Dies sind heute unsere Themen:
GPT-3 erstellt glaubwürdige Falschinformationen
GPT-4 ist dümmer als ein Zweitklässler
OpenAI eröffnet Büro in London
Geheimnis um ChatGPT-Architektur gelüftet
Und RadioGPT als Moderator
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Dies sind heute unsere Themen:
Windows 11 aus der Cloud
OpenAIs Business Assistent
KI entwickelt Medizin
arGPT für Brilliant Labs Monocle
Und KI-Tools für Unity
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Dies sind heute unsere Themen:
Midjourneys Zoom-Werkzeug
Textgenerator für LinkedIn
Besser shoppen mit KI
Databricks übernimmt MosaicML
Und Googles KI Gemini
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Unsere Themen heute:
Google bringt AudioPaLM
You.com bietet Pro-Accounts
Mistral will ChatGPT und Bard übertreffen
Text-zu-Video-Modell Zeroscope
Und Mit Blush-KI zum besseren Date
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Plötzlich ist Künstliche Intelligenz überall und ständig kommen neue Anwendungen dazu, vieles davon ist für jeden verfügbar. Das ist alles jetzt nur möglich, weil die Hardware den KI-Ideen, die schon lange entwickelt werden, quasi gefolgt ist. Wie hat sich also die Hardware, zum Beispiel in unseren Smartphones, über die letzten Jahre verändert, damit ich jetzt KI-Anwendungen auch nutzen kann? Und in welchen Bereichen haben wir schon lange KI genutzt, ohne dass es uns vielleicht bewusst war? Darüber spreche ich heute mit meinen Kollegen Christof Windeck und Casten Spille aus dem Hardware-Ressort der c't.
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https://bit-rauschen.podigee.io/
RoboCat trainiert sich selbst
Einsatz von Sprachmodellen in der Medizin
KI-Cloud-Service für LLMs
ChatGPT für Unternehmen
Und Kritik an Marvels KI-Intro
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ChatGPT-Zugänge im Darknet
Sprachmodelle kaum AI-Act-kompatibel
Turing-Test ist veraltet
App-Store für KI-Modelle
Und Pixar nutzt KI für Elemental
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Lauterbach fordert modernstes Datengesetz
Frankreich will KI-Drehscheibe werden
Springer auf dem Weg zu Digital Only
Neuer Beatles Song Dank KI
Und Bigger, Better, Faster Reinforcement Learning
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Mercedes testet ChatGPT im Auto
Metas Voicebox synthetisiert Stimmen
KI bei der Deutschen Bahn
MusicGen im Test
Und KI in Teddybären
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Es gibt zwar immer mehr Tools, die versprechen, von Maschinen geschriebene Texte erkennen zu können. Aber eine Rundum-Lösung bieten die auch nicht. Darum spreche ich heute mit meinem Kollegen Wolfgang Stieler von der MIT Technology Review darüber, woran man von ChatGPT und Co erstellte Texte erkennen kann und warum das so verdammt schwierig ist.
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