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Beschreibung
vor 1 Jahr
Die 16. Episode von KI und Tech to go führt Yusuf alleine durch die
wichtigsten Nachrichten der Woche im Bereich KI und Technologie. Im
Fokus stehen die Vorstellung von Metas neuem Llama 4 Modell mit
seinem beeindruckenden Kontextfenster von bis zu 10 Millionen Token
beim Scout-Modell. Zudem wird über die angekündigten Reasoning
Modelle O3 und O4 Mini von OpenAI und die damit verbundene
Erwartung der baldigen Veröffentlichung von GPT-5 berichtet. Auch
Midjourney V7 mit seinem neuen Draft Mode und der Behebung des
Händeproblems wird thematisiert. Die Episode wirft einen Blick auf
interessante neue KI-Tools wie ACE und Lindy AI und die mögliche
Disruption des 20 Billionen Dollar schweren Marktes für
Professional Services durch KI. Es wird die Adaption von KI in
Deutschland diskutiert sowie Neuigkeiten aus dem Datacenter-Umfeld
bezüglich Stromversorgung und Kühlung. Abschließend wird die
Webanbindung von Google Notebook LM erwähnt und die grundlegende
Funktionsweise von Bild-KI anhand von Diffusion Models erklärt,
ergänzt um die Hypothese der zusätzlichen Nutzung von Auto
Regressive Models wie bei GPT-4O.
wichtigsten Nachrichten der Woche im Bereich KI und Technologie. Im
Fokus stehen die Vorstellung von Metas neuem Llama 4 Modell mit
seinem beeindruckenden Kontextfenster von bis zu 10 Millionen Token
beim Scout-Modell. Zudem wird über die angekündigten Reasoning
Modelle O3 und O4 Mini von OpenAI und die damit verbundene
Erwartung der baldigen Veröffentlichung von GPT-5 berichtet. Auch
Midjourney V7 mit seinem neuen Draft Mode und der Behebung des
Händeproblems wird thematisiert. Die Episode wirft einen Blick auf
interessante neue KI-Tools wie ACE und Lindy AI und die mögliche
Disruption des 20 Billionen Dollar schweren Marktes für
Professional Services durch KI. Es wird die Adaption von KI in
Deutschland diskutiert sowie Neuigkeiten aus dem Datacenter-Umfeld
bezüglich Stromversorgung und Kühlung. Abschließend wird die
Webanbindung von Google Notebook LM erwähnt und die grundlegende
Funktionsweise von Bild-KI anhand von Diffusion Models erklärt,
ergänzt um die Hypothese der zusätzlichen Nutzung von Auto
Regressive Models wie bei GPT-4O.
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