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Es ist eines der ersten Text-zu-Bild-Tools und das beste, das wir getestet haben. Mit Dall-E ebnet OpenAI den Weg für generative KI, die Texthinweise in Bilder umwandelt. Es gibt jetzt mehr Konkurrenz, aber Version 3 des Dienstes läuft immer noch gut.

In Tests, in denen Adobe Firefly und Google ImageFX verglichen wurden, stellte ich fest, dass der Dall-E 3 am besten realistische und auffällige Bilder verarbeiten konnte und fast immer am besten mit surrealen Illusionen umgehen konnte. Es ist etwas langsam, wird Ihnen aber beim ersten Versuch wahrscheinlich gute, brauchbare Ergebnisse liefern, insbesondere wenn Sie eher Spaß als matschige KI-Fantasien suchen.

Dall-E ist auch großartig darin, Sie dazu zu ermutigen, loszulassen und Möglichkeiten zu erkunden. Ich glaube, dass Designer, Künstler, Programmierer und andere in der Lage sind, ihre Visionen in die Realität umzusetzen, aber ich bin nicht so geschickt. Für mich ist der Dall-E ein Wunder.

OpenAI sagt, dass es die an Dall-E 3 übermittelten Daten verwenden darf, um die Modellleistung zu verbessern, Inhalte mit einer ausgewählten Gruppe „vertrauenswürdiger Dienstanbieter“ zu teilen und die Daten nicht für Marketingzwecke zu verkaufen oder sie mit Inhalten Dritter zu teilen. Sie können auch eine Datenschutzanfrage stellen, damit OpenAI Ihre Daten nicht mehr für Schulungen verwendet, oder Ihr Konto löschen. Weitere Informationen finden Sie in den allgemeinen Datenschutz-FAQs und der Kern-Datenschutzrichtlinie von OpenAI.

Hier meine weiteren Erkenntnisse zum Dall-E 3.

Wie CNET einen KI-Bildgenerator getestet hat

CNET verfolgt bei der Überprüfung von KI-Bildgeneratoren einen praktischen Ansatz. Unser Ziel ist es herauszufinden, wie es im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und wofür es am besten geeignet ist. Dies erreichen wir, indem wir KI-Techniken bereitstellen, die auf realen Anwendungsfällen basieren, wie z. B. das Rendern in bestimmten Stilen, das Kombinieren von Elementen in einem einzigen Bild und die Verarbeitung langer Beschreibungen. Wir bewerten Bildgeneratoren auf einer 10-Punkte-Skala, die Faktoren wie die Übereinstimmung des Bildes mit der Aufforderung, die Kreativität und die Reaktionsfähigkeit der Ergebnisse berücksichtigt. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir künstliche Intelligenz testen.

Wie sieht das Bild aus? Wie gut passt es zur Eingabeaufforderung?

ChatGPT ist das beste Text-zu-Bild-KI-Tool, das ich je ausprobiert habe, und liefert Ergebnisse, die nützlich, interessant und vertrauenswürdig sind. Es wurden immer noch viele Fehler gemacht, zum Beispiel, dass der Schläger des Pickleball-Spielers aus seinem Kopf herauswuchs und nicht aus dem Schlägergriff, aber die Ergebnisse weckten in mir den Wunsch, weiter zu forschen, anstatt den Browser-Tab zu schließen. Er schafft es besser mit dynamischen Szenen, Engagement und Interaktion zwischen verschiedenen Themen und Emotionen.

ChatGPT ist ein wichtiger Bestandteil von Dall-E. Es verstärkt Ihre Aufforderungen, fügt großartigen Text hinzu und verleiht den Ergebnissen Dramatik. Es fördert auch einen gesprächigen Nutzungsstil: Sie können ein Bild anfordern und dann Anpassungen anfordern, ohne die gesamte Anfrage erneut einzureichen

Durch die Umwandlung Ihrer Leads in den gewünschten Inhalt und die korrekte Kombination mehrerer Elemente hilft Dall-E 3 dabei, die Konkurrenz, einschließlich Adobes Firefly und Googles ImageFX, zu übertreffen

KI-generierte Bildanzeige

Sehr attraktiv. Der Dall-E 3 erzeugt durchweg lebendige, auffällige Bilder. Auch wenn es Probleme gibt, macht es mir meistens Spaß. Sie bringen mich manchmal zum Lachen und lassen mich die kleinen Details wahrnehmen.

Allerdings kann der sprachlich extremistische Ansatz von Dall-E 3 manchmal abschreckend wirken. Ein Dutzend Monitore verfolgen Herzschlag- und Atemdaten und liefern gleichzeitig Bilder von Ärzten und Patienten, die von medizinischen Geräten umgeben sind. Einer der Computer verfügt über eine Tastatur mit etwa 100 Tasten.

KI generiert ein Retro-TV-Bild einer Wand, die mit Retro-TV-Sendungen bedeckt ist

Dall-E 3 hat dieses Bild einer Wand voller Retro-Fernseher und Retro-TV-Sendungen erstellt.

Sie können anfordern, dass das Bild auf Breitbild, Hochformat oder Querformat eingestellt wird, und die KI wird dies tun, aber wenn Sie mit einem neuen Bild auffordern, wird es manchmal auf die quadratische Standardeinstellung zurückgesetzt. Mehr als einmal habe ich ein quadratisches Bild erhalten, das mir gefallen hat, aber man kann nicht einfach darum bitten, dass das Bild vergrößert wird. (Wenn Sie dies jedoch tun möchten, können Sie die Generate-Erweiterung von Photoshop verwenden.)

