubit-Qualität stark gestiegen. Riverlane hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2026 die Marke von hundert zu erreichen.

Ein von Musk in den sozialen Medien geteiltes, von KI generiertes Bild des Cybertruck sorgt für Diskussionen. Das Bild zeigt einen ungewöhnlich kurzen und breiten Wagen, eine verzerrte Ladefläche, ein verschwommenes Nummernschild, ein unnatürliches 'Tesla'-Logo und einen seltsamen Schriftzug 'Me Toi', was als Beispiel für die Qualität aktueller KI-Generierungstechnologien angesehen wird. Es wird spekuliert, dass dies auf die Absicht Musks hindeutet, in Zukunft ein eigenes KI-Bildgenerierungswerkzeug auf den Markt zu bringen. Bemerkenswert ist, dass das Bild nicht von Musk selbst stammt, sondern bereits im Juni in den sozialen Medien kursierte. Musks Haltung zu den "Fehlerhaftigkeiten" von KI-generierten Bildern…

Aktuelle Berichte enthüllen, dass das viel beachtete und gut finanzierte KI-Suchwerkzeug Perplexity minderwertige oder sogar fehlerhafte, von KI generierte Müllinformationen aus unzuverlässigen Blogs und LinkedIn-Posts verwendet.

CEO Sundar Pichai kritisierte Fehler in der Google Gemini KI-Bildgenerierung als "völlig inakzeptabel". Das Team behebt die Probleme, betont die Bereitstellung fairer und genauer Informationen und wird strukturelle Reformen durchführen. Artikel veröffentlicht am 28.02.2024

Die größte US-amerikanische Krankenversicherung, UnitedHealthcare, wird beschuldigt, einen KI-Algorithmus mit einer 90%igen Fehlerquote eingesetzt zu haben, um die Leistung für ältere Patienten zu verweigern und ärztliche Urteile zu umgehen. Der von der UnitedHealth-Tochter NaviHealth entwickelte Algorithmus führte dazu, dass Patienten frühzeitig aus Reha-Programmen und Pflegeeinrichtungen entlassen wurden und ihre Ersparnisse aufbrauchten. Angehörige zweier betroffener Patienten haben beim Bezirksgericht in Minnesota Klage eingereicht und versuchen, diese als Sammelklage einzustufen, was erhebliche Auswirkungen haben könnte.

Eine neue Studie von Google DeepMind zeigt, dass große Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, fehlerhafte Schlussfolgerungen selbstständig zu korrigieren. Die Forschung ergab, dass Versuche des Modells, seine anfängliche Antwort allein zu korrigieren, oft zu Fehlern führen. Die Forscher betonen die Bedeutung zuverlässiger Selbstkorrekturfunktionen, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen. Ein Konsens durch Abstimmung kann zwar zu konsistenten Antworten führen, ist aber nicht gleichbedeutend mit Selbstkorrektur. Weitere Forschung ist notwendig, um die Selbstkorrekturfähigkeit von Sprachmodellen zu verbessern.

Trend bei großen Sprachmodellen: Der Artikel erwähnt die rasche Verbreitung von KI auf Basis großer Sprachmodelle in verschiedenen Branchen, zeigt aber gleichzeitig deren Mängel in der logischen Schlussfolgerung auf. Einschränkungen des Wissens großer Sprachmodelle: Ein Gründungsmitglied von OpenAI gibt zu, dass das Wissen großer Sprachmodelle weitaus unvollständiger ist als man denkt. Tests in realen und fiktiven Szenarien zeigen, dass große Sprachmodelle unter einem "Umkehrfluch" leiden und keine umgekehrte Schlussfolgerung ziehen können. Zweifel an der Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle: Logisches Schließen ist die Grundlage für die korrekte Lösung von Problemen durch große Sprachmodelle. Der Umkehrfluch zeigt, dass große Sprachmodelle Defizite in ihren Schlussfolgerungsfähigkeiten aufweisen, was verschiedene Anwendungen beeinträchtigen kann.