KI News: Kurz und klar.

Amazon hat eine neue KI‑gestützte Lösung entwickelt, die mithilfe von Nova‑Modellen in Amazon Bedrock die betriebliche Bereitschaft neuer Fulfillment‑Zentren automatisiert. Durch den Einsatz von Bild‑Erkennung werden Bauteile in Echtzeit erkannt und validiert, wodurch die manuelle Prüfungsarbeit drastisch reduziert wird.

Google hat die neue Agentic Vision-Funktion in Gemini 3 Flash vorgestellt, die das Bildverständnis revolutioniert.

OpenAI hat gerade den neuen Workspace „Prism“ vorgestellt, der Forschern eine noch intuitivere Möglichkeit bietet, KI-gestützte Manuskripte zu erstellen. Gleichzeitig zeigen aktuelle Studien, dass die Zahl der von KI unterstützten Publikationen in Fachzeitschriften stark ansteigt – und die Qualität dieser Arbeiten oft unter dem Standard der traditionellen Peer‑Review-Prozesse liegt. Experten warnen, dass ein Übermaß an „AI‑Slop“ die Integrität wissenschaftlicher Forschung gefährden könnte. OpenAI betont, dass Prism mit erweiterten Kontrollmechanismen und Transparenz‑Tools ausgestattet ist, um die Qualitätssicherung zu unterstützen und die Risiken zu minimieren.

Fünf Jahre nach dem ursprünglich geplanten Go‑Live bleibt das neue ERP-System der Stadt Birmingham unvollständig. Trotz intensiver Bemühungen ist die Implementierung immer noch nicht abgeschlossen, und die Kosten sind in die Höhe geschossen.

Microsoft hat im Laufe des Monats ein zweites Notfall-Update für Windows veröffentlicht, das kritische Sicherheitslücken schließen soll. Das Update richtet sich an Windows‑10‑ und Windows‑11‑Benutzer und ist als dringende Maßnahme zur Abwehr neuer Angriffe angekündigt.

Die Analyse wissenschaftlicher Arbeiten bleibt für große Sprachmodelle eine Herausforderung, weil sie sich mit spezialisiertem Fachvokabular sowie komplexen Abbildungen und Tabellen auseinandersetzen müssen. Um diese Lücke zu schließen, präsentiert die Forschung ein neues Tool: RPC‑Bench. Dieses umfangreiche Frage‑Antwort‑Benchmark basiert auf den Review‑Rebuttal‑Austauschen hochqualitativer Computer‑Science‑Papiere und umfasst 15 000 von Menschen verifizierte QA‑Paare.

In Großbritannien setzte der Wasserversorger Severn Trent ein Text‑zu‑Speech-System ein, um automatisierte Anrufe an seine Kunden zu tätigen. Ziel war es, über Wasserprobleme und Service‑Updates zu informieren.

Beton ist das weltweit am häufigsten eingesetzte Baustoffmaterial, doch die zuverlässige Vorhersage seiner Druckfestigkeit bleibt aufgrund von Materialheterogenität, variierenden Mischverhältnissen und Umwelteinflüssen eine große Herausforderung. Mit dem Aufkommen moderner KI-Methoden eröffnen sich nun datengetriebene Modelle, die eine automatisierte Qualitätskontrolle im Bauwesen unterstützen können.

Mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der Forschung steigt die Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen rapide. Doch die gesteigerte Quantität geht nicht zwangsläufig mit einer Verbesserung der wissenschaftlichen Qualität einher.

Diabetische Retinopathie (DR) bedroht Menschen mit langfristigem Diabetes und kann ohne frühzeitige Diagnose zu Sehverlust führen. Durch die Aufnahme von Fundusfotos lassen sich die Strukturen der Netzhaut sowie typische Läsionen sichtbar machen, die den Krankheitsverlauf anzeigen.

In den letzten Jahren hat sich der Begriff „Vibe Coding“ in einigen Entwickler‑Communities verbreitet. Er beschreibt die Idee, dass die Stimmung und das Arbeitsumfeld eines Teams einen direkten Einfluss auf die Qualität des geschriebenen Codes haben. Obwohl die Idee auf den ersten Blick verlockend klingt, fehlt ihr bislang eine breite Anerkennung in der Industrie.

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv beleuchtet ein kritisches Problem bei der Nutzung von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) in der Medizin: Der Zugriff auf die richtige Evidenz garantiert nicht, dass große Sprachmodelle (LLMs) daraus korrekt ableiten. Besonders in klinischen Kontexten, wo Entscheidungen strikt nach Protokollen erfolgen müssen, kann das ein ernstes Risiko darstellen.

In den letzten Jahren haben sich Sprachmodelle (LLMs) rasant weiterentwickelt, um komplexe Aufgaben mithilfe externer Werkzeuge zu lösen. Ein entscheidendes Hindernis bleibt jedoch die begrenzte Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Interaktionspfaden, die für das Training leistungsfähiger Agenten unerlässlich sind.

Ein neues KI-Framework namens KANGURA verspricht, die Gestaltung von Anoden in Mikroorganismusbasierten Brennstoffzellen (MFCs) zu revolutionieren. Durch die Kombination von Kolmogorov‑Arnold‑Netzwerken (KAN) und geometriebewusster Lernstrategie kann das Modell komplexe räumliche Abhängigkeiten ohne herkömmliche mehrschichtige Perzeptronen erfassen.

Microsoft galt einst als Vorreiter in Sachen Qualitätskontrolle, besonders mit der robusten Windows‑NT‑Reihe, die für ihre Zuverlässigkeit bekannt war.

KI entwickelt sich von der rein digitalen Ebene hin zur physischen Realität. Auf Fabrikbühnen und in Operationssälen werden Maschinen zunehmend zu echten Partnern, die sehen, fühlen und in Echtzeit Entscheidungen treffen können.

mcRigor ist ein neues statistisches Verfahren, das in der Analyse von Einzelzell‑Daten eingesetzt wird. Es erkennt problematische Metazellen innerhalb jeder Partition und wählt automatisch die beste Partitionierungsmethode sowie die optimalen Hyperparameter für das jeweilige Datenset aus. Durch diese automatisierte Qualitätskontrolle wird die Zuverlässigkeit der Metazellen‑Cluster deutlich erhöht, was besonders bei großen, heterogenen Datensätzen von Vorteil ist. Das Tool stellt damit einen wichtigen Schritt dar, um die Genauigkeit von Single‑Cell‑Analysen zu steigern.

Südkorea hat kürzlich das ambitionierte KI-Lehrbuchprojekt für Schulen eingestellt, nachdem die Regierung 1,2 Billionen Won (etwa 850 Millionen US-Dollar) in die Entwicklung investiert hatte.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Gemini eine konsistente Bildgenerierung für Ihre Bildbibliothek aufbauen können. Der Artikel bietet einen praxisnahen Leitfaden, der Schritt für Schritt erklärt, wie man Prompt-basierte Pipelines erstellt, um qualitativ hochwertige und einheitliche Bilder zu erzeugen.

KI kann die Produktivität in vielen Bereichen steigern, birgt jedoch auch erhebliche Risiken. Wenn sie in den falschen Aufgaben eingesetzt wird, kann sie die gesamte Arbeitsabläufe gefährden und unerwartete Fehler verursachen.