Willkommen bei der Rubrik „AI-Tageszeitung“! Hier ist dein Leitfaden, um dich jeden Tag in die Welt der künstlichen Intelligenz zu vertiefen. Wir präsentieren dir täglich die wichtigsten Entwicklungen im AI-Bereich und konzentrieren uns dabei auf Entwickler, damit du Trends besser verstehst und innovative Anwendungen von AI kennst.
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1. Alibaba veröffentlicht 3D-Digitalmenschenanwendung MNN TaoAvatar für mobile Geräte: Virtuelle Kundendienstkräfte und Moderatoren
Die Alibaba Group hat mit dem Open-Source-Projekt MNN TaoAvatar die Erstellung hochrealistischer 3D-Virtualisierungsfiguren und die Echtzeitinteraktion auf mobilen Geräten eingeführt, was neue Möglichkeiten für Live-Streams, virtuelle Social-Media-Plattformen und AR-Anwendungen eröffnet.
„AiBase Zusammenfassung:"
✨ MNN TaoAvatar unterstützt echte 3D-Virtualisierungsfiguren zur Echtzeitanzeige und -steuerung und läuft auf Mobilgeräten mit 90 FPS flüssig.
🌟 Durch die Integration von 3D-Gauß-Spritztechnologie erreichen wir eine millimetergenaue Kontrolle, was sichert, dass die Bewegungen der virtuellen Figuren natürlich erscheinen.
🌐 Die Open-Source-Ökosysteme bieten vielfältige APIs und Tools mit Unterstützung mehrerer Modi, um den Einstieg in die Entwicklung zu erleichtern und die Technologie schneller zu verbreiten.
Weitere Details unter: https://github.com/alibaba/MNN
2. MiniMax Agent wird gestartet! Bildgenerierung + Mehrsprachigkeit – intelligente Verarbeitung langer Aufgaben
Das offizielle Team von MiniMax hat eine wesentliche Aktualisierung seines Produktivitätstools MiniMax Agent bekanntgegeben. Dazu gehören intelligente Bildsuche, stabile Bildgenerierung, Mehrsprachigkeit und eine Vielzahl von Dokumentenausgabemöglichkeiten, um das Nutzererlebnis zu verbessern.
„AiBase Zusammenfassung:"
🌟 Neue Funktionen für intelligente Bildsuche und Generierung, die komplexe Szenarien und kreative Ausdrücke unterstützen, eignen sich für Design, Marketing und Inhaltserstellung.
📚 Reflektionsmodus eingeführt, um längere Aufgaben zu verarbeiten, insbesondere für tiefgehende Schlussfolgerungen wie wissenschaftliche Forschung oder Code-Debugging.
🌍 Unterstützung von Chinesisch, Japanisch und Koreanisch sowie Verbesserung der Python-Plot-Funktionen, um Lücken bei der Sprachunterstützung zu schließen und die Lokalisierung zu optimieren.
Weitere Details unter: https://agent.minimax.io
3. Luo Yonghao präsentiert sein Digital-Person-Live-Streaming bei Baidu-Commerce: Eine neue Art des „AI+IP“-Verkaufsmodells
Der bekannte E-Commerce-Moderator Luo Yonghao hat bekanntgegeben, dass seine digitale Person beim Baidu-Handelsplattform-Streaming-Shop starten wird. Dies ist seine erste Versuchung einer digitalen Person-Livestreaming-Show, die auf der Unterstützung der Baidu-Technologie basiert und zeigt das große Potenzial des Modells „AI+Head-IP“.
„AiBase Zusammenfassung:"
Die Livestreaming-Show der digitalen Person von Luo Yonghao wird am 15. Juni bei Baidu-Commerce starten und markiert die erste Kombination von Top-Moderatoren und digitalen Personentechnologie.
Es gibt bereits über 100.000 digitale Personen-Moderatoren auf der Baidu-Commerce-Plattform, was die Betriebskosten um mehr als 80% reduziert und den Umsatz um durchschnittlich 62% steigert.
Dieses Experiment könnte den Handelsmarkt für Livestreaming-Vertrieb in Richtung von Intelligenz, Effizienz und Kostenoptimierung vorantreiben.
4. OpenAI-Mitarbeiter abheben 3 Milliarden Dollar: Softbank ist der größte „Käufer“
In diesem Artikel wird die Tendenz von OpenAI-Mitarbeitern untersucht, die in mehreren Aktienverkäufen fast 3 Milliarden Dollar verdient haben. Dahinter liegen Gründe und Auswirkungen sowie die Rolle von SoftBank als größter Käufer.
„AiBase Zusammenfassung:"
Seit 2021 haben OpenAI-Mitarbeiter in mehreren Aktienverkäufen fast 3 Milliarden Dollar verdient, wobei SoftBank der größte Käufer war.
Die Häufigkeit der Aktienverkäufe bleibt hoch, und das Interesse bleibt stark, was aber auch Abgänge beschleunigen könnte.
In der heftigen Wettbewerbslage um AI-Talenten steht OpenAI vor großen Herausforderungen, wie das Wachstum der Kernmannschaft entscheidend ist.
5. OpenAI schüttelt ChatGPT Projects mit Tiefer Forschung und Sprachmodus auf
Als Benutzer bin ich sehr begeistert von dieser Funktionsaktualisierung von ChatGPT Projects. Die Hinzufügung tiefer Forschung und des Sprachmodus macht den KI-Hilfsdienst intelligenter und benutzerfreundlicher, insbesondere im Bereich des Cross-Platform-Collaborations und des mobilen Arbeitsplatzes. Damit fühle ich mich beim Bearbeiten komplexer Aufgaben sicherer.
„AiBase Zusammenfassung:"
Tiefe Forschung: kombinierte interne und externe Daten zur genauen Informationssuche, geeignet für komplexe Szenarien.
Sprachmodus integriert: verbesserte mobile Arbeitsplätze durch Sprachinteraktion, um realzeit-Kooperation zu ermöglichen.
Mobile-Verbesserungen: Unterstützung für Multimodalität, einschließlich Dateiübertragungen und Echtzeit-Sharing, um Einsatzgebiete zu erweitern.
Weitere Details unter: https://help.openai.com/en/articles/10169521-using-projects-in-chatgpt
6. Meta stellt neues Modell vor, das Robotern in unbekannten Umgebungen Objektmanipulation ermöglicht
Metas V-JEPA2-Modell baut mit Videos und physikalischen Interaktionen ein Weltmodell auf, das es Robotern ermöglicht, Vorhersagen und Planungen in dynamischen Umgebungen vorzunehmen, besonders in Logistik und Fertigung.
„AiBase Zusammenfassung:"
🔍 Das V-JEPA2-Modell erstellt mit der Beobachtung von Videos und physischen Interaktionen ein Weltmodell, das die Manipulationsfähigkeiten von Robotern in dynamischen Umgebungen erhöht.
🤖 Unterstützt zero-shot-Robotermanipulation, sodass Roboter fremde Objekte steuern können, ohne zusätzliche Trainingsphasen zu benötigen.
📈 Wird weitgehend in Logistik und Fertigung angewendet, um die Anpassungsfähigkeit von Robotern zu steigern und die Neutrainingseinheiten zu reduzieren.
Weitere Details unter: https://ai.meta.com/vjepa/
7. AMD und OpenAI veröffentlichen leistungsfähiges AI-Chip: Inferenzleistung steigt um 35-fache
AMD und OpenAI haben die neuesten Instinct MI400 und MI350-Reihen von AI-Chips vorgestellt. MI350-Reihe bringt außergewöhnliche AI-Rechenleistung mit einer Speicherbandbreite von bis zu 8 TB/s, während MI400-Reihe speziell für zukünftige Flaggschiff-AI-Rechnungsbedarf entwickelt wurde. Außerdem treibt die ROCm7-Plattform die Effizienz von AI-Entwicklern weiter voran.
„AiBase Zusammenfassung:"
🚀 Die MI350-Reihe bietet herausragende AI-Rechenleistung mit einer Speicherbandbreite von bis zu 8 TB/s und steigert die Inferenzleistung um 35-mal.
🌟 MI400-Reihe optimiert niedrige Präzisionsberechnungen mit FP4-Leistungen bis zu 40 petaflops und UALink-Technologie für uneingeschränkte GPU-Zusammenarbeit.
🌐 Die ROCm7-Plattform vereint mehrere Top-AI-Plattformen und steigert die Inferenzleistung um mehr als 3,5-mal, um Entwicklern dabei zu helfen, effizienter zu arbeiten.
8. Imagen 4 landet bei Gemini! Chat-Streaming wird zur Galerie: AI-Bildgenerierung tritt in eine neue Ära ein
Der Google-Plattform Gemini hat durch die Integration der letzten Generation des Imagen4-Bildgenerationsmodells eine umfassende Aktualisierung erreicht, die von komplexen Details bis zu Textrendering reicht. Außerdem unterstützt es die direkte Generierung und Anpassung von Bildern im Chat, um starke Unterstützung für kreative Gestaltung, Marketing und Bildung zu bieten.
„AiBase Zusammenfassung:"
✨ Exzellentes Detailerfassen: Komplexe Gewebe, Tierhaare usw. werden klar und echt dargestellt, vergleichbar mit professionellen Fotografien.
💬 Interaktionserfahrung verbessert: Bildgenerierung im Chat, Unterstützung für Echtzeitanpassungen, erhöhte Produktionsleistung.
🌟 Vielseitige Anwendungsbereiche: Geeignet für Design, Marketing, Bildung usw., unterstützt 2K-Auflösung, um mehrere Branchen zu bedienen.
9. Google AI fördert Klimavorhersage: Überwindung traditioneller Modelle, Genauigkeit auf 10 km!
In diesem Artikel wird eine neue Methode von Google-Forschern beschrieben, die Physikmodellierung und generative AI kombiniert. Durch dynamische Generierung und Unterauswahl der R2D2-Modelle wird die globale Klimavorhersage auf etwa 10 Kilometer Auflösung verbessert, was die Rechenkosten deutlich senkt und die Vorhersagegenauigkeit erhöht.
„AiBase Zusammenfassung:"
🌍 AI-Technologie nutzend, wird die globale Klimavorhersage in lokale Vorhersagen mit einer Auflösung von etwa 10 km transformiert, um den Unterschied zwischen dem Modell und den tatsächlichen Bedürfnissen zu verringern.
⚡️ R2D2-Modell kombiniert Vorteile von Physik und AI, um die Vorhersagegenauigkeit zu steigern und gleichzeitig effizient auf neue Szenarien auszubreiten.
💰 Die neue Methode senkt die Rechenkosten erheblich und kostet nur einen Bruchteil der traditionellen hochaufgelösten Simulationen, was sie für weitere Bereiche geeignet macht.
Weitere Details unter: https://research.google/blog/zooming-in-efficient-regional-environmental-risk-assessment-with-generative-ai/
10. Beschleunigte Entwicklung: Gartner prognostiziert 50%-ige Reduzierung der Lieferzeit für generative AI-Anwendungen
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 80% der kommerziellen Anwendungen von generativen AI auf bestehenden Datenmanagementplattformen entwickelt werden sollen, was die Lieferzeit um 50% verkürzen wird. Die Anwendung von RAG-Technologien (Retrieval-Augmented Generation) kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit generativer AI-Modelle deutlich verbessern und gleichzeitig den Prozess der Datengovernance vereinfachen.
„AiBase Zusammenfassung:"
🌟 Bis 2028 soll 80% der kommerziellen Anwendungen von generativen AI auf bestehenden Datenmanagementplattformen entwickelt werden, was die Lieferzeit um 50% verkürzt.
🚀 RAG (Retrieval-Augmented Generation) wird zu einer wichtigen Basis für die Entwicklung von generativen AI-Anwendungen, indem Flexibilität und Interpretierbarkeit bereitgestellt werden.
🔍 Gartner empfiehlt Unternehmen, die Transformationspotenziale ihrer bestehenden Plattformen zu evaluieren, RAG-Technologien zu integrieren und Metadaten zu nutzen, um Sicherheit zu gewährleisten.
