Task Horizon, Disney-OpenAI & Mirelo: Von autonomen Agenten zu AI-Video-Sound – Philipp Müller & Daniel Höpfner

Task Horizon, Disney-OpenAI & Mirelo: Von autonomen Agenten zu AI-Video-Sound – Philipp Müller & Daniel Höpfner

Von 7-Monats-Verdopplung bis Disney-OpenAI-Deal: Task Horizons durchbrechen die Stundengrenze, Trump rekrutiert Silicon Valley für Bundesbehörden und Mirelo sammelt 41 Mio. USD für AI-Video-Sound.
48 Minuten

Beschreibung

vor 2 Monaten

Alle sieben Monate verdoppelt sich die Autonomiedauer von
KI-Agenten von Minuten zu Stunden zu ganzen Arbeitstagen. Was
bedeutet das für Knowledge Worker? Philipp Müller und Daniel
Höpfner analysieren in Prompted mit Startup Insider die
wichtigsten AI-Entwicklungen der Woche. Im Fokus: das METR-Paper
zum Task Horizon, das zeigt, wie KI-Agenten heute schon
mehrstündige Tasks bewältigen. Außerdem diskutieren die beiden
Trumps U.S. Tech Force Initiative, die
Disney-OpenAI-Partnerschaft für Sora und die
41-Millionen-Dollar-Seed-Runde von Mirelo aus Berlin für
AI-generierte Soundeffekte.


Über die Hosts


Philipp Müller ist AI-Experte mit über acht Jahren Erfahrung
im KI-Bereich und Mitgründer des KI-Bundesverbands Deutschland.
Er bringt tiefes technisches Verständnis für Large Language
Models, Chips und AI-Infrastruktur mit.

Daniel Höpfner ist erfahrener Startup-Investor und
Podcast-Host bei Startup Insider. Mit seinem Blick auf Venture
Capital und Bewertungen analysiert er die wirtschaftlichen
Dimensionen der KI-Revolution.



Zu den Webinaren:


Alle unsere kommenden Webinare:
https://luma.com/user/StartupInsider



In der Folge diskutieren Daniel und Philipp über die Performance
von Modellen. Hierzu ein kleiner Nachtrag zur begrifflichen
Genauigkeit:



Zero-Shot: Das Modell führt eine Aufgabe
allein basierend auf der Instruktion aus, ohne vorherige
Beispiele zu erhalten.


One-Shot: Das Modell erhält genau
ein konkretes Beispiel (Input/Output-Paar),
das zeigt, wie die Aufgabe gelöst werden soll, bevor es die
eigentliche Anfrage bearbeitet.


Warum ist das wichtig? Der Performance-Gap
zwischen diesen beiden Modi zeigt, wie gut ein Modell
generalisiert versus wie stark es von "In-Context Learning"
profitiert. Ein One-Shot-Beispiel reduziert oft Ambiguitäten
(Unklarheiten) in der Aufgabenstellung und gibt das gewünschte
Format vor, was die Zuverlässigkeit deutlich erhöhen kann



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