Monat: Januar 2025

Wenn Sie auf die wenigen Testberichte zu Pixel-Telefonen zurückblicken, die ich im Laufe der Jahre geschrieben habe, fällt Ihnen vielleicht auf, dass ich selten von der Akkulaufzeit der Google-Telefone schwärme. Meine Tests zeigen normalerweise

Pixel-Telefon-Akku

Die Akkulaufzeit ist entweder großartig (verständlicherweise durchschnittlich) oder ziemlich schrecklich. Ich habe bei Google keinen Kommentar abgegeben

 Pixel-Telefon-Akku

Ausdauer-Champion.

gesamt

Pixel 9 Pro Akku

Die Kapazität beträgt 4700mAh.

Pixel 9 Pro XL-Akku

Die Kapazität beträgt 5060mAh. Damit ist die Akkukapazität des Pixel 9 Pro XL mit der des Pixel 8 Pro vergleichbar. Obwohl ich mir über die Akkulaufzeit dieses Geräts keine allzu großen Sorgen mache, würde ich es nicht an die Spitze meiner Liste der Smartphone-Akku-Könige setzen. . Für das Pixel 9 Pro liegt uns kein Vergleichstelefon vor. Allerdings sind 4700 mAh zumindest meiner Meinung nach eine ziemlich große Akkukapazität für ein Telefon dieser Größe.

PIXEL 9 Akku

Testergebnisse: Wie oben erwähnt, begannen meine Tests mit dem Pixel 9 Pro XL. Leider habe ich in den ersten Tagen nicht genügend Screenshots gemacht, aber immerhin einer zeigte 3 Stunden Bildschirmzeit und 63 % verbleibende Akkuladung. Dies ist nur ein kleiner Teil eines Tages, der eine 40-minütige Partie Pokémon Go, etwas Zeit vor der Kamera und alle anderen Apps umfasst, die ich normalerweise laufen habe (Chrome, Instagram, Threads, Google News, Telegram usw.). Eines Tages bin ich eingeschlafen, bevor ich einen Screenshot gemacht habe. Ich bin ziemlich sicher, dass ich eingeschlafen bin.

Pixel 9 Pro XL-Akku

Bei 40 % Akku beträgt die Bildschirmzeit 4 Stunden. Ich verwende das Pixel 9 Pro XL nun schon seit einigen Tagen, doch der Akku entlädt sich viel zu schnell. Dann tauchten die Testgeräte des Pixel 9 Pro auf und ich konnte wirklich anfangen, damit herumzuspielen. Nach dem ersten Aufladen hatte ich 3,5 Stunden Bildschirmzeit und ging mit 21 % verbleibender Akkuladung ins Bett.

Das Pixel 9 Pro XL hat eine maximale Ladeleistung von 27,2 W. Das ist weder superschnell noch besonders langsam, aber wenn Sie die zusätzliche Leistung wirklich wollen, könnte sich das 45-W-Ladegerät lohnen, vorausgesetzt, es erreicht diese Zahl tatsächlich. Mein Ladegerät ist leistungsstark, aber die Leistung dieses Telefons stimmt irgendwie nicht.

Die letzte Ladung betrug 27 W.

Pixel 9 Pro XL-Akku

Der Akkustand stieg in 20 Minuten von 12 % auf 51 %. Das ist wirklich gut.

Natürlich unterstützen beide Geräte das kabellose Laden und die Ladetechnologie von Google ist intelligent genug, um die Geräte über Nacht aufgeladen zu halten, bis Sie aufwachen. Sie sorgen dafür, dass Ihre Batterie am nächsten Morgen vollständig geladen ist und schützen gleichzeitig Ihre Batterie.

Die Akkulaufzeit ist zweifellos ein Highlight desPixel 9 Pro Akku und Pixel 9 Pro XL. Für Vielnutzer im Alltag sind meiner Meinung nach beide Geräte mehr als ausreichend. Für Liebhaber kleiner Telefone (wie mich) haben wir gerade einen neuen Freund gefunden.

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Für Unternehmen konzipiert: Entwickeln, implementieren und sichern Sie KI-Anwendungen mit Zuversicht.

Neuigkeiten auf einen Blick:

Die End-to-End-Lösung von Cisco schützt die Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Initiativen voller Zuversicht voranzutreiben.

AI Defense schützt vor dem Missbrauch von KI-Tools, Datenschutzverletzungen und immer ausgefeilteren Bedrohungen, mit denen bestehende Sicherheitslösungen nicht fertig werden.

Diese innovative Lösung nutzt die unübertroffene Netzwerktransparenz und -kontrolle von Cisco, um den sich entwickelnden KI-Sicherheitsherausforderungen immer einen Schritt voraus zu sein.

SAN JOSE, Kalifornien, 15. Januar 2025 – Cisco (NASDAQ: CSCO), ein führendes Unternehmen im Bereich Sicherheit und Netzwerk, hat heute Cisco AI Defense angekündigt, eine bahnbrechende Lösung zur Ermöglichung und zum Schutz der KI-Transformation des Unternehmens. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie treten in beispiellosem Tempo neue Sicherheitsprobleme und Sicherheitsbedrohungen auf, und bestehende Sicherheitslösungen sind nicht in der Lage, diesen Bedrohungen gerecht zu werden. Cisco AI Defense wurde für Unternehmen entwickelt, um sie bei der sicheren Entwicklung, Bereitstellung und dem Schutz von KI-Anwendungen zu unterstützen.