Wie schnell kommen Bilder an?

Ich denke, Warten lohnt sich immer. Normalerweise dauert es 20 bis 30 Sekunden, bis der Dall-E 3 ein Foto macht. Da dies oft meine Geduld auf die Probe stellt, nehme ich mir normalerweise ein paar Minuten Zeit, um meinen E-Mail-Posteingang zu überprüfen, und komme dann zurück, um die Ergebnisse zu sehen

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Die von Professor Markus Buehler entwickelte Methode der künstlichen Intelligenz kann verborgene Zusammenhänge zwischen Wissenschaft und Kunst aufdecken und neue Materialien empfehlen. Stellen Sie sich vor, Sie nutzen künstliche Intelligenz, um zwei scheinbar nicht miteinander verbundene Schöpfungen zu vergleichen – biologisches Gewebe und Beethovens Neunte Symphonie. Auf den ersten Blick scheinen lebende Systeme und musikalische Meisterwerke keinen Zusammenhang zu haben. Markus J. Buehler, McAfee-Professor für Ingenieurwissenschaften und Professor für Bau- und Umweltingenieurwesen sowie Maschinenbau am MIT, hat einen neuen Ansatz für künstliche Intelligenz entwickelt, der diese Lücke schließt und gemeinsame Muster von Komplexität und Ordnung aufdeckt.

„Durch die Kombination generativer KI mit graphbasierten Computertools offenbart dieser Ansatz völlig neue Ideen, Konzepte und Designs, die bisher unvorstellbar waren. Wir können generativer KI beibringen, auf noch nie dagewesene Ideen, Konzepte und Designs zu reagieren.“ „Wir können neue Vorhersagen treffen und wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen“, sagte Bühler.

Diese Open-Access-Studie, die kürzlich in Machine Learning: Science & Technology veröffentlicht wurde, demonstriert einen fortschrittlichen Ansatz der künstlichen Intelligenz, der generative Wissensextraktion, graphbasierte Darstellung und multimodales intelligentes Graph-Argumentation integriert.

Diese Studie verwendet Diagramme, die mit einem von der Kategorientheorie inspirierten Ansatz entwickelt wurden, als Kernmechanismus eines Lehrmodells zum Verständnis symbolischer Beziehungen in der Wissenschaft. Die Kategorientheorie ist ein Zweig der Mathematik, der abstrakte Strukturen und die Beziehungen zwischen ihnen untersucht. Es bietet einen Rahmen für das Verständnis und die Vereinheitlichung unterschiedlicher Systeme, indem es sich auf Objekte und ihre Interaktionen und nicht auf deren spezifischen Inhalt konzentriert. In der Kategorientheorie werden Systeme als Objekte (die alles von Zahlen bis hin zu abstrakteren Entitäten wie Strukturen oder Prozessen sein können) und Morphismen (Pfeile oder Funktionen, die Beziehungen zwischen diesen Objekten definieren) betrachtet. Durch diesen Ansatz ist Buehler in der Lage, KI-Modellen beizubringen, systematisch über komplexe wissenschaftliche Konzepte und Verhaltensweisen nachzudenken. Die durch Morphismen eingeführten symbolischen Beziehungen zeigen deutlich, dass künstliche Intelligenz nicht nur Analogien herstellen, sondern auch tiefere Überlegungen anstellen und abstrakte Strukturen verschiedenen Regionen zuordnen kann.

Buehler analysierte mit der neuen Methode 1.000 wissenschaftliche Arbeiten zu biologischen Materialien und überführte sie in einen Wissensgraphen in grafischer Form. Die Karte zeigt die Verbindungen zwischen verschiedenen Informationen und ermöglicht es Ihnen, verwandte Ideen und Schlüsselpunkte zu finden, die viele Konzepte verbinden.

„Was wirklich interessant ist, ist, dass Graphen der skalenfreien Eigenschaft gehorchen und hochgradig vernetzt sind, was effektiv für die Argumentation von Graphen genutzt werden kann“, sagte Buehler. „Mit anderen Worten: Wir bringen KI-Systemen bei, über graphbasierte Daten nachzudenken, um ihnen dabei zu helfen, die Welt besser darzustellen und ihre Fähigkeit zu verbessern, über neue Ideen nachzudenken und sie zu erforschen, die zu Entdeckungen führen.“

Forscher können das Framework nutzen, um komplexe Fragen zu beantworten, Lücken im aktuellen Wissen zu identifizieren, neue Materialdesigns vorzuschlagen, Materialverhalten vorherzusagen und Konzepte zu verbinden, die noch nie zuvor miteinander verbunden waren.

Modelle der künstlichen Intelligenz fanden unerwartete Ähnlichkeiten zwischen biologischen Materialien und der Neunten Symphonie, was darauf hindeutet, dass beide komplexen Mustern folgen. „Ähnlich wie Zellen in biologischen Materialien auf komplexe, aber organisierte Weise miteinander interagieren, arrangiert Beethovens Neunte Symphonie Noten und Themen, um ein komplexes, aber kohärentes Musikerlebnis zu schaffen“, sagte Bühler.

