KI News: Kurz und klar.

Liquid AI hat heute die neue Modellfamilie LFM2‑VL vorgestellt, die speziell für den Einsatz auf Geräten mit niedriger Latenz entwickelt wurde. Die beiden Varianten, LFM2‑VL‑450M und LFM2‑VL‑1,6B, kombinieren eine kompakte Architektur mit hoher Leistungsfähigkeit und ermöglichen so die Nutzung multimodaler KI direkt auf Smartphones, Laptops, Wearables und eingebetteten Systemen.

Die Robustheit gegenüber Out‑of‑Distribution‑(OOD) Daten ist ein zentrales Problem moderner KI‑Systeme, besonders wenn sie in multimodalen Umgebungen arbeiten, die Video, Audio und Sensordaten kombinieren. Für jede Art von Verteilungsshift existieren zahlreiche OOD‑Detektoren, doch keiner von ihnen ist in allen Szenarien überlegen. Die Aufgabe, den besten Detektor automatisch zu wählen, ist schwierig, weil OOD‑Erkennung per Definition unüberwacht erfolgt und die Leistung von Modellen schwer vorherzusagen ist. Zudem ist ein systematisches Vergleichen neuer Daten oft teuer oder gar nicht praktikabel.

Im August 2025 hat das Qwen-Team von Alibaba ein neues Modell namens Qwen-Image-Edit vorgestellt, das die Bildbearbeitung in der multimodalen KI neu definiert.

Envision, ein Unternehmen für barrierefreie Technologie, hat die neue Ally Solos Smart‑Glasses vorgestellt. Die Brille nutzt multimodale KI, um die Umgebung zu beschreiben, Texte zu lesen und Personen zu erkennen.

Die jüngsten Durchbrüche bei generativen KI‑Modellen lassen viele glauben, dass die allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) nur noch einen Schritt entfernt sei. Doch die meisten dieser Systeme arbeiten ausschließlich mit Text und vernachlässigen die körperlich verankerten Sinnesdaten, die für ein echtes Verständnis nötig sind. Experten betonen, dass die Fokussierung auf Sprache die implizite, körperlich verankerte Intelligenz ausblendet. Ohne diese multimodale Basis bleibt die KI auf symbolische Verarbeitung beschränkt und kann die volle Bandbreite menschlicher Kognition nicht abbilden. Kurz gesagt: AGI ist noch nicht multimodal, und die KI‑Forschung muss die Grenzen der einsprachigen Modelle erkennen. Einordnung: KI‑Entwicklung – AGI‑Status (Quelle: The Gradient)