Baichuan Intelligence, ein chinesisches KI-Unternehmen, passt seine Geschäftsstrategie an und reduziert sein Finanzteam. Der Fokus liegt nun verstärkt auf dem Bereich der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen (KI-Medizin).

Mehrere Personen aus dem Umfeld von ByteDance berichten von einer schnellen strategischen Umstrukturierung und personellen Veränderungen im KI-Kernteam Seed von ByteDance. Dr. Wu Yonghui, ein führender Experte im Bereich KI, der kürzlich von Google zu ByteDance kam und an der Entwicklung von Gemini beteiligt war, wird den bisherigen Leiter des LLM-Teams und des Seed-Bereichs, Zhu Wenjia, als neuer Leiter des Seed-Bereichs ablösen. Derzeit werden interne Berichtsstrukturen innerhalb des Teams neu geordnet und angepasst. Intern bei ByteDance

Auf der kürzlich durchgeführten Oracle CloudWorld Tour kündigte Oracle neue KI-Agenten und generative KI-Funktionen für Oracle Fusion Cloud Sales an. Diese neuen Funktionen sollen Vertriebsteams dabei unterstützen, effektiver mit Kunden zu interagieren, den Vertriebsprozess zu beschleunigen und die Arbeitseffizienz zu steigern. Bildquelle: Bild wurde mit KI erstellt, Bildlizenzgeber: Midjourney Die neuen KI-Funktionen sind Teil der Oracle Fusion Cloud Customer Experience (CX).

Herkömmliche Modelle zum Verständnis von Videos stehen bei der Verarbeitung langer Videos vor vielen Herausforderungen, darunter das Verständnis des komplexen Kontexts langer Videos. Obwohl bereits zahlreiche Studien darauf abzielen, die Fähigkeiten zum Verständnis von Videos zu verbessern, ist es nach wie vor schwierig, die Probleme der geringen Effizienz bei Training und Inferenz effektiv zu überwinden. Um diese Probleme zu lösen, komprimiert das Forschungsteam mithilfe der HiCo-Technologie redundante Teile der Videoinformationen, wodurch der Rechenbedarf erheblich reduziert und gleichzeitig wichtige Informationen erhalten werden. Genauer gesagt, HiCo komprimiert Videos hierarchisch, indem lange Videos in kurze Segmente unterteilt werden, um den Verarbeitungsaufwand zu reduzieren.

Der Bereich der Technologiepolitik in den USA steht vor großen Veränderungen. Kürzlich wurde Michael Kratsios, Forscher am Stanford HAI (Stanford Human-Centered Artificial Intelligence Institute), zum Direktor des White House Office of Science and Technology Policy ernannt. Gleichzeitig wird er als stellvertretender Präsident für Technologie der kommenden Trump-Regierung fungieren. Diese Ernennung hat breite Aufmerksamkeit erregt und zeigt den wachsenden Einfluss von hochrangigen KI-Forschern auf die nationale Technologiepolitik. Trump beruft alte Vertraute zurück und reorganisiert das Technologieteam, neben Michael Kratsios...

Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben kürzlich ein leistungsstarkes Open-Source-KI-Modell namens Boltz-1 veröffentlicht. Diese Innovation dürfte die biomedizinische Forschung und die Medikamentenentwicklung erheblich beschleunigen. Boltz-1 ist das erste vollständig Open-Source-Modell, das im Bereich der Vorhersage von Biomolekülstrukturen ein vergleichbares Niveau wie Googles DeepMind AlphaFold3 erreicht. Das Modell wurde von einem Team der MIT Jameel Clinic for Machine Learning in Health entwickelt, hauptsächlich von dem Doktoranden Jeremy Wohlwend und...

Tesla hat kürzlich in einer Stellenanzeige die Pläne für die Gründung eines „Fernsteuerteams“ bestätigt, um seine kommende Robotertaxiflotte fernzusteuern. Dieser Schritt ist ein wichtiger Meilenstein in Teslas Bemühungen um die Einführung eines Robotertaxi-Dienstes und orientiert sich an den Erfahrungen des Marktführers Waymo. Waymo verfolgt im Gegensatz zu Tesla eine andere Strategie beim autonomen Fahren. Waymo setzt auf verschiedene Sensoren, darunter Kameras und Lidar, und betreibt bereits in mehreren Märkten ein kommerziell verfügbares autonomes Ride-Hailing-Netzwerk.