In einem anderen Experiment schlug ein grafikbasiertes KI-Modell die Schaffung eines neuen biologischen Materials vor, das von den abstrakten Mustern in Wassily Kandinskys Gemälde „Komposition VII“ inspiriert war. Künstliche Intelligenz schlägt die Schaffung eines neuen Myzel-Verbundmaterials vor. „Dieses Material vereint viele innovative Konzepte, darunter das Gleichgewicht von Chaos und Ordnung, einstellbare Eigenschaften, Porosität, mechanische Festigkeit und komplex strukturierte chemische Funktionalität“, bemerkte Bühler. Indem sie sich von abstrakten Gemälden inspirieren ließ, schuf AI ein Material, das Stärke und Funktionalität in Einklang bringt und gleichzeitig anpassungsfähig ist und verschiedenen Zwecken dienen kann. Die Anwendung kann sich innovativ entwickeln

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Der Chatbot des KI-Entwicklers kann jetzt suchen und zusammenfassen. SAN FRANCISCO – Der Riese für künstliche Intelligenz OpenAI hat große Änderungen an ChatGPT angekündigt, die es dem Chatbot ermöglichen, das Web zu durchsuchen und Antworten basierend auf den Suchergebnissen bereitzustellen.

Dieses Upgrade verändert die Erfahrung bei der Nutzung des beliebten Chatbots. Dadurch steht OpenAI in direkterer Konkurrenz zu Google und bietet eine weitere Möglichkeit, Informationen online zu finden und zu konsumieren.

Darstellung: Einige ChatGPT-Anfragen werden jetzt mithilfe von Websuchergebnissen beantwortet. KI-generierter Text enthält Quelllinks in grauen Kästchen am Ende der Sätze und in Zitatlisten unten oder rechts.

So funktioniert es: Suchergebnisse werden nur angezeigt, wenn die Algorithmen von ChatGPT feststellen, dass sie relevant sind, oder wenn Sie im Tooltip auf das Globussymbol klicken.

Sie können mit den ChatGPT-Suchergebnissen chatten, um Ihre Anfrage zu verfeinern.

Zu den Inhalten gehören Webseiten von Microsoft Bing und anderen Quellen sowie die neuesten Nachrichten von teilnehmenden Verlagen.

Was fehlt: Produkt-Shopping-Links und Anzeigen (zumindest im Moment).

Wer wird es bekommen: Zunächst nur kostenpflichtige ChatGPT Plus- und Teams-Benutzer, aber OpenAI sagt, dass es plant, es irgendwann kostenlosen Benutzern zur Verfügung zu stellen.

Ab Donnerstag können zahlende Abonnenten von ChatGPT einen Modus aktivieren, der es dem KI-Tool ermöglicht, auf Anfragen zu reagieren, indem es das Web nach den neuesten Informationen durchsucht und die Ergebnisse zusammenfasst, anstatt Antworten auf der Grundlage der möglicherweise veralteten verwendeten Daten bereitzustellen Erstellen Sie einen Chatbot.

Die Suchfunktion wird von der Bing-Suchmaschine des OpenAI-Unterstützers Microsoft unterstützt. Es stützt sich auch auf Artikel von Verlagen, die Verträge mit KI-Entwicklern unterzeichnet haben, wie beispielsweise News Corp., Eigentümer des Wall Street Journal. Google hat in diesem Jahr durch künstliche Intelligenz generierte Snippets und Zitate zu seinen traditionellen Suchergebnissen hinzugefügt, um der wachsenden Konkurrenz durch Chatbots entgegenzuwirken. Laut dem Risikokapitalforschungsunternehmen Pitchbook bietet das Startup Perplexity eine ähnliche KI-Suchmaschine an und hat mehr als 400 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln eingesammelt.

Varun Shetty, Leiter Medienpartnerschaften bei OpenAI, sagte in einem Interview, dass die Änderungen ChatGPT nützlicher und genauer machen werden. „Wir glauben, dass der Zugang zum Internet die Zuverlässigkeit erhöht und Halluzinationen reduziert.“

Chatbots und KI-Suchmaschinen helfen Benutzern nicht nur dabei, nützliche Informationen zu finden, sondern beginnen auch, die Online-Wirtschaft grundlegend zu verändern. Google ist seit mehr als einem Jahrzehnt das dominierende Portal zum Internet und macht Nachrichtenagenturen, Blogger und andere Verlage abhängig vom Traffic von Menschen, die auf Suchergebnisse klicken, um Anzeigen oder Abonnements zu verkaufen. Suchtools mit künstlicher Intelligenz von Google, OpenAI und anderen aggregieren Webseiten und beantworten Fragen direkt, sodass Menschen Informationen finden können, ohne sich zu anderen Websites durchklicken zu müssen. Dies hat bei Verlagen zu wachsender Sorge geführt, dass sie von Technologieunternehmen abgehängt werden. Einige Verlage werfen KI-Entwicklern vor, ihre Inhalte unfair zu kopieren und zu plagiieren, um KI-Tools zu entwickeln, die ihre Branche stören. Mehrere Nachrichtenorganisationen verklagten OpenAI und warfen ihm Urheberrechtsverletzungen vor.

Die Suchüberarbeitung von ChatGPT wird testen, wie sich Suchmaschinen mit künstlicher Intelligenz auf die Verlagsbranche auswirken.

Eine Abfrage, die eine Websuchfunktion auslöst, gibt einen von der KI generierten Textabsatz zurück, gefolgt von einem Link zu einer Website, die den Inhalt zusammenfasst.

Laut Desinformationsforschern werden kostenpflichtige ChatGPT-Benutzer während und in den Tagen nach der Präsidentschaftswahl am 5. November Zugang zu neuen Suchfunktionen haben, wenn das Internet mit Lügen und politischen Unwahrheiten überschwemmt wird. Das KI-gestützte Suchtool leitet Anfragen im Zusammenhang mit den Wahlergebnissen an Quellen wie The Associated Press und Reuters weiter, sagte Shetty: „Wir versuchen, die hochwertigsten und zuverlässigsten Quellen zu priorisieren und zu fördern.

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Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) scheint das Erlernen von Fremdsprachen überholt zu sein. Warum Zeit und Mühe darauf verwenden, eine andere Sprache zu lernen, wenn Technologie Ihnen beim Lernen helfen kann?

Mittlerweile gibt es Übersetzungstools, die Texte verstehen, Websites übersetzen und beim Ansehen ausländischer Videos und Filme automatische Untertitel aktivieren können. Unsere Telefone können gesprochene Wörter sofort übersetzen.

Unterdessen schließen Universitäten in Neuseeland und Australien Fremdsprachenkurse.

Doch obwohl Technologie Botschaften übersetzen kann, fehlt ihr ein wichtiges Element der menschlichen Kommunikation: die kulturellen Nuancen hinter den Worten.

Während die KI-Übersetzung aufgrund ihrer Zugänglichkeit das Potenzial hat, die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg zu erleichtern, müssen wir uns der Vorteile und Herausforderungen bewusst sein, die sie mit sich bringt. Sich bei der Übersetzung zwischen Sprachen ausschließlich auf die Technologie zu verlassen, führt letztlich zu Missverständnissen und einem Mangel an menschlicher Erfahrung. Der Aufstieg der Übersetzungstechnologie

Die Übersetzungstechnologie hat sich seit ihrer Einführung in den 1950er und 1960er Jahren rasant weiterentwickelt, und die Kommerzialisierung computergestützter Übersetzungssysteme in den 1980er Jahren beschleunigte diesen Fortschritt.

Die jüngsten Fortschritte in der generativen KI haben jedoch auch zu erheblichen Fortschritten in der Übersetzungstechnologie geführt.

Google Translate hat sich seit seiner Einführung im Jahr 2006 dramatisch verändert. Es wurde ursprünglich als eingeschränkter statistischer Übersetzer entwickelt und hat sich zu einem „tragbaren Dolmetscher“ entwickelt.

KI-Übersetzung kann in bestimmten Situationen nützlich sein. Helfen Sie beispielsweise Lehrern bei der Kommunikation mit Eltern, die eine andere Sprache sprechen, oder auf Reisen.

Übersetzungstechnologie kann auch zum Schutz gefährdeter indigener Sprachen und Minderheitensprachen beitragen, indem sie die Online-Dokumentensammlung ermöglicht. Durch die Integration der Technologie der künstlichen Intelligenz in diese digitalen Bibliotheken können Benutzer leichter auf diese Texte zugreifen und sie verstehen.

Finden Sie ähnliche Übersetzungen online. Das Erlernen einer anderen Sprache ist auch eine der besten Möglichkeiten, sich zu verbessern und die Gesundheit des Gehirns, soziale Fähigkeiten, kulturelles Verständnis, Empathie und Karriereaussichten zu fördern.

Eine Analyse von Studien aus den Jahren 2012 bis 2019 ergab, dass das Sprechen mehrerer Sprachen die Flexibilität des Gehirns erhöhen, den Ausbruch einer Demenz verzögern und die kognitive Gesundheit im späteren Leben verbessern kann. Die Analyse empfiehlt außerdem, so früh wie möglich mit dem Sprachenlernen zu beginnen.

Im Jahr 2022 betonte der Europarat die Bedeutung der mehrsprachigen und interkulturellen Bildung für die Förderung einer demokratischen Kultur und wies auf deren kognitive, sprachliche und soziale Vorteile hin.

In diesem Jahr hat die Kommission das Programm „Sprachbildung im Herzen der Demokratie“ ins Leben gerufen. Ziel ist es, die Bedeutung des Sprachenlernens für den Aufbau einer gerechteren Gesellschaft hervorzuheben.

In der Übersetzung verloren

In Neuseeland wird häufig Englisch gesprochen. Maori und die neuseeländische Gebärdensprache sind ebenfalls Amtssprachen. Etwa 29 % der Bevölkerung wurden im Ausland geboren. In Neuseeland werden mehr als 150 Sprachen gesprochen, davon mindestens 24 von mehr als 10.000 Menschen.

Allerdings nimmt das Interesse am Erlernen von Sprachen ab. Im Jahr 2021 studierten an den acht Universitäten Neuseelands 980 Vollzeitstudenten eine andere Sprache als Māori oder die neuseeländische Gebärdensprache, verglichen mit 1.555 vor einem Jahrzehnt.

Viele Universitäten haben daher die Schließung von Sprachkursen angekündigt oder angekündigt.

Auch wenn KI-Übersetzungstechnologie ihren Nutzen hat, geht viel verloren, wenn man sich bei der Kommunikation ausschließlich auf KI-Übersetzungstechnologie verlässt. Übersetzungstools können Schwierigkeiten haben, die Nuancen von Sprachen und Sprachen verschiedener Kulturen zu vermitteln.

Ohne die Unterstützung des Erlernens einer zweiten Sprache laufen wir Gefahr, die Vorteile der Zweisprachigkeit oder Mehrsprachigkeit für den Einzelnen und die breitere Gemeinschaft zu verlieren.

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Das Unternehmen behauptet, dass das neue Modell tatsächlich „vernünftig“ und logisch denken kann. OpenAI hat sein neuestes Modell für künstliche Intelligenz, o1, veröffentlicht, das nach Angaben des Unternehmens komplexe Argumentationsaufgaben effizienter ausführen kann als seine Vorgänger. Der Start erfolgt, daOpenAI  im Wettlauf um die Entwicklung komplexerer künstlicher Intelligenzsysteme einem zunehmenden Wettbewerb ausgesetzt ist.

OpenAI sagt auf seiner Website, dass O1 darauf trainiert wurde, „mehr Zeit damit zu verbringen, über Probleme nachzudenken, bevor man reagiert, so wie es ein Mensch tun würde.“ „Durch Training lernen [diese Modelle], ihre Denkprozesse zu verbessern, verschiedene Strategien auszuprobieren und ihre Fehler zu erkennen.“ OpenAI stellt sich vor, dass medizinische Forscher dieses neue Modell zur Annotation von Zellsequenzierungsdaten verwenden und Physiker es zur Modellierung verwenden, um mathematische Formeln zu generieren. Auch Softwareentwickler können dieses neue Modell nutzen.

Aktuelle KI-Systeme sind im Wesentlichen fortgeschrittene Versionen der automatischen Vervollständigung, die Antworten durch Statistiken generieren, anstatt tatsächlich über das Problem „nachzudenken“, was bedeutet, dass sie nicht so „intelligent“ sind, wie sie scheinen. Als Engadget beispielsweise versuchte, ChatGPT und andere KI-Chatbots dazu zu bringen, die Rechtschreibprüfung der New York Times zu lösen, fummelten sie herum und lieferten bedeutungslose Ergebnisse.

Mit o1 behauptet das Unternehmen, dass es mit einem neuen KI-Modell, das darauf ausgelegt ist, sich wirklich mit der Lösung komplexer Probleme und logischem Denken zu befassen, „den Zähler wieder auf 1 zurücksetzt“. In einem Blogbeitrag, in dem das neue Modell detailliert beschrieben wird, sagte OpenAI , dass es bei anspruchsvollen Benchmark-Aufgaben in Physik, Chemie und Biologie ähnlich abschneide wie Doktoranden und in Mathematik und Codierung hervorragende Leistungen erbracht habe. Beispielsweise löste sein aktuelles Flaggschiffmodell, GPT-4o, nur 13 % der Probleme der Qualifikationsprüfung für die Internationale Mathematikolympiade korrekt, während o1 83 % der Probleme löste.

Allerdings verfügt das neue Modell nicht über Funktionen wie das Surfen im Internet oder das Hochladen von Dateien und Bildern. Laut The Verge ist es im Vergleich zu GPT-4o bei der Verarbeitung von Hinweisen deutlich langsamer. Obwohl o1 mehr Zeit hatte, über seine Ergebnisse nachzudenken, muss es das Problem der „Halluzinationen“ – Halluzinationen, bei denen KI-Modelle Informationen bilden – noch lösen. „Wir können nicht sagen, dass wir das Halluzinationsproblem gelöst haben“, sagte Bob McGrew, Forschungsleiter des Unternehmens, gegenüber The Verge.

O1 steckt noch in den Kinderschuhen. OpenAI nennt es eine „Vorschauversion“ und ist ab heute nur noch für zahlende ChatGPT-Benutzer verfügbar, wobei die Anzahl der Fragen, die sie jede Woche stellen können, begrenzt ist. Darüber hinaus hat OpenAI eine abgespeckte Version des o1-mini auf den Markt gebracht, die laut Angaben des Unternehmens besonders effektiv für die Codierung ist.

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Wenn eine beschleunigte IA-Generierung eingeführt wird, haben manuelle Interviews den Vorteil einer erheblichen Vereinfachung und den Nachteil des Risikos von Ungenauigkeiten. 2023 ist das Jahr der Entdeckungen in der künstlichen Intelligenz (IA). Im Jahr 2024 gaben 65 % der Kontakte an, dass das Unternehmen eine neue Produktgeneration einsetzt. In seinen späteren Jahren beteiligte er sich weiterhin an Kontakten mit internationalem Einfluss. Drei Viertel der Kontakte verfolgten bedeutende Veränderungen oder Neuerungen in einigen Bereichen in den letzten Jahren.

Berichten zufolge sind die Kosten nicht gesunken, während die Einnahmen aus der kommerziellen Nutzung der Technologie gestiegen sind. L’enquête untersucht auch die Risiken, die sich aus der neuen Generation von Folgenabschätzungen ergeben (notamment les inexactitudes).

Einsatz künstlicher Intelligenz

Das Innere von L‘IA schafft einen Kanal, der darauf ausgelegt ist, die Kapazität und Kraft des IA zu erreichen. In den letzten sechs Jahren schwankte die Einführung von Folgenabschätzungen um 50 % (Abbildung 1). Es ist interessant und hat globale Auswirkungen. Bis 2023 wird die KI-Einführung in 66 % der Regionen zunehmen. Aus Branchensicht konzentriert sich das Upgrade hauptsächlich auf professionelle 

Die Organisation nutzte frühere Geschäftsmöglichkeiten aus und erzielte schlechte Ergebnisse.

Menschen stellen oft Fragen zu den Fähigkeiten und der Machbarkeit von Gen AI

65 % der Befragten gaben an, dass die Organisation entgegen der aktuellen Situation die Regelung der morgendlichen Folgenabschätzungen als operative Aufgabe betrachte. Organisationen können IA nutzen, um viele Funktionen auszuführen und das Marketing, den Verkauf und die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen sowie deren Informationscharakter zu erleichtern (Abbildung 3). Im Jahr 2023 werden wir erleben, wie die Beziehung von Croissance in den Bereichen Marketing und Belüftung noch stärker wird und sich die Akzeptanzraten verdoppeln. Ohnehin sind Werte von 15 % und mehr in verschiedenen Branchen keine Ausnahme.

Abbildung 3

2023 Human Generation Report, Ausgewählte Einsätze von IA der neuen Generation (Anhang 4). Der Einsatz künstlicher Intelligenz der neuen Generation wird im asiatisch-pazifischen Raum und im Großraum China intensiviert. Auch aus Sicht der Branchennormen hat der Einsatz von Fachkräften in der Energie-, Material- und Dienstleistungsbranche eine neue Nutzungsgeneration eingeläutet. Künstliche Intelligenz ist wichtiger.

Investitionen in die Erstellung und Analyse von Folgenabschätzungen beginnen mit einem höheren Wert

Die neueste Überprüfung befasst sich mit den KI-Budgets der nächsten Generation in verschiedenen Branchen. Ergebnisse für alle Sektoren, private Organisationen können auch von Investitionen plus 5 % der Haushaltszahlen der nächsten Generation und Ergebnissen von nicht generativen Analyselösungen betroffen sein (Abbildung 5). Im Pluralteil der Sekte erklärt der Anführer eine 20-prozentige Steigerung der Sektenmitgliedschaft

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Erste Tests von Meteor Lake zeigen, dass die GPU wichtiger ist. Es ist kein Geheimnis, dass „KI“ das neue „Metaversum“ ist – wissen Sie, worüber vor ein paar Jahren alle redeten – und Führungskräfte und Investoren gleichermaßen versuchen, KI zu nutzen, um Verkäufe und Aktienkurse anzukurbeln. Tatsächlich verlässt sich KI in Chips wie Intels Core Ultra auf die NPU, und Intel hat die Marke als Synonym für On-Chip-KI positioniert. Das Gleiche gilt für AMDs Ryzen 8000-Serie – die Intel als NPU im Desktop-Bereich überholte – und Qualcomms Snapdragon X Elite.

Es ist nur so, dass die derzeit in Core Ultra integrierte NPU (Meteor Lake, aber Lunar Lake wartet) keine so große Rolle im KI-Computing spielt, wie ihre Positionierung es sollte. Stattdessen trägt die eher traditionelle Rolle der Rechenleistung (CPUs und insbesondere GPUs) stärker zu dieser Aufgabe bei.

Ein paar Dinge, die Sie beachten sollten: Erstens ist das eigentliche Benchmarking der KI-Leistung etwas, mit dem jeder zu kämpfen hat. „KI“ besteht aus ganz unterschiedlichen Aufgaben: Bildgenerierung, beispielsweise mithilfe stabiler großer Sprachmodelle (LLM), populär gemacht durch (cloudbasierte) Microsoft Copilot- und Google Bard-Chatbots und eine Reihe anwendungsspezifischer Erweiterungen KI-Verbesserungen in Adobe Premiere und Lightroom. Allein die Kombination der vielen Variablen in LLM (Frameworks, Modelle und Quantifizierungen, die sich alle auf die Ausführung des Chatbots auf einem PC auswirken) und die Geschwindigkeit, mit der diese Variablen schwanken, macht es schwierig, einen Gewinner auszuwählen – und das wird mit der Zeit schwierig . Wählen Sie einen Gewinner.

Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist der nächste Punkt: Benchmarks funktionieren am besten, wenn Sie so viele Variablen wie möglich eliminieren. Das können wir mit einem kleinen Teil des Puzzles machen: wie viel CPUs, GPUs und NPUs zu den KI-Berechnungen beitragen, die von Intels Core-Ultra-Chips Meteor Lake durchgeführt werden. Die NPU ist noch keine On-Chip-KI-Engine. GPU ist

Wir versuchen nicht zu bestimmen, wie gut Meteor Lake in Bezug auf die  KI abschneiden wird. Was wir jedoch tun können, ist einen Realitätscheck über die Bedeutung von NPUs in der KI durchzuführen.

Der von uns verwendete spezifische Test war der Procyon AI Inference Benchmark von UL, der berechnet, wie effizient ein Prozessor auf verschiedenen großen Sprachmodellen laufen kann. Insbesondere ermöglicht es Testern, die CPUs, GPUs und NPUs aufzuschlüsseln und zu vergleichen. In diesem Fall haben wir den Core Ultra 7 165H während Intels Benchmark Days auf der CES 2024 in einem MSI-Laptop getestet. (Die meiste Zeit habe ich damit verbracht, Dan Rogers von Intel zu interviewen, aber ich habe einige Tests durchgeführt.) Procyon führt LLM auf dem Prozessor aus und berechnet eine Bewertung basierend auf Leistung, Latenz und mehr. Die Tests von Procyon beweisen einige Dinge: Erstens macht die NPU im Vergleich zu anderen Leistungs- und Effizienzkernen in der CPU tatsächlich einen Unterschied; die NPU selbst übertrifft die CPU um 82 %. Aber die KI-Leistung der GPU beträgt 182 % der CPU und ist 55 % höher als die der NPU.

Der zweite Punkt ist jedoch weniger offensichtlich: Ja, Sie können KI-Anwendungen auf einer CPU oder GPU ausführen, ohne dass dafür dedizierte KI-Logikblöcke erforderlich sind. Alle Tests von Procyon zeigen, dass einige Blöcke effektiver sind als andere.

Intel behauptet, die NPU sei effizienter. In der realen Welt ist „Effizienz“ für Chiphersteller gleichbedeutend mit „langer Batterielebensdauer“. Intel versucht unterdessen zu betonen, dass CPUs, GPUs und NPUs zusammenarbeiten können.

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Künstliche Intelligenz revolutioniert die Entwicklung kreativer Karrieren

In einer Welt, in der die KI-Innovation rasant voranschreitet, erfreut sich der Bereich der kreativen Entwicklung immer größerer Beliebtheit. Der Aufstieg künstlicher Intelligenztechnologien, insbesondere der „generativen KI“, eröffnet neue Möglichkeiten für Einzelpersonen außerhalb der traditionellen Ingenieurswelt. Experten warnen jedoch davor, zu große Hoffnungen in die Vorstellung zu setzen, dass jeder mithilfe generativer KI programmieren könne.

Technologie mit menschlichem Fachwissen verbinden

Vorbei sind die Zeiten, in denen das Programmieren ausschließlich Experten vorbehalten war. Mit der Demokratisierung der Codierung können Einzelpersonen dank generativer künstlicher Intelligenz nun relativ einfach in die Marktforschung und Produktentwicklung eintauchen. Der menschliche Faktor bleibt jedoch entscheidend, wenn es darum geht, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Fachliche Fähigkeiten wie Datenmustermanipulation, Marketingwissen, strategisches Denken und technische Kompetenz sind im kreativen Prozess unersetzlich.

Bieten Sie Support für technisch nicht versierte Benutzer

Tools wie Microsoft PowerApps zeigen, dass auch Personen ohne Programmiererfahrung einfache Anwendungen in einer begrenzten Umgebung schreiben können. Während generative KI Arbeitsabläufe rationalisieren und die Produktivität steigern kann, kann die Bedeutung der menschlichen Aufsicht und Anpassung nicht genug betont werden. Der Schlüssel liegt darin, die richtige Kombination von KI-Tools mit Benutzeranforderungen und technischen Fähigkeiten zu verstehen, um optimale Ergebnisse zu gewährleisten.

Schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und Fachwissen

Während KI weiterhin die kreative Entwicklungslandschaft prägt, bietet die Integration generativer KI-Tools sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Obwohl es ein Schritt in die richtige Richtung ist, KI-Tools für mehr Menschen zugänglich zu machen, bleibt der Wert menschlicher Intervention und Feinabstimmung entscheidend, um wirklich innovative und differenzierte Ergebnisse zu erzielen.

Mit künstlicher Intelligenz der Kreativität freien Lauf lassen: Neue Grenzen erkunden

Im Bereich der Entfesselung der Kreativität durch künstliche Intelligenz (KI) müssen mehrere Schlüsselfragen und wichtige Aspekte berücksichtigt werden, wenn die Leistungsfähigkeit alltäglicher KI-Tools genutzt werden soll. Lassen Sie uns auf einige der wenig bekannten Fakten und Kernpunkte rund um dieses transformative Thema eingehen.

Die Rolle von Datenqualität und -vielfalt

Ein Schlüsselfaktor, der oft übersehen wird, ist die Qualität und Vielfalt der Daten, die von KI-Systemen im Erstellungsprozess verwendet werden. Die Genauigkeit und Relevanz der Eingabedaten haben einen erheblichen Einfluss auf die von einem KI-Tool generierte Ausgabe. Um wirklich innovative und integrative kreative Lösungen zu fördern, ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass die Datensätze vielfältig und repräsentativ sind.

Ethische Überlegungen zur KI-gesteuerten Kreativität

Ein aufkommendes Problemfeld betrifft die ethischen Implikationen des Einsatzes künstlicher Intelligenz zur Entfaltung von Kreativität. Probleme im Zusammenhang mit dem Datenschutz, Voreingenommenheit bei der algorithmischen Entscheidungsfindung und den Auswirkungen von KI-generierten Inhalten auf geistiges Eigentum müssen sorgfältig untersucht und angegangen werden. Bei der Nutzung künstlicher Intelligenz für kreative Arbeit ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen Innovation und ethischen Überlegungen zu finden.

Das Bedürfnis nach kontinuierlichem Lernen und Anpassung

Da sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt, müssen Personen, die sich mit kreativen KI-Aktivitäten befassen, dem kontinuierlichen Lernen und der Anpassung Priorität einräumen. Um das Potenzial von KI-Tools zur Förderung der Kreativität zu maximieren, ist es von entscheidender Bedeutung, mit den neuesten Entwicklungen bei KI-Fähigkeiten und -Technologien Schritt zu halten. Eine Einstellung zum lebenslangen Lernen ist der Schlüssel, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, während sich die KI-gesteuerte Kreativität weiter verändert.

Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz in der kreativen Entwicklung

Die Vorteile der Nutzung von KI für die Ideenentwicklung sind unbestreitbar, von der Steigerung der Effizienz und Produktivität bis hin zur Eröffnung neuer Wege für Innovationen. Herausforderungen wie das Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit von KI, potenzielle Arbeitsplatzverluste aufgrund der Automatisierung und die Notwendigkeit menschlicher Kreativität und Intuition bei der Entscheidungsfindung stellen jedoch eindeutige Nachteile dar. Für ein nachhaltiges kreatives Wachstum ist es entscheidend, ein empfindliches Gleichgewicht zwischen KI-gesteuerter Automatisierung und menschlichem Fachwissen zu finden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz im Alltag ein enormes transformatives Potenzial zur Entfaltung der Kreativität hat und beispiellose Möglichkeiten für Einzelpersonen in einer Vielzahl von Bereichen bietet. Indem wir kritische Probleme lösen, kontinuierliches Lernen fördern, ethische Implikationen berücksichtigen und Automatisierung mit menschlichen Erkenntnissen in Einklang bringen, können wir die Kraft der KI nutzen, um eine kreativere Zukunft zu gestalten.

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Wir haben Details zu Microsoft Surface-Geräten mit Qualcomm-Prozessoren und können sie jetzt vorbestellen. Bei einer besonderen Presseveranstaltung am Tag vor der mit Spannung erwarteten Build-Konferenz kündigte Microsoft neue Surface Pro- und Surface Laptop Elite-Prozessoren mit Snapdragon X an.

Surface Pro und Surface Laptop sind die ersten in der neuen Copilot+-PC-Reihe von Microsoft, die die Core-Ultra-Chipreihe von Intel durch das renommierte Qualcomm Snapdragon Alignment ersetzen. Chip-Laptop. Der Vergleich zwischen den beiden ist alles andere als subtil. Während der Veranstaltung hat Microsoft die Leistung des neuen Snapdragon direkt mit der des MacBook Air M3 verglichen. Auf dem neuen Prozessor läuft Windows on Arm mit erhöhter Rechenleistung, Akkueffizienz und Unterstützung für KI-Funktionen mithilfe der Qualcomm Hexagon Neural Processing Unit (NPU).

Eine dieser Funktionen ist Recall kI, der neue Assistent für künstliche Intelligenz von Microsoft, der als „fotografisches Gedächtnis Ihres Computers“ bezeichnet wird. Recall kI ist nur auf Copilot+-PCs verfügbar und ermöglicht es Benutzern, nach dem Speicherort einer Datei, einer Website in ihrem Browserverlauf oder einer E-Mail zu fragen, ohne manuelle Suchabfragen verwenden zu müssen. Microsoft stellte das neue Surface Pro und den Surface Laptop erstmals im März als kommerzielle Produkte vor, doch in der heutigen Demo wurden zwei neue Geräte vorgestellt, die für Verbraucher als Teil der von Microsoft angekündigten Snapdragon-Reihe von Add-on-Windows-Geräten entwickelt wurden.

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Der neueste Snapdragon-Prozessor ermöglicht eine schnellere Bild- und Texterstellung, Fotoerweiterung und einen virtuellen Assistenten mit Gesicht auf kommenden Android-Geräten. Der Prozessor Ihres Telefons ist der stille Held des Geräts, da er größtenteils für die Stromversorgung aller coolen, erweiterten Funktionen verantwortlich ist Der neueste Chip von Qualcomm wird Ihre nächsten Android-Fähigkeiten noch weiter steigern, insbesondere wenn es um KI geht.

Am Sonntag stellte Qualcomm seine neueste mobile Plattform vor – den Snapdragon 8s Gen 3. Im Einklang mit der Branchenverlagerung hin zu KI auf dem Gerät soll dieser neue Chip eine neue Welle generativer KI-Funktionalität auf Smartphones auslösen.

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„Mit Funktionen wie generativer KI auf dem Gerät und erweiterten Fotofunktionen ist Snapdragon 8s Gen 3 darauf ausgelegt, die Benutzererfahrung zu verbessern, Kreativität und Produktivität in ihrem täglichen Leben zu fördern“, sagte Chris Patrick, SVP und General Manager für Mobiltelefone bei Qualcomm.

Qualcomm hat nicht bekannt gegeben, welche Flaggschiff-Telefone mit dem neuen Chip ausgestattet sein werden, teilte jedoch mit, dass der Snapdragon 8s Gen 3 von führenden Herstellern wie Honor, iQOO, Realme, Redmi und Xiaomi – allesamt chinesische OEMs – übernommen wird Die Veröffentlichung des ersten Geräts ist bereits für März geplant.

1. Generative virtuelle KI-Assistenten

Wir alle kennen Sprachassistenten wie Siri und Alexa, aber wie wäre es mit einem Assistenten, der eine Stimme und ein Gesicht hat? Laut Qualcomm wird das der Snapdragon 8s Gen 3 ermöglichen. Der virtuelle Assistent würde durch Qualcomm Sensing unterstützt Hub, der alle Daten des Benutzers – wie seine Lieblingsaktivitäten, Standorte und mehr – sicher zusammenführen kann, um die Vorschläge und Antworten des virtuellen Assistenten besser auf die Vorlieben des Einzelnen zuzuschneiden.

2. Schnelle Bild- und Textgenerierung auf dem Gerät

In diesem Jahr besteht ein erhöhtes Interesse an geräteinterner KI, die Vorteile wie höhere Geschwindigkeit und Sicherheit bietet. Der Snapdragon 8s Gen 3 unterstützt generative KI auf dem Gerät mit bis zu 10 Milliarden Parametern und unterstützt mehr als 30 große Sprachmodelle (LLMs). und Large Vision Models (LVMs) mit beeindruckend hohen Geschwindigkeiten.

Um die Geschwindigkeit ins rechte Licht zu rücken: Er kann Bilder im Bruchteil einer Sekunde erzeugen, während der Standard-Bildgenerator durchschnittlich etwa 10 Sekunden benötigt und bis zu 20 Token pro Sekunde ausführen kann, was nach Angaben des Unternehmens einer der schnellsten überhaupt ist 3. Fotoerweiterung auf dem Gerät

Ähnlich wie die Funktion „Generative Füllung“ von Adobe Photoshop kann die Fotoerweiterung Inhalte über den Rahmen des Fotos hinaus generieren und diese direkt auf dem Smartphone eines Benutzers mit dem Originalfoto verschmelzen. Die Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie ein Foto bearbeiten möchten, das Sie besser gerahmt hätten, oder um es bereitzustellen eine andere Ansicht derselben Aufnahme.

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