Der Weg nach KAI

Michael Berndt
Since 05/2024 51 Episoden
Künstliche Intelligenz und Robotik revolutionieren schon jetzt unseren Alltag – und das in einem atemberaubenden Tempo. Mit der noch wenig beachteten Entwicklung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KAI) erreichen wir schon bald einen Punkt, an dem es kein Zurück mehr gibt.
Obwohl diese Themen von enormer Bedeutung für unsere Zukunft sind, finden sie im täglichen Nachrichtengeschehen oft noch zu wenig Beachtung. Dabei sollte jedem klar sein: Die Art und Weise, wie wir arbeiten und lernen, wird sich schon bald grundlegend wandeln.
In "Der Weg nach KAI" tauchen wir tief ein in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz und Robotik. Wir beleuchten, wie diese Technologien nicht nur Wissensarbeiter, sondern auch Handwerker, Lagerarbeiter und viele weitere Berufsgruppen beeinflussen werden. Neben ausführlichen Themenaufarbeitungen gibt es auch kompakte News und spannende Einblicke, bei denen KI eine tragende Rolle spielt.
Hier findet ihr stets die neuesten Entwicklungen, Erkenntnisse und Denkanstöße rund um KI, Robotik, Automatisierung und den damit einhergehenden gesellschaftlichen Wandel. 
Taucht ein und entdeckt, was die Zukunft für uns alle bereithält!
Der Weg nach KAI – Episode 51: DeepSeek R1, OpenAI RFT, RLVR – und eine Erkenntnis von 1865 über das KI-Training
 
Was passiert, wenn eines der leistungsfähigsten KI-Modelle plötzlich Open Source wird? In dieser Folge analysieren wir die Veröffentlichung von DeepSeek R1, ein KI-Modell, das nicht nur technologisch, sondern auch geopolitisch und wirtschaftlich für Aufsehen sorgt.
Wie unterscheidet es sich von OpenAIs O1? Warum hat es den KI-Wettbewerb und selbst die Aktienmärkte tatsächlich 'erschüttert'? Und welche revolutionären Trainingsmethoden stecken hinter seinem Erfolg?
Außerdem sprechen wir über RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) – eine alternative Strategie zur Optimierung von KI, die menschliches Feedback weitgehend ersetzt. 
Doch auch OpenAI schläft nicht: Mit Reinforcement Fine-Tuning (RFT) erprobt das Unternehmen eine Methode, um spezialisierte KI-Modelle effizienter zu trainieren. 

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