„Wenn Unternehmens- und Technologieführer KI einsetzen, dürfen sie Sicherheit nicht der Geschwindigkeit opfern“, sagte Jeetu Patel, Executive Vice President und Chief Product Officer bei Cisco. „In einem wettbewerbsorientierten und dynamischen Umfeld ist Geschwindigkeit der Unterschied zwischen Sieg und Niederlage. Cisco AI In das Netzwerk integrierte Verteidigung „Durch die Integration in unsere Struktur kombinieren wir einzigartige Fähigkeiten zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen bei der Entwicklung und dem Zugriff auf KI-Anwendungen ohne Kompromisse. ”

Das Risiko, dass bei KI etwas schief geht, ist extrem hoch. Laut Ciscos AI Readiness Index 2024 glauben nur 29 % der Befragten, dass sie in der Lage sind, unbefugte KI-Manipulationen vollständig zu erkennen und zu verhindern. Da KI-Anwendungen mehrere Modelle und mehrere Clouds umfassen, sind die Sicherheitsherausforderungen sowohl neuartig als auch komplex. Schwachstellen können auf Modell- oder Anwendungsebene auftreten und die Verantwortung liegt bei verschiedenen Eigentümern, darunter Entwicklern, Endbenutzern und Anbietern. Wenn Unternehmen über öffentliche Daten hinausgehen und beginnen, Modelle mit proprietären Daten zu trainieren, werden die Risiken nur noch zunehmen.

Um Innovationen und die Nutzung von KI voranzutreiben, benötigen Unternehmen eine gemeinsame Sicherheitsebene, die alle Benutzer und Anwendungen schützt. AI Defense unterstützt die KI-Transformation von Unternehmen, indem es zwei dringende Risiken angeht:

Entwickeln und implementieren Sie sichere KI-Anwendungen: Da KI allgegenwärtig wird, werden Unternehmen Hunderte oder sogar Tausende von KI-Anwendungen nutzen und entwickeln. Entwickler benötigen eine Reihe von KI-Schutzmaßnahmen, die für jede Anwendung gelten. AI Defense hilft Entwicklern, schneller voranzukommen und einen größeren Mehrwert zu erschließen, indem es KI-Systeme vor Angriffen schützt und ein sicheres Modellverhalten plattformübergreifend gewährleistet. Zu den KI-Verteidigungsfunktionen gehören:

Entdecken Sie KI : Sicherheitsteams müssen verstehen, wer Anwendungen erstellt und welche Schulungsquellen sie nutzen. AI Defense erkennt Schatten- und genehmigte KI-Anwendungen in öffentlichen und privaten Clouds.

Modellvalidierung: Modelloptimierung kann zu schädlichen und unerwarteten Ergebnissen führen. Durch automatisierte Tests werden KI-Modelle auf Hunderte potenzieller Sicherheitsprobleme überprüft. Dieses KI-gesteuerte algorithmische Red Team identifiziert potenzielle Schwachstellen und empfiehlt Sicherheitsteams KI-basierte Abwehrmaßnahmen.

Laufzeitsicherheit: Kontinuierliches Scannen bietet kontinuierlichen Schutz vor potenziellen Sicherheitsbedrohungen wie Tip Injection, Denial of Service und Verlust vertraulicher Daten.

Sichern des Zugriffs auf KI-Anwendungen: Wenn Endbenutzer KI-Anwendungen wie Zusammenfassungstools verwenden, um die Produktivität zu steigern, müssen Sicherheitsteams Datenschutzverletzungen und die Vergiftung geschützter Daten verhindern. AI Defense bietet Sicherheitsteams die folgenden Funktionen:

Sichtbarkeit: Bietet eine umfassende Ansicht der von Mitarbeitern verwendeten Schatten- und genehmigten KI-Anwendungen.

Zugriffskontrolle: Implementieren Sie Richtlinien, die den Zugriff der Mitarbeiter auf nicht autorisierte KI-Tools beschränken.

Daten- und Bedrohungsschutz: Schützen Sie sich kontinuierlich vor Bedrohungen und dem Verlust vertraulicher Daten und stellen Sie gleichzeitig die Compliance sicher.

Im Gegensatz zu Sicherheitsmaßnahmen, die in einzelne KI-Modelle integriert sind, bietet Cisco konsistente Kontrollen für eine Welt mit mehreren Modellen. KI  Defense ist selbstoptimierend und nutzt proprietäre 

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Zum Ende des Jahres 2024 teilt der Risikokapitalgeber Rob Toews von Radical Ventures seine Vorhersagen für die KI im Jahr 2025:

01. Meta wird anfangen, für Lama-Modelle Gebühren zu verlangen

Meta ist der globale Maßstab für offene  KI In einer eindrucksvollen Fallstudie zur Unternehmensstrategie hat sich Meta dazu entschlossen, sein hochmodernes Llama-Modell kostenlos zur Verfügung zu stellen, während Konkurrenten wie OpenAI und Google ihre hochmodernen Modelle als Closed Source beließen und für die Nutzung Gebühren verlangten.

