Heute ist wieder einer der Tage, wo es schwer ist die Übersicht zu behalten und wirklich “nur” die wichtigen Themen für Euch herauszupicken.

Viel Spaß!

Retrieval-augmented generation (RAG) kombiniert Informationssuche mit Natural Language Generation und könnte die Zukunft der KI neu definieren.
RAG ermöglicht es KI-Systemen, spezifische externe Daten in ihre Antworten einzubeziehen, was sie effektiver und präziser macht als reine Large Language Models (LLMs).
RAG-Modelle zeigen vor allem in dynamischen Bereichen wie Nachrichten, Forschung und Kundensupport Stärken, da sie aktuelle Informationen einbeziehen können.
In Tests schnitt das RAG-Tool CustomGPT.ai besser ab als OpenAIs integrierte RAG-Funktionen, was die Effektivität des vereinfachten Ansatzes zur Erstellung von KI-Chatbots unterstreicht.
Eine Studie im NEJM AI Journal deutet darauf hin, dass RAG die Leistung von LLMs bei medizinischen Fragen deutlich verbessern kann. RAG wird als essenziell für den sicheren Einsatz generativer KI in klinischen Settings angesehen.
RAG ermöglicht es Unternehmen, vertrauliche oder aktuelle Informationen zu integrieren, sodass LLMs präzisere und relevantere Antworten geben können, während die Sicherheit und Spezifität der proprietären Daten gewahrt bleibt.

Pekinger Firmen erhalten finanzielle Unterstützung beim Erwerb einheimischer KI-Chips
Ziel ist 100%ige Eigenständigkeit bei Hard- und Software für intelligentes Computing bis 2027
Hintergrund sind verschärfte US-Exportbeschränkungen für Hochleistungschips nach China
Huaweis Ascend 910 Chips gelten als mögliche Alternative zu Nvidias Produkten
Hauptabnehmer der chinesischen KI-Chips sind bisher staatsnahe “Intelligent Computing Centers”

Google, Microsoft und Meta investieren zweistellige Milliardenbeträge in KI
Ein Großteil des Geldes fließt in neue Rechenzentren
Die hohe Nachfrage nach leistungsstarken Chips treibt die Preise in die Höhe
KI-Experten sind heiß begehrt und können Millionengehälter verlangen
Die massiven Investitionen belasten das US-amerikanische Stromnetz
Nvidia profitiert enorm vom KI-Boom und ist nun das drittwertvollste Unternehmen weltweit
Microsoft und Google verzeichnen dank KI steigende Umsätze
Meta setzt auf kostenlose KI-Tools und Integration in die eigenen Social-Media-Plattformen

Snowflake Arctic ist in zwei Varianten verfügbar: Arctic Base für allgemeine KI-Aufgaben und Arctic Instruct für spezifischere Anweisungen
Das Modell basiert auf einer einzigartigen Dense-MoE Hybrid Transformer Architektur für effiziente SQL-Generierung, Programmierung und Befehlsausführung
Durch optimierte Rechenleistung eignet sich Arctic hervorragend für Unternehmen, die fortschrittliche KI zu geringeren Kosten integrieren möchten
Der Trainingsprozess erforderte weniger als 2 Millionen Dollar an Rechenkosten – ein Bruchteil des üblichen Aufwands
Unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht, fördert Arctic Transparenz, Zusammenarbeit und Innovation
Der Einstieg wird durch Plattformen wie Hugging Face, AWS und den NVIDIA AI Katalog erleichtert

NFDM erweitern konventionelle Diffusionsmodelle um lernbare Vorwärtsprozesse jenseits der linearen Gaußverteilung
Ein Ende-zu-Ende-Optimierungsverfahren minimiert eine obere Schranke der negativen Log-Likelihood simulationsfrei
Bei Dichteschätzung auf CIFAR-10, ImageNet 32 und 64 erzielt NFDM Spitzenwerte
NFDM kann generative Dynamiken mit spezifischen Eigenschaften wie geraden Trajektorien lernen, was Sampling beschleunigt
Experimente mit Krümmungsstrafe zeigen hohe Effizienz und Generierungsqualität von NFDM bei weniger Samplingschritten
Das Framework verbindet die Flexibilität von neuronalen Flüssen mit der Leistungsfähigkeit von Diffusionsmodellen

Meditron ist eine Open-Source-Suite medizinischer Sprachmodelle auf Basis von Meta Llama
Entwickelt von EPFL, Yale und humanitären Organisationen wie dem Roten Kreuz
Soll klinische Entscheidungsfindung und Diagnose in ressourcenarmen Gebieten unterstützen
Über 30.000 Downloads in den ersten Monaten, schließt wichtige Innovationslücke
Feinabstimmung von Meta Llama 3 innerhalb von 24 Stunden, übertrumpft State-of-the-Art-Modelle
Ziel: Offener Zugang zu lebensrettendem medizinischem Wissen für alle

Moderna nutzt ChatGPT Enterprise, um die Arbeitsabläufe in allen Unternehmensbereichen zu optimieren
Ziel ist es, innerhalb von sechs Monaten eine 100%ige Adoption und Kompetenz im Bereich der generativen KI zu erreichen
Interne KI-Chatbots und GPTs werden entwickelt, um Datenanalyse, Vertragsüberprüfung und Unternehmenskommunikation zu verbessern
KI ermöglicht es Moderna, mit einem kleinen Team die Leistung eines viel größeren Unternehmens zu erzielen
Durch effizientere Prozesse können letztendlich bessere Ergebnisse für Patienten erzielt werden

Synthesia fokussiert sich auf die Entwicklung möglichst menschenähnlicher KI-Videoavatare für den Unternehmensmarkt
Die neuen “Expressive Avatars” werden als weltweit erste vollständig KI-generierte Avatare bezeichnet
Basierend auf großen, vortrainierten Modellen sollen multimodale Verteilungen menschliches Sprechverhalten besser imitieren
Im Gegensatz zu vielen anderen KI-Videotools werden die Avatare in Echtzeit generiert und wirken dadurch lebensechter
Synthesia konnte bereits beeindruckende Fortschritte erzielen und hebt sich durch seinen Fokus in einem zunehmend überfüllten KI-Markt ab
Das Unternehmen richtet sich ausschließlich an den B2B-Markt mit Anwendungsfällen wie Training und Marketing

Adobe VideoGigaGAN: Ein neues KI-Modell zur Verbesserung der Videoauflösung.
Technologie: Nutzt generative gegnerische Netzwerke (GANs) zur Skalierung.
Verbesserung: Kann die Auflösung um das Achtfache erhöhen ohne sichtbares Flackern oder Verzerrungen.
Qualität: Liefert feinere Details und eine höhere Bildqualität als bisherige VSR-Methoden.
Forschung und Entwicklung: Vorgestellt in einem Forschungspapier und derzeit noch nicht kommerziell verfügbar.
Potenzielle Anwendungen: Könnte in Zukunft in professionelle Videobearbeitungssoftware integriert werden.

Generative KI kann als allgemeine Zwecktechnologie das Wirtschaftswachstum beschleunigen.
Bis zu 80% der Arbeitsplätze könnten durch generative KI effizienter werden.
Diese Technologie fördert neue Berufsfelder und erfordert umfassende Umschulungen.
Die schnelle Verbreitung über das Internet ermöglicht eine umgehende globale Nutzung.
Generative KI verbessert nicht nur die Produktivität, sondern trägt auch zur Verringerung der Lohnungleichheit bei.

KINews24 Update, Donnerstag 26.4.2024