Tensorraum - Der KI Podcast | News über AI, Machine Learning, LLMs, Tech-Investitionen und Mehr Tensorraum Podcast

Letzte Woche haben wir von den Konferenzen von Google und OpenAI und ihren Neuerungen berichtet, diese Woche ist Microsoft mit der Build dran. Besonders interessant fanden wir die Vorstellung des Copilot+ PCs: Ein Computer, der bezüglich der Hardware und des Betriebssystems auf KI-Anwendungen spezialisiert ist. Sehen wir damit schon erste Entwicklungen zur All-in-one Lösung, die die ChatGPTs da draußen überflüssig machen wird? Auf der Build wurde auch wieder Microsofts Small Language Modell Phi-3 prominent platziert. Passend dazu sprechen wir über eine Studie über das Fine-Tuning von LLMs. Ein weiterer interessanter Lesestoff ist ein Paper von Anthropic, in dem das AI-Unternehmen das Innenleben eines LLMs analysiert. Neben den ganzen internationalen Playern sprechen wir auch ausführlich über das deutsche Übersetzungs-Start-Up DeepL, das ein neues Investment bekommen hat. Außerdem keine Folge ohne OpenAi-Gossip: Scarlett Johansson hat dem Unternehmen mit einer Klage gedroht.

Links zur Folge: 
Mapping the Mind of a Large Language Model
Introducing the Fine-Tuning Index for LLMs

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Hosts:
Stefan Wiezorek: https://www.linkedin.com/in/stefanwiezorek/
Dr. Arne Meyer: https://www.linkedin.com/in/arne-meyer-6a36612b9/

Kapitelmarken:
00:00:00 Intro und Teaser
00:01:09 Scarlett Johansson vs. OpenAI
00:07:39 Anthropic Studie zu Claude Sonnet
00:12:17 Investment DeepL
00:18:28 Microsoft Build Konferenz
00:18:47 Microsoft Copilot+ PC
00:25:03 Copilot+ PC Feature: Recall
00:32:27 Microsoft Phi-3 und Small Language Models
00:38:06 Minecraft mit Copilot
00:39:04 Ersetzen Chatbots alle anderen Interaktionsoberflächen?
00:41:30 Fine-Tuning von LLMs
00:46:31 Abschluss und Ausblick

OpenAI sorgt wieder für Aufsehen: Wichtige Köpfe verlassen das Unternehmen, gleichzeitig geht das neue Model OMNI an den Start. Wir diskutieren die Stärken und Schwächen des neuen Modells und spekulieren über die Zukunft von OpenAI. Ebenfalls neu ist das Modell AlphaFold 3 von Google, das Moleküle modellieren und vorhersagen kann. Endlich mal eine Anwendung von KI abseits von großen Sprachmodellen und eine echte Innovation. Neben diesem Modell hat Google auf seiner Konferenz I/O noch weitere Projekte im KI-Bereich vorgestellt und will so zeigen, dass man mit ihnen noch rechnen muss. Deshalb spekulieren wir in der Folge darüber, wer von Apple, Google und Microsoft mit seinen Produkten langfristig das KI-Rennen gewinnen wird.

Links zur Folge: 
Ankündigung AlphaFold3

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Kapitelmarken:
00:00:00 Intro & Teaser
00:01:15 Kündigungen OpenAI
00:02:45 OpenAI OMNI
00:09:57 Die Zukunft von OpenAI
00:12:58 Claude Prompt Generator
00:15:44 AlphaFold 3 Veröffentlichung
00:21:34 Google I/O 2024
00:26:13 Einbindung von KI in Google Produkte
00:31:13 Einsatz von AI in Apple Produkte
00:33:11 Microsoft Copilot
00:34:27 Kampf um Kundenbindung
00:36:04 Abschluss und Ausblick

