Episodi
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OpenAI stellt eine neue Funktion für ChatGPT vor, die es ermöglicht, im Internet zu suchen. Nutzer können Fragen auf natürliche Weise stellen und erhalten Antworten mit Links zu relevanten Quellen. Die neue Suchfunktion integriert sich nahtlos in den ChatGPT-Chat und bietet Zugriff auf aktuelle Informationen aus verschiedenen Bereichen wie Nachrichten, Wetter und Finanzmärkten. OpenAI betont die Zusammenarbeit mit Nachrichtenagenturen und Verlagen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse relevant und vertrauenswürdig sind.
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Der Podcast behandelt verschiedene Themen rund um Künstliche Intelligenz (KI). Es werden neue Entwicklungen und Anwendungen in Bereichen wie Videobearbeitung, Chatbots, Kunstgenerierung, Rekrutierung, Bildbearbeitung, emotionale Intelligenz bei Tieren, und KI-gestützte Suchfunktionen vorgestellt. Einige Artikel beleuchten Investitionen in KI-Unternehmen und die Entwicklung neuer KI-Chips.
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Episodi mancanti?
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Die Texte behandeln verschiedene Entwicklungen und Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen, darunter Bildbearbeitung, Musikproduktion, Suchmaschinen, persönliche Assistenten, autonome Intelligenz, rechtliche Anwendungen, Marketing und Unternehmenslösungen. Die Artikel zeigen, wie KI zunehmend in verschiedenen Lebensbereichen eingesetzt wird und sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt.
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Der Podcast befasst sich mit der wachsenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor. Es werden verschiedene Anwendungen von KI in Bereichen wie Betrugsbekämpfung, Risikomanagement, Kundenservice und Personalisierung von Finanzprodukten vorgestellt. Die Texte beleuchten die Vorteile und Herausforderungen der KI-Implementierung, betonen die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen und ethischen Einsatzes und erörtern die Bedeutung von Vertrauen in KI-basierten Systemen für die Akzeptanz und den Erfolg von Innovationen im Finanzbereich.
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Coyote ist eine KI-gestützte Lösung, die die Erkennung von Täuschung in Text, Video und Audio ermöglicht. Das System wurde mit Tausenden von Beispielen trainiert und erreicht eine Genauigkeit von bis zu 92,3 %, im Vergleich zu 54 % bei menschlichen Analysten. Coyote analysiert verschiedene Faktoren wie Körpersprache, verbale Hinweise und Ton, um Täuschungsversuche zu identifizieren. Die Technologie findet Anwendung in Bereichen wie Finanzen, Recht, Betrugsprävention, Personalwesen und Verlustprävention, um Transparenz zu fördern, Vertrauen zwischen Stakeholdern zu stärken und ethische Praktiken zu fördern.
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Coyote is an AI-powered solution that enables the detection of deception in text, video and audio. The system has been trained with thousands of examples and achieves an accuracy of up to 92.3%, compared to 54% for human analysts. Coyote analyzes various factors such as body language, verbal cues and tone to identify attempts at deception. The technology is used in areas such as finance, legal, fraud prevention, human resources and loss prevention to promote transparency, build trust between stakeholders and encourage ethical practices.
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Dieser Podcast befasst sich mit Bland AI, einem Unternehmen, das KI-gestützte Telefonanrufe entwickelt. Diese Technologie ermöglicht es Unternehmen, Telefonkommunikation zu automatisieren, indem sie künstliche Intelligenz nutzt, um menschenähnliche Gespräche zu führen. Bland AI bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Anpassungsfähigkeit, Lernfähigkeit, Mehrsprachige Unterstützung und Integration in bestehende Systeme. Es werden Anwendungsgebiete wie Kundenservice, Vertrieb, Terminvereinbarung und Zahlungserinnerung sowie die technologischen Aspekte wie natürliche Sprachverarbeitung, Stimmensynthese und maschinelles Lernen erläutert. Die Quellen heben auch die ethischen Überlegungen und Zukunftsperspektiven von Bland AI hervor und betonen die einfache Integration in bestehende IT-Systeme.
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Der Podcast befasst sich mit PolygrAI, einem Unternehmen, das eine KI-gestützte Plattform entwickelt hat, die menschliche Verhaltensweisen analysiert, um Lügner zu erkennen. Die Technologie kombiniert visuelle und auditive Analyse mit psychologischer Forschung, um eine Risikobewertung zu erstellen. Trotz des Potenzials der Plattform werden ethische Bedenken hinsichtlich der Verwendung von PolygrAI und deren potenziellen Auswirkungen auf die Privatsphäre und das menschliche Vertrauen hervorgehoben. Der Text beleuchtet auch die wissenschaftlichen Grundlagen und die aktuelle Genauigkeit der Technologie, wobei die Entwicklung eines verantwortungsvollen Einsatzes von PolygrAI im Vordergrund steht.
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Der Podcast Generative-KI-in-Deutschland beschäftigt sich mit dem wachsenden Einfluss und der Verbreitung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in Deutschland. Die Autoren untersuchen das Interesse an generativer KI in der Gesellschaft und Wirtschaft, insbesondere das Aufkommen und die Relevanz von ChatGPT, und analysieren, wie Unternehmen generative KI in ihren Prozessen einsetzen und welche Kompetenzen sie dafür suchen. Der Text beleuchtet außerdem die rechtlichen, ethischen und wirtschaftlichen Herausforderungen, die mit generativer KI einhergehen, sowie die regionalen Unterschiede im Einsatz von KI in Deutschland.