Die Technologie zur Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL (NL2SQL) entwickelt sich rasant und stellt eine wichtige Innovation im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dar. Diese Technologie ermöglicht es Benutzern, natürliche Sprachfragen in strukturierte Abfragesprachen (SQL)-Anweisungen umzuwandeln. Dieser Fortschritt erleichtert Nutzern ohne technischen Hintergrund die Interaktion mit komplexen Datenbanken erheblich und ermöglicht den Zugriff auf wertvolle Informationen. Die NL2SQL-Technologie eröffnet nicht nur neue Möglichkeiten für die Exploration großer Datenbanken in verschiedenen Branchen, sondern steigert auch die Arbeitseffizienz und Entscheidungsfindung. Allerdings…

Forscher von Apple haben kürzlich die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) im mathematischen Schließen eingehend untersucht und einen neuen Benchmark namens GSM-Symbolic vorgestellt. Dieser neue Benchmark baut auf GSM8K auf, das hauptsächlich zur Bewertung grundlegender mathematischer Fähigkeiten dient. Obwohl viele LLMs auf GSM8K verbesserte Ergebnisse erzielen, bestehen in der Wissenschaft weiterhin Zweifel an den Schlussfolgerungsfähigkeiten dieser Modelle, da angenommen wird, dass die bestehenden Bewertungsmetriken ihre tatsächlichen Fähigkeiten möglicherweise nicht vollständig widerspiegeln. Die Forschung enthüllt...

Die Veränderungen bei OpenAI haben im Bereich der KI-Sicherheit breite Besorgnis ausgelöst. Das AGI-Sicherheitsteam wurde stark verkleinert, von etwa 30 auf ca. 16 Mitarbeiter. Dies führt zu Bedenken, ob das Unternehmen die Sicherheit von KI vernachlässigt. Die Kündigungen sind keine organisierte Aktion, sondern spiegeln den allmählichen Vertrauensverlust einzelner Teammitglieder wider. Der ehemalige OpenAI-Governance-Forscher Daniel Kokotajlo weist darauf hin, dass die Reduzierung des Teams mit der stärkeren Fokussierung des Unternehmens auf Produktentwicklung und Kommerzialisierung zusammenhängt. Angesichts der Kritik betont OpenAI sein Engagement für...

Googles DeepMind KI-Systeme AlphaProof und AlphaGeometry2 erzielten bei der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) bemerkenswerte Ergebnisse und gewannen die Silbermedaille. Sie zeigten eine erstaunliche Fähigkeit, mathematische Probleme zu lösen. AlphaGeometry2 löste ein Geometrie-Problem in 19 Sekunden – schneller und genauer als Spitzentheoretiker. Diese Leistung wurde von einer mathematischen Legende hoch gelobt und wird als Erweiterung der Anwendungsgrenzen von KI in der Mathematik angesehen. Terence Tao bemerkte, dass der Fortschritt der KI die mathematische Forschung unterstützen wird.

Ein internationales Team aus chinesischen und singapurischen Forschern hat kürzlich das weltweit erste multimodale KI-System zur Diagnose und Behandlung von Diabetes, DeepDR-LLM, entwickelt. Die Ergebnisse dieser Forschung wurden am 19. Juli 2024 in Nature Medicine veröffentlicht.

Das Kernforschungsteam von Stable Diffusion hat seinen kollektiven Rücktritt angekündigt, was in der Technologiebranche große Aufmerksamkeit erregt. Der Weggang von Führungskräften und Autoren wirft Fragen nach möglichen finanziellen Schwierigkeiten bei Stability AI auf. Das Stable Diffusion-Projekt wurde gemeinsam von der Universität München und einem KI-Startup entwickelt. Stability AI steht unter starkem finanziellen Druck aufgrund hoher Betriebskosten und es gab Gerüchte über einen möglichen Verkauf. Nach der Veröffentlichung von Stable Diffusion 3 ist das Kernteam kollektiv ausgeschieden.