In dieser Folge von Tensorraum sprechen wir mit Felix Schlenther, dem CEO von Leading Tomorrow, über die Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Felix teilt seine reichhaltigen Erfahrungen und diskutiert die aktuellen Trends und Herausforderungen. Dabei gehen wir auch auf die Bedeutung von Erwartungsmanagement und die Notwendigkeit des Datenschutzes ein. Außerdem diskutieren wir über die langfristige Perspektive der Künstlichen Intelligenz: Wird sie Arbeitsplätze ersetzen oder lediglich unterstützen? Felix teilt seine Erfahrungen aus der Beratung von mittelständischen Unternehmen bei der Implementierung von KI-Technologien. Er betont die Bedeutung eines realistischen Ansatzes und wie seine Firma, Leading Tomorrow, Unternehmen dabei unterstützt, KI-gestützte Prozesse zu etablieren. Zuletzt stellt er uns seine Lieblings-Tools wie LangDoc und TLDV.io vor und gibt uns ein paar Beispiele für spannende KI-Startups in Deutschland. Zum Abschluss werfen wir einen Blick in die Zukunft: Welche Trends zeichnen sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz ab? Unter anderem werden Firmen wie Google und OpenAI sowie Produkte wie Gemini und Perplexity diskutiert.

Wir entschuldigen uns für Probleme in der Tonqualität von Jannis. 

Links zur Folge: 
 
Felix Schlenther
Leading Tomorrow

Langdock
Merck & Langdock: Die MyGPT Suite (paywall)
TLDV.io

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Stefan Wiezorek
Dr. Jannis Buchsteiner

00:00 Intro & Teaser
03:31 KI in der Praxis: Erfahrungen und Einblicke von Felix
10:47 KI-Assistenten: Ein Werkzeug zur Produktivitätssteigerung
17:00 Realistische Erwartungen an KI und die Rolle von Ethik
25:38 Datenschutz, Ethik und Anwendungsfälle
32:48 Aufbau eines AI-Teams und strategischer Rahmen
36:07 Die Rolle von KI-Experten und Data Scientists
40:48 Deutschlands AI-Startups im Fokus
44:02 Globale AI-Markttrends und Zukunftsaussichten

Diese Folge von Tensorraum wirft ein Licht auf die spannenden Entwicklungen im Bereich der KI-Hardware, mit einem besonderen Blick auf die Akteure Nvidia & Groq. Arne und Stefan diskutieren die unersetzliche Rolle der Rechenleistung für die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere wie Groq mit seinen innovativen Strategien und dem Bau eines Datencenters in Norwegen die Branche vorantreiben möchte. Gleichzeitig beleuchten sie Nvidias festen Stand beim Trainieren von KI-Modellen und diskutieren die zukünftigen Konkurrenzkämpfe. Ein weiteres spannendes Thema ist die Rolle der CEOs in der Technologiebranche, deren öffentliche Auftritte und Entscheidungen maßgeblich die Richtung ihrer Unternehmen bestimmen. Darüber hinaus betrachten sie die zukünftigen Möglichkeiten, die sich aus der Verbreitung verteilter Agenten und der Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) ergeben, die das Potenzial haben, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine neu zu definieren. Abgerundet wird die Diskussion durch eine Analyse der Positionen von Google, Microsoft und Apple in der sich rasch entwickelnden KI-Landschaft und wie diese Technologie Giganten durch Strategien und Partnerschaften ihren Einfluss im Sektor zu vergrößern suchen.

Links zur Folge: 
Jensen Huang & Sam Altman
Groq
Earth Wind & Power
Das Datencenter in Norwegen
Das Paper über benutzerzentrierte Benchmarks für LLMs

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00:00 Intro & Teaser
02:09 Nvidias GPUs
07:39 Groqs LPUs 
10:12 Die Rolle von Agenten
19:22 Earth Wind & Power und Groq Datencenter in Norwegen
27:27 Stefan’s Use-Case Benchmark
36:19 Strategische Positionierung von Google, Microsoft & Apple
40:47 Open Source und Transparenz in der KI-Entwicklung
55:39 Abschluss und Ausblick

In dieser spannenden Folge dringen wir tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Beginnend mit der Zukunft der KI auf Smart Devices und der Exploration von Mini-Modellen wie Phi 3 von Microsoft, navigieren wir durch die ethischen und technischen Herausforderungen der KI. Wir diskutieren über die Verkleinerung von Modellen für eine effiziente Nutzung auf Smartphones und die Besonderheiten der Mehrsprachigkeit in KI-Systemen. Die Episode enthüllt auch Einblicke in die Crescendo-Attacke, eine Methode, um KI-Modelle auszutricksen, und berührt die Grenzen von Hardware-Gadgets wie dem Humane AI Pin oder Limitless AI. Abschließend werfen wir einen kritischen Blick auf die Auswirkungen von Automatisierung und KI auf den Arbeitsmarkt, einschließlich Amazons Einsatz von 750.000 Robotern, und diskutieren, wie KI die Arbeitswelt verändern könnte.

Links zur Folge: 
Das Microsoft Paper über Crescendo-Attacken
Microsoft’s Vorsichtsmaßnahmen
Das Phi-3 Modell
Der Humane AI Pin
Der Review von Marques Brownlee 
Limitless AI
Pressemitteilung zu Amazon Go Just Walk Out Stores & Vorwürfen

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Dr. Jannis Buchsteiner: https://www.linkedin.com/in/jannis-buchsteiner/
Borge Claussen: https://www.linkedin.com/in/borge-claussen-440200174/

00:00 Intro & Teaser 
01:39 Die Crescendo-Attacke: Wie LLMs manipuliert werden können
15:36 Die Herausforderung der Mehrsprachigkeit und Modellgröße
15:47 Phi-3 von Microsoft: Portable Mini-LLMs?
27:29 Der Humane AI pin: The Worst Product I’ve Ever Reviewed
39:54 Limitless AI: Sprachgesteuerter KI-Assist für 99 USD 
43:47 Das Ende der Amazon Go Just Walk Out Shops & AI-Washing

In dieser Episode von Tensorraum tauchen wir, Arne Meyer und Stefan Wiezorek, tief in die neuesten Trends, Entwicklungen und Beobachtungen im Bereich der künstlichen Intelligenz ein, mit einem tieferen Blick auf den AI Index Report der Stanford University. Wir diskutieren über den bemerkenswerten Anstieg von KI-Patenten in China, die weltweiten Investitionen in KI-Technologien und geben Einblicke in die überraschende Lage des KI-Arbeitsmarktes. Ein zentrales Thema ist die vorherrschende Rolle von Python in der KI, der aktuelle Stand der KI-Modellentwicklung mit Hinblick auf Meta’s neues Llama 3 Modell, der Einfluss von synthetischen Daten auf das Training dieser Modelle und die sich verändernde Landschaft der KI-Integration in Geschäfts- und alltägliche Anwendungen. Dabei erörtern wir spannende Fragen zur Zukunft der KI und deren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Forschung.

Links zur Folge: 

Mehr zu Meta’s KI Plänen (nur mit VPN verfügbar): https://www.meta.ai
Meta’s Llama 3 Modell: https://llama.meta.com/llama3/
Stanford AI Index: https://aiindex.stanford.edu/report/
Der ‘Humane AI pin’ review von Marques Brownlee: https://www.youtube.com/watch?v=TitZV6k8zfA

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Kapitel
00:00 Intro & Teaser
01:31 Microsofts Video-Modell: Vasa-1
02:48 Microsofts vorzeitig veröffentlichte LLM: WizardLM-2
06:00 Lama 3: Das neue Open Source Modell von Meta
10:11 LLM Modellgrößen und ihre Anzahl von Parametern - Anwendungen?
13:20 Metas Klitzekleine Investition - 24.000x H100 Nvidia GPUs 
15:14 Meta AI - Zukunftspläne und Träume
19:00 Nutzungsmöglichkeiten & Big Tech im Rennen
30:29 Der Stanford AI Index Report - Ländervergleiche, Patente & Investments
41:02 Synthetische Trainingsdaten und ob sie helfen
49:30 Der Gender Gap in Informatik
50:57 Der KI-Jobmarkt: Stellen, Skills & Karrierepfade 
01:00:28 Robotics & die Zukunft der Saugroboter/ Humanoiden Roboter