Daher dürfte die Nachricht, dass Meta Unternehmen ab nächstem Jahr Gebühren für die Nutzung von Llama berechnen wird, für viele eine Überraschung sein.

Um es klar zu sagen: Wir möchten weder, dass Meta die Llama-Quellsoftware vollständig einstellt, noch möchten wir, dass jeder, der das Llama-Modell verwendet, dafür bezahlen muss.

Stattdessen erwarten wir, dass Meta die Bedingungen der Open-Source-Lizenz von Llama verschärft, sodass Unternehmen ab einer bestimmten Größe, die Llama in einem kommerziellen Umfeld einsetzen, für die Nutzung des Modells zahlen müssen.

Technisch bietet Meta diese Funktionalität bereits in eingeschränktem Umfang an. Das Unternehmen erlaubt den größten Unternehmen – Cloud-Supercomputern und anderen Unternehmen mit mehr als 700 Millionen aktiven Benutzern pro Monat – nicht, sein Llama-Modell kostenlos zu nutzen.

Im Jahr 2023 sagte Meta-CEO Mark Zuckerberg: „Wenn Sie ein Unternehmen wie Microsoft, Amazon oder Google sind und Llama im Grunde weiterverkaufen, sollten wir in der Lage sein, damit Einnahmen zu erzielen. Ich glaube nicht, dass es viel geben wird. . Kurzfristiges Einkommen, aber hoffentlich auch langfristig ein gewisses Einkommen.“

Im nächsten Jahr wird Meta den Kreis der Unternehmen, die Llama kostenpflichtig nutzen, deutlich ausweiten und mehr große und mittelständische Unternehmen einbeziehen. Die Synchronisierung großer Sprachmodelle (LLMs) ist sehr aufwändig. Meta muss jedes Jahr Milliarden von Dollar investieren, um Llama auf Augenhöhe mit den neuesten Spitzenmodellen von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic usw. zu halten oder zumindest annähernd auf Augenhöhe zu halten.

Meta ist eines der größten und am besten finanzierten Unternehmen der Welt. Allerdings handelt es sich auch hierbei um ein börsennotiertes Unternehmen, das letztlich seinen Anteilseignern gegenüber rechenschaftspflichtig ist.

Da die Kosten für die Entwicklung hochmoderner Modelle immer weiter steigen, wird es für Meta zunehmend untragbar, so viel Geld in die Schulung der nächsten Generation von Llama-Modellen zu investieren, ohne damit Einnahmen zu erwarten.

Im nächsten Jahr wird das Llama-Modell weiterhin kostenlos für Hobbyisten, Akademiker, einzelne Entwickler und Startups verfügbar sein. Aber 2025 wird das Jahr sein, in dem Meta ernsthaft daran arbeitet, Llama profitabel zu machen.

02. Fragen zum „Skalierungsgesetz“

Das meistdiskutierte Thema der letzten Wochen im Bereich der künstlichen Intelligenz war die Frage der Skalierungsgesetze und ob diese bald zusammenbrechen werden.

Dieses Skalierungsgesetz wurde erstmals in einem OpenAI-Papier aus dem Jahr 2020 vorgeschlagen. Das Grundkonzept ist einfach: Wenn Sie ein KI-Modell trainieren, indem Sie die Anzahl der Modellparameter, die Menge der Trainingsdaten und den Rechenaufwand erhöhen, verbessert sich die Leistung des Modells auf zuverlässige und vorhersehbare Weise (technisch gesehen sein Test Der Verlust wird geringer).

Von GPT-2 über GPT-3 bis GPT-4 sind die erstaunlichen Leistungsverbesserungen alle auf das Skalierungsgesetz zurückzuführen.

Wie das Mooresche Gesetz ist auch das Skalierungsgesetz kein wirkliches Gesetz, sondern lediglich eine empirische Beobachtung.

Mehrere Berichte im vergangenen Monat deuteten darauf hin, dass die Erträge der KI-Labore zurückgehen, während sie weiterhin große Sprachmodelle entwickeln. Dies hilft zu erklären, warum die Veröffentlichung von GPT-5 von OpenAI wiederholt verzögert wurde.

Der häufigste Einwand gegen die Stagnation der Skalierungsgesetze besteht darin, dass die Einführung der Testzeitberechnung eine völlig neue Dimension der Skalierung eröffnet.

Dies bedeutet, dass neue Inferenzmodelle wie o3 von OpenAI die Rechenleistung während der Inferenz massiv skalieren können, anstatt die Rechenleistung während des Trainings massiv zu skalieren. Dadurch können die Modelle „länger nachdenken“ und neue KI-Fähigkeiten freisetzen.

Das ist sehr wichtig. Test-Time-Computing stellt einen spannenden neuen Ansatz zur Skalierung und Verbesserung der Leistung von KI dar.

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