Eine von der japanischen Regierung unterstützte Halbleiter-Forschungsgruppe arbeitet mit dem US-amerikanischen Startup Tenstorrent Inc. zusammen, um einen KI-Chip zu entwickeln. Tenstorrent entwickelt in Zusammenarbeit mit der japanischen Regierung einen KI-Chip basierend auf dem Open-Source-Standard RISC-V. Die japanische Regierung investiert 670 Milliarden US-Dollar, um die führende Rolle im Halbleitersektor zurückzugewinnen. Tenstorrent kooperiert mit dem staatlich geförderten Startup Rapidus Corp. bei der Produktion des KI-Chips. Jim Keller ist ein bekannter Experte aus dem Silicon Valley.

Der Vorstandsvorsitzende der Alibaba Group, Cai Chongxin, erklärte, dass sich das Unternehmen auf E-Commerce und Cloud-Services konzentrieren werde. E-Commerce biete die reichhaltigsten Anwendungsfälle für KI, und Alibaba erhöhe seine Investitionen in die entsprechenden Technologien. Cai Chongxin ist der Ansicht, dass die Tatsache, dass die Gründer zu wichtigen Aktionären geworden sind, ein wichtiges Signal sei und das Vertrauen in das Unternehmen zeige. Ein starkes Managementteam sei entscheidend für die Entwicklung des Unternehmens und könne den Mitarbeitern neues Vertrauen einflößen.

Große Sprachmodelle (LLMs) erregen in der KI-Community große Aufmerksamkeit und zeigen beeindruckende Fähigkeiten. Apples Forschungsteam enthüllt die WRAP-Technologie, die synthetische Daten zum Vorabtraining großer Sprachmodelle verwendet. WRAP verbessert die Modellleistung, bearbeitet Webdokumente und steigert die Effektivität des Pretrainings. Die Verwendung hochwertiger synthetischer Daten beschleunigt das Training, verbessert die Gesamtleistung und eröffnet neue Wege.

Steam aktualisiert seine Richtlinien und erlaubt die Veröffentlichung der meisten Spiele, die mit KI-Technologie erstellt wurden. Eingeführt werden Prüfstandards, einschließlich der Überprüfung von vorab generierten und in Echtzeit generierten Inhalten. Ein Meldesystem ermöglicht es Spielern, rechtswidrige, in Echtzeit generierte KI-Inhalte im Spiel zu melden. Spiele mit explizit sexuell eindeutigen Inhalten, die ausschließlich durch KI in Echtzeit generiert wurden, sind verboten. Steam betont die Sicherstellung der Legalität und Ordnung der Spielinhalte, um die Spieler- und Entwicklererfahrung zu verbessern.

Neuronale Netze stehen vor Herausforderungen bei der Verarbeitung von heterogenen Tabellenspalten. Ein neuer Ansatz wandelt Tabellenmerkmale in niederfrequente Darstellungen um, um die Analysefähigkeit neuronaler Netze zu verbessern. Experimente zeigen eine signifikante Steigerung der Netzwerkleistung und der Rechenleistung. Die Forschung liefert neue Erkenntnisse und Methoden für die Verarbeitung komplexer Tabellendaten durch neuronale Netze.

Der Social-Media-Riese Meta hat die Auflösung seines Teams zur Überwachung von KI-Projekten bekannt gegeben. Die Mitglieder wechseln in Teams für generative KI und KI-Infrastruktur. Viele Mitglieder des für die KI-Überwachung zuständigen Teams von Meta sind zu den Teams für generative KI-Produkte des Unternehmens gewechselt, und einige haben sich den KI-Infrastrukturteams angeschlossen. Meta reorganisiert und löst das AI-Überwachungsteam auf; Mitglieder wechseln zu Teams für generative KI und KI-Infrastruktur. Dieser Schritt dient dazu, den KI-Boom zu nutzen, da viele Technologieunternehmen in die Entwicklung von Machine Learning investieren.

Ein Forschungsteam hat eine neue Trainingsmethode vorgestellt, die die Bildgenerierungsfähigkeiten von DALL-E3 verbessert. Die Methode kombiniert synthetische und reale Titel und behebt Probleme bei der räumlichen Wahrnehmung und der Textdarstellung. Hochentwickelte Sprachmodelle wie GPT-4 spielen eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Textqualität und -tiefe. Die Studie zeigt eine deutliche Verbesserung der Bildgenerierungsqualität und -genauigkeit von DALL-E3. Diese Strategie legt den Grundstein für die zukünftige Entwicklung von Text-zu-Bild-Generierungstechnologien.