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Apple steht im Wettbewerb mit Nvidia um Produktionskapazitäten bei TSMC, da Nvidias Nachfrage nach AI-Chips rapide steigt. Dies stellt eine neue Herausforderung für Apples Chipproduktion dar.
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OpenAI beteiligt sich an Merge Labs, einem Forschungsinstitut mit dem Ziel, biologische und künstliche Intelligenz zu vereinen, um menschliche Fähigkeiten und Erfahrungen zu maximieren.
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Fast-ThinkAct ist ein neues Framework von Nvidia, das visuelle, sprachliche und handlungsbasierte Planung kombiniert. Es komprimiert textbasierte Schlussfolgerungen in latente Handlungspläne und ermöglicht so bis zu 9,3-mal schnellere Inferenz bei eingebetteten KI-Systemen ohne Performanceverlust durch Visual Plan Distillation.
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Anthropic berichtet über den Einsatz von Claude in den Lebenswissenschaften und das KI-für-Wissenschaft-Programm. Das Modell Opus 4.5 zeigt verbesserte wissenschaftliche Schlussfolgerungen und beschleunigt Experimente und Analysen in Laboren. Claude wird zunehmend als Forschungsassistent eingesetzt.
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Der Forrester-Analyst J.P. Gownder erklärt, dass KI noch keinen messbaren Produktivitätsschub gebracht hat, ähnlich wie Anfangs-PCs. KI könnte bis 2030 6% der Arbeitsplätze ersetzen, doch viele Unternehmen verzeichnen noch keinen ROI. Aktuelle Jobveränderungen liegen eher an finanziellen Entscheidungen als an direktem KI-Einsatz.
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Scroll.ai verwandelt beliebige Wissensdatenbanken in KI-Agenten, die präzise und kontexttreu reagieren. Die Plattform wird von Tausenden Teams eingesetzt, z.B. für Dokumentation und Vertrieb. Scroll liefert eine deutlich bessere Genauigkeit als allgemeine KI-Modelle und sorgt für eine vertrauenswürdige Nutzererfahrung.
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Die Entwicklung großer tiefer neuronaler Netze ist das bisher teuerste KI-Experiment der Menschheit, dessen Ergebnisse noch ungewiss sind. Es fehlt eine ausgereifte theoretische Grundlage, um das Innenleben der Netzwerke zu verstehen. Nur wenige Forschende beschäftigen sich öffentlich mit einer solchen Theorie.
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Google stellt TranslateGemma vor, eine offene Übersetzungsmodellsammlung basierend auf Gemma 3. Die Modelle wurden mit synthetischen und menschlichen Daten sowie Verstärkungslernen trainiert und übertreffen die Gemma 3-Basisversion bei 55 Sprachpaaren. Zudem behalten sie starke multimodale Fähigkeiten bei.
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DASD ist eine Methode zur Modellverdichtung, die Techniken wie temperature-scheduled learning und divergence-aware sampling kombiniert. Die kompakten Modelle (4B und 30B Parameter) erreichen starke Ergebnisse in Bereichen wie Programmierung, Mathematik und Naturwissenschaften und verbessern damit die Effizienz des Schlussfolgerns.
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Anthropic präsentiert mit dem Economic Index neue Daten zur globalen und branchenübergreifenden Nutzung ihres KI-Modells Claude. Der Bericht stellt fünf neue Kennzahlen zur wirtschaftlichen Wirkung von Claude vor und bietet damit die bisher detaillierteste Nutzungsübersicht des Systems.