Nachdem erst kürzlich eine Beteiligung von Nvidia in Höhe von 100 Milliarden Dollar am ChatGPT-Produzenten OpenAI öffentlich wurde, gibt nun auch Konkurrent AMD eine Zusammenarbeit mit OpenAI…
Auf der Entwicklerveranstaltung DevDay von OpenAI hat CEO Sam Altman ein Apps SDK vorgestellt, mit dem sich Anwendungen entwickeln lassen, die direkt in Chats einbezogen werden können.
Mitarbeiter und Ex-Mitarbeiter von OpenAI haben Aktien im Wert von 6,6 Milliarden Dollar verkauft – wie zu hören ist auf der Grundlage einer Unternehmensbewertung von 500 Milliarden Dollar.
Das Fedora Projekt gehört zu den wichtigsten Säulen der Linux Welt. Es liefert eine moderne, gemeinschaftlich entwickelte Distribution und dient als Grundlage für Red Hat Enterprise Linux. Jetzt beschäftigt sich das Projekt mit einer aktuellen Herausforderung: Wie lassen sich KI Werkzeuge verantwortungsvoll in offene Entwicklungsprozesse integrieren? Nach einem Jahr intensiver Diskussion hat der Fedora Rat […]
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Das Unternehmen OpenAI hat eine neue Video-Generator-App namens Sora 2 vorgestellt, die auch KI-generierten Sound zur Verfügung stellt.
ChatGPT erhält einen Sofortkauf-Button – zunächst nur in den USA für ChatGPT Plus-, Pro- und Free-User.
NVIDIA und OpenAI kündigen eine strategische Partnerschaft an, in deren Folge der Chipproduzent bis zu 100 Milliarden Dollar in den KI-Konzern investieren will.
Elon Musks xAI hat mit einem neuen, kleineren Modell Grok 4 Fast, das Schlussfolgerungen integriert, statt sie in ein eigenes Modell auszulagern, ein LLM vorgestellt, das besonders effizient sein…
Bei den 2025 International Collegiate Programming Contest (ICPC) World Finals haben die Chatbots von Google und OpenAI sehr gut abgeschnitten.
Vor dem Hintergrund der Klage der Eltern eines suizidalen 16jährigen gegen OpenAI kündigt der KI-Konzern nun Schutzmaßnahmen für Minderjährige an.
OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT hat detaillierte Nutzerstatistiken veröffentlicht, die zeigen, wofür und vom wem der Chatbot genutzt wird.
TUXEDO Computers hat eine neue Version seines automatisierten Linux-Installationssystems WebFAI veröffentlicht. Mit WebFAI 2.1 lässt sich nun auch das neue Debian 13 „Trixie“ automatisch installieren, wahlweise mit GNOME oder KDE Plasma. Die Lösung richtet sich an Nutzer, die eine vorkonfigurierte Linux-Installation bevorzugen, wie sie direkt bei TUXEDO ausgeliefert wird. WebFAI steht für „Fully Automated Installation“ […]
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Das gegenseitige Abwerben von Top-Talenten unter den KI-Konzernen hat nun zu einem neuen Skandal geführt: Der Ingenieur Xuechen Li, ein Ex-Mitarbeiter von xAI, wird von seinem ehemaligen…
Elon Musk hat bei einem Bundesgericht in Fort Worth, Texas, Klage gegen Apple und OpenAI eingereicht, weil er sich durch die Integration von OpenAIs ChatGPT in das iPhone von Apple im Wettbewerb…
Nach dem holprigen GPT-5-Start in der vergangenen Woche rudert nun OpenAI zurück und setzt für alle zahlenden Kunden (GPT Plus-, Pro-, Team-, Enterprise- und Edu-Tarife) wieder das ältere Modell 4o…
In einer Ask-me-anything-Session auf Reddit nahm nun Sam Altman Stellung zu einigen Pannen bei der Einführung von GPT-5.
OpenAI hat zwei neue Open-Source-Sprachmodelle veröffentlicht: gpt-oss-120b und gpt-oss-20b.
Wie ChatGPT-Produktchef Nick Turley in einem Post auf X bekanntgab, erreichte ChatGPT jetzt erstmals 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzer – ein Anstieg gegenüber 500 Millionen Ende März und…
KI ist auch unter Linux nicht aufzuhalten. Deshalb ist eine strikte Reglementierung wichtig. Für die Kernelentwicklung liegen jetzt erste Vorschläge für Richtlinien bei der Nutzung von Codeassistenten vor.
Das chinesische Startup Moonshot AI hat mit Kimi K2 ein neues Open-Source-LLM veröffentlicht, das auf Augenhöhe mit Anthropic und OpenAI operiert und deren Modelle teils übertrifft.
Eigentlich wollte OpenAI das Startup Windsurf für 3 Milliarden Dollar kaufen.
Heute berichte ich über meine Nutzung großer Sprachmodelle (engl. Large Language Model, kurz LLM) und freue mich, wenn ihr eure Erfahrungen in den Kommentaren oder vielleicht sogar einem eigenen Blog mit mir teilt.
Ich konzentriere mich in diesem Text auf Beispiele, in denen mich die Nutzung von LLMs in meiner Arbeit unterstützt. Dies soll nicht darüber hinwegtäuschen, dass LLMs halluzinieren und falsche Antworten produzieren können. Auch hierzu finden sich diverse Beispiele, die den Fokus des Artikels jedoch verschieben und den Umfang sprengen würden.
Ich nutze ChatGPT und Gemini, um Bilder für Präsentationen zu generieren. Dabei hat bis jetzt ChatGPT die Nase vorn.
Zuvor habe ich Bilder entweder selbst erstellt oder Stunden mit der Suche in Datenbanken mit lizenzfreien Bildern verbracht. Dies war für mich stets eine sehr frustrierende Erfahrung. Nun kann ich beschreiben, was ich in einem Bild sehen möchte und die Künstliche Intelligenz in Form eines LLM generiert mir entsprechende Bilder. Dies bringt für mich eine große Zeitersparnis und ich habe weniger Stress.
Damit ist jetzt nicht gemeint, dass ich mir E-Mails mit mehr als fünf Sätzen zusammenfassen lasse. Aber auf der Arbeit erlebe ich es häufig, dass ich mal kurz nicht in eine Google Group geschaut habe und plötzlich eine Diskussion mit 40-70 Beiträgen darin finde. Diesen Diskussionen zu folgen war in der Vergangenheit sehr zeitaufwendig bis hinzu unmöglich. Und wir haben sehr viele Maillinglisten.
Wir haben auf der Arbeit Google Workspace und ich gebe gerne zu, dass sich damit bereits ohne KI-Unterstützung super arbeiten lässt. Die nahtlose Integration von Gemini macht es allerdings noch besser.
Wenn ich eine E-Mail Diskussion öffne, kann ich mir mit einem Klick eine Zusammenfassung erstellen lassen. Folgender Prompt hat sich bisher als nützlich erwiesen, um mir einen Überblick zu verschaffen: „Erstelle eine kurze Zusammenfassung, die den Diskussionsgegenstand wiedergibt. Führe auf, wer welche Argumente vertritt. Falls es Lösungsvorschläge und Action Items gibt, liste diese stichpunktartig auf.“
Anhand der Zusammenfassung kann ich in kurzer Zeit beurteilen, ob eine Diskussion für mich von Relevanz ist oder nicht. Auch hier ist der Vorteil durch Nutzung der KI im Allgemeinen die Zeitersparnis und im Speziellen die gute Integration in die vorhandenen Werkzeuge. Ich würde mir nicht die Mühe machen, alle Nachrichten einer langen Diskussion in einen Prompt zu kopieren, um diese dann von einem LLM analysieren zu lassen.
Ich weiß, was ich sagen möchte und drücke mich gerne direkt aus. Das kommt in der Kommunikation mit internationalen Empfängern aus anderen Kulturkreisen nicht immer gut an. Ich schätze auch hier die gute Integration von Gemini in Google Mail, wo ich es manchmal als Formulierungshilfe nutze.
Gemini bietet 3-4 Antwortvarianten an, die in einer Vorschau im Nachrichtenfenster angezeigt werden. Manche sind fernab meiner Vorstellung, andere kommen erstaunlich nah heran. So kann ich die am besten zutreffende Antwort auswählen, kürze sie etwas ein, ergänze evtl. noch 1-2 Sätze und bin fertig.
Vorteile auch hier die Zeitersparnis und die etwas höflicher bzw. runder formulierten E-Mails.
Ihr ahnt vielleicht schon, wo es jetzt hingeht. Google Gemini integriert sich auch hervorragend in Google Meet. Und so haben wir in einer internen Besprechung mit Zustimmung aller Beteiligten die Funktion ausprobiert, ein Besprechungs-Protokoll zu erstellen. Wir waren positiv überrascht.
Die Besprechung wurde auf Deutsch durchgeführt. Gemini war für diese Sprache offiziell noch als Alpha markiert, was das Ergebnis umso beeindruckender macht. Nach der Besprechung wurde ein Google Doc mit einer deutschsprachigen Zusammenfassung erstellt und im Kalender in den Termin eingefügt, so dass alle Teilnehmer es finden und darauf zugreifen können.
Ich habe das Protokoll gelesen und musste lediglich einige Schreibfehler bei Namen und englischen Fachbegriffