Revolutionäre Fortschritte in der KI, Quantencomputing, Medikamentenforschung und Robotik

AI-Modelle können leicht Essays und andere Texte generieren. Doch bei der Lösung von Matheaufgaben hinken sie hinterher, da diese logisches Denken erfordern, was den meisten aktuellen KI-Systemen schwerfällt. Google DeepMind hat jedoch zwei spezialisierte KI-Systeme trainiert, um komplexe Mathematikaufgaben mit fortgeschrittenem Denken zu lösen.

Das Unternehmen PsiQuantum setzt auf ‚Siliziumphotonik‘, um einzelne Lichtteilchen für Berechnungen zu manipulieren. Ihr Ansatz unterscheidet sich radikal von dem ihrer Konkurrenten. Statt inkrementell vorzugehen, konzentrieren sie sich darauf, ein vollwertiges ‚fehlertolerantes‘ System zu entwickeln, das größer sein wird als alle bisher gebauten Quantencomputer.

Neue Anti-Adipositas-Medikamente sind äußerst beliebt, knapp und sehr profitabel für die Hersteller. Dieser Erfolg hat einen wahren Boom unter Pharmaunternehmen ausgelöst, die nach dem nächsten Blockbuster-Medikament zur Gewichtsreduktion suchen.

Forscher am Massachusetts Institute of Technology haben ein robotisches System entwickelt, das verschiedene Arten von Obst und Gemüse mit einer Hand rotieren und mit der anderen schälen kann.

Meta veröffentlicht Llama 3.1, das bisher größte Open-Source-KI-Modell. Das Unternehmen behauptet, dass es auf mehreren Benchmarks besser abschneidet als GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet von Anthropic.

Eine Leichtsegelkonstruktion mithilfe künstlicher Intelligenz ist etwa tausendmal dünner als ein menschliches Haar und wiegt so viel wie ein Sandkorn – sie könnte uns helfen, ein Raumschiff zu bauen, das schneller als gedacht einen anderen Stern erreichen kann.

OpenAI hat SearchGPT vorgestellt – eine ‚Prototyp‘-Suchmaschine, die dem Unternehmen möglicherweise einen Teil des lukrativen Geschäfts von Google abnehmen könnte. OpenAI sagte, dass das neue Tool Benutzern helfen würde, schneller und einfacher zu finden, wonach sie suchen.

Während KI-Modelle anfangen musikalische Muster zu replizieren, sind es oft Regelbrüche, die Songs prägen. Algorithmen ‚erfüllen Erwartungen gut, aber nicht gut darin sie zu untergraben – das ist oft das Geheimnis guter Musik‘, so Eric Drott von der University of Texas at Austin.