Außerdem: Lumas neue Video-KI, ChatGPT Tasks, GA4 und KI für Content-Analyse, OpenAI o1 richtig prompten, neuer KI-Test und mehr … ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏ ͏
Editorial
Aus der Praxis: Effizienter Schreiben mit KI-Hilfe
Ich bin kein Freund davon, Artikel allein durch KI schreiben zu lassen. Nach meiner Erfahrung funktioniert es weiterhin deutlich besser, diese Dienste als Werkzeuge und Assistenten anzusehen. In dem Moment nehmen sie dir die Arbeit nicht ab. Sie helfen dir vielmehr, bestimmte Aufgaben schneller und effizienter zu erledigen – auch das Schreiben. Wie das aussehen kann, erkläre ich folgend anhand eines konkreten Beispiels aus meiner eigenen Arbeit. Was normalerweise vier Stunden gedauert hätte, brauchte so nur noch anderthalb Stunden.
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TOOLS
Luma AI zeigt neuen KI-Videogenerator Ray2
Luma AI hat ein neues KI-Videomodell namens Ray2 eingeführt, das verbesserte Bewegungsqualität und Physik-Simulation bietet. Wie Carl Franzen berichtet, wurde das neue Modell mit zehnfacher Rechenleistung im Vergleich zum Vorgänger trainiert. Laut Unternehmens-CEO Amit Jain ermöglicht Ray2 schnellere und natürlichere Bewegungsabläufe in generierten Videos. Das Modell ist über die „Dream Machine“-Plattform und mobile Apps für Abonnenten verfügbar, wobei die Preise bei 6,99 Dollar pro Monat beginnen. Derzeit können Nutzer 5-10 Sekunden lange Videoclips aus Textbeschreibungen erstellen. Weitere Funktionen wie Bild-zu-Video und Video-zu-Video-Konvertierung sind in Planung. Erste Nutzer berichten von beeindruckenden Ergebnissen, besonders bei flüssigen, lebensechten Bewegungen. Das Unternehmen hat einen Ray2-Awards-Wettbewerb mit Preisen bis zu 7.000 Dollar ausgeschrieben. Die Veröffentlichung erfolgt in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt für KI-Videogenerierung, in dem auch Unternehmen wie Runway, OpenAI und Google aktiv sind.
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LlamaV-o1 macht seine Denkprozesse nachvollziehbar
Wissenschaftler der Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence haben ein neues KI-Modell entwickelt, das seine Schlussfolgerungen transparent macht. Wie Michael Nuñez in VentureBeat berichtet, vereint LlamaV-o1 die Analyse von Bildern und Text mit einer schrittweisen Erklärung seiner Denkprozesse. Das Modell überzeugt bei komplexen Aufgaben wie der Interpretation von Finanzdiagrammen und medizinischen Bildern. Es erreichte einen Reasoning-Score von 68,93 und übertraf damit sowohl Open-Source-Konkurrenten als auch einige proprietäre Modelle wie Claude 3.5 Sonnet. Die Forscher stellten zudem VRC-Bench vor, einen neuen Bewertungsstandard mit über 1.000 Testfällen.
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ChatGPT kann nun regelmäßige Aufgaben umsetzen
OpenAI hat eine neue Beta-Funktion namens Tasks eingeführt, die es ChatGPT Plus-, Team- und Pro-Abonnenten ermöglicht, zukünftige Aktionen und Erinnerungen zu planen. Die Funktion, die im Januar 2024 eingeführt wurde, ermöglicht Nutzern das Einrichten von einmaligen und wiederkehrenden Aufgaben über den KI-Chatbot, wobei Benachrichtigungen über Web, Desktop und mobile Plattformen zugestellt werden.
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Auf der Website findest du weitere aktuelle Tools.
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News
OpenAI-Bot legt Website durch massives Data Scraping lahm
Ein automatisierter Bot von OpenAI hat die Website des ukrainisch-amerikanischen Unternehmens Triplegangers durch massenhaftes Data Scraping lahmgelegt. Wie Julie Bort in TechCrunch berichtet, versuchte der Bot, eine Datenbank mit 65.000 3D-Menschenmodellen zu kopieren. Der Vorfall ereignete sich, als der Bot über 600 verschiedene IP-Adressen zehntausende Serveranfragen sendete.
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Zuckerberg genehmigte Nutzung raubkopierter Bücher für Meta-KI
Mark Zuckerberg, CEO von Meta, hat die Verwendung von LibGen, einer Sammlung raubkopierter E-Books und Artikel, für das Training der Llama-KI-Modelle genehmigt. Dies geht aus neuen Gerichtsdokumenten hervor, wie Kyle Wiggers von TechCrunch berichtet. Die Enthüllung stammt aus einer Urheberrechtsklage von Sarah Silverman, Ta-Nehisi Coates und anderen Autoren. Interne Meta-Dokumente zeigen, dass Mitarbeiter LibGen als „bekanntermaßen raubkopiert“ bezeichneten. Ingenieure sollen Programme geschrieben haben, um Urheberrechtsinformationen aus den Trainingsdaten zu entfernen. Das KI-Team erhielt die Genehmigung nach „Eskalation zu MZ“, trotz interner Bedenken. Meta wählte diesen Weg anstelle von Lizenzverhandlungen und vertraute auf die Fair-Use-Doktrin als rechtliche Absicherung. Der Fall betrifft bisher nur die frühen Llama-Modelle.
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Auf der Website findest du weitere aktuelle News.
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Hintergrund
Neuer KI-Test gilt als bislang schwierigste Herausforderung
Forscher des Center for AI Safety und Scale AI haben einen neuen Test namens „Humanity’s Last Exam“ vorgestellt, der als anspruchsvollste Prüfung für künstliche Intelligenz konzipiert wurde. Wie die New York Times berichtet, umfasst der Test etwa 3.000 Multiple-Choice- und Kurz-Antwort-Fragen aus verschiedenen Fachgebieten.
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So kombinierst du GA4 und KI für bessere Content-Analyse
Dana DiTomaso, Gründerin von Kick Point Playbook, hat neue Methoden vorgestellt, wie Google Analytics 4 (GA4) und künstliche Intelligenz die Content-Strategie verbessern können. Auf der CMI-Veranstaltung „Content and Marketing Trends for 2025“ erläuterte sie, wie Marketingexperten trotz unvollständiger Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.
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So nutzt du das OpenAI o1 Sprachmodell richtig
Ben Hylak hat in einem Gastbeitrag eine detaillierte Analyse vorgelegt, wie man das o1 Modell von OpenAI optimal einsetzt. Das Modell funktioniert anders als klassische Chat-Modelle und sollte besser als eine Art „Berichtgenerator“ verstanden werden.
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Auf der Website findest du mehr aktuelle Hintergrund-Artikel.
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Was bedeutet …
Reasoning
Reasoning (engl. für „Schlussfolgerung“ oder „logisches Denken“) beschreibt in der künstlichen Intelligenz die Fähigkeit eines Systems, logische Schlüsse zu ziehen, Zusammenhänge zu erkennen und auf Basis vorhandener Informationen neue Erkenntnisse abzuleiten. Bei KI-Systemen wie ChatGPT bedeutet Reasoning, dass sie nicht nur auswendig gelernte Antworten wiedergeben, sondern durch Verknüpfung verschiedener Informationen zu eigenständigen Schlussfolgerungen gelangen können.
Ein einfaches Beispiel: Wenn das System weiß, dass alle Säugetiere Milch geben und dass Wale Säugetiere sind, kann es durch Reasoning schlussfolgern, dass auch Wale Milch geben - ohne dass diese Information explizit in seinen Trainingsdaten enthalten sein muss.
In modernen KI-Anwendungen wird Reasoning besonders wichtig, wenn komplexe Probleme gelöst oder mehrstufige Aufgaben bearbeitet werden müssen. Allerdings ist das Reasoning heutiger KI-Systeme noch deutlich eingeschränkter als das menschliche logische Denken und kann zu fehlerhaften oder unvollständigen Schlussfolgerungen führen.
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