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Der Podcast befasst sich mit den neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie. Sie beleuchten Themen wie Investitionen in KI-Unternehmen, die Integration von KI in verschiedenen Branchen, wie z.B. der Fertigung, der Parfümherstellung und dem Gesundheitswesen, sowie die Entstehung neuer KI-gestützter Produkte und Dienste. Die Texte zeigen auch, wie KI-Unternehmen und -Experten in der Welt der Technologie agieren, einschließlich strategischer Personalentscheidungen und Fortschritten in der KI-Forschung.
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Der Text bietet eine Übersicht von 20 kognitiven Verzerrungen, die den Menschen im Alltag beeinflussen. Die Verzerrungen werden mit Definition, Beispielen und wissenschaftlichem Kontext erläutert. Zusätzlich wird ein Kapitel über Algorithmische Verzerrungen in der künstlichen Intelligenz hinzugefügt, welches zeigt, wie Algorithmen zu Diskriminierung und Ungleichheit führen können. Die Publikation bietet einen Einblick in die Psychologie des Denkens und Verhaltens sowie in die Herausforderungen der modernen Technologie.
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Der Text ist ein Auszug aus dem Europäischen Parlament und dem Rat der Europäischen Union. Er behandelt die Regulierung von künstlicher Intelligenz (KI) in der EU und legt ein harmonisiertes Regelwerk für die Entwicklung, Inverkehrbringung, Inbetriebnahme und Nutzung von KI-Systemen fest. Der Text listet verschiedene Arten von KI-Systemen auf, die als "hochrisikoreich" eingestuft werden, da sie ein erhebliches Risiko für die Sicherheit, Gesundheit und die Grundrechte von Personen darstellen. Darüber hinaus enthält der Text detaillierte Bestimmungen zur Überwachung und Durchsetzung der Vorschriften sowie zur Förderung von Innovationen im Bereich der KI.
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Der Text bietet einen Einblick in die Funktionsweise von künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Kontext der Textgenerierung. Der Autor erklärt, dass KI riesige Textmengen analysiert und Muster darin erkennt, um dann Texte zu generieren, die auf diesen Mustern basieren. Dabei vergleicht er die Funktionsweise der KI mit der einer Studentin, die Millionen von Büchern liest, um sprachliche Muster zu erkennen, aber nicht um die Inhalte zu verstehen. Er erläutert auch, dass KI im Gegensatz zu Menschen kein wirkliches Verständnis für die Inhalte entwickelt, sondern lediglich auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basiert. Abschließend betont der Autor die Bedeutung, KI als ein mächtiges Werkzeug zu verstehen, das sowohl Chancen als auch Risiken im Bildungsbereich bietet.
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Der Text beleuchtet die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und zeigt die vielseitigen Anwendungen dieser Technologie in verschiedenen Bereichen auf. Von neuen KI-Modellen für Bild- und Video-Generierung über Fortschritte in der medizinischen Diagnostik und der Optimierung von Prozessen in Unternehmen bis hin zu spannenden Entwicklungen im Bereich der Mobilfunk- und Automobilindustrie werden diverse Neuigkeiten präsentiert. Die Artikel beleuchten zudem die wachsende Bedeutung von KI im Journalismus, im Finanzwesen und im Bereich der Datenanalyse. Es wird deutlich, dass KI eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft spielt und sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt.
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Heute kündigen wir ein Upgrade von Claude 3.5 Sonnet und ein neues Modell, Claude 3.5 Haiku, an. Das aktualisierte Claude 3.5 Sonnet bietet umfassende Verbesserungen gegenüber seinem Vorgänger, insbesondere signifikante Fortschritte im Bereich des Codings – ein Bereich, in dem es bereits führend war. Claude 3.5 Haiku erreicht in vielen Bewertungen die Leistung von Claude 3 Opus, unserem bisher größten Modell, und das bei gleichen Kosten und ähnlicher Geschwindigkeit wie die vorherige Generation von Haiku.
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Mit der Veröffentlichung von Claude 3.5 Sonnet stellt Anthropic eine neue Fähigkeit vor: Claude kann jetzt Computer steuern. Durch ein spezielles Software-Setup ist Claude in der Lage, den Cursor über den Bildschirm zu bewegen, an relevanten Stellen zu klicken und über eine virtuelle Tastatur Informationen einzugeben. Diese Funktion emuliert genau das, was wir selbst tun, wenn wir mit unseren Computern arbeiten. Das bedeutet, dass Claude nicht nur in der Lage ist, Anweisungen zu verstehen, sondern diese auch direkt in die Bedienung eines Computers umzusetzen.
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KI News aus aller Welt
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Die erfolgreiche Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert mehr als nur technologische Investitionen. Es beginnt mit einer klaren Strategie, die die spezifischen Geschäftsziele im Auge behält. Wichtig ist es, Mitarbeiter frühzeitig in den Prozess einzubinden und durch Schulungen Ängste abzubauen. Die Automatisierung von Prozessen, datenbasierte Entscheidungen und maßgeschneiderte Kundenlösungen sind nur einige der Vorteile. Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt in der ständigen Weiterentwicklung und Anpassung, um die volle Leistung der KI langfristig zu nutzen.
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Deep Dive in LLMs. Funktionsweise von Large Language Models, Entstehung von Large Language Models, Möglichkeiten und Risiken von LLMs, Zukunftsperspektiven. Was ist der Unterschied zwischen KI allgemein, Machine Learning, Deep Learning und Generativer KI? Wie entsteht ein LLM und was ist der Unterschied zwischen einem Base-Modell und einem Assistant-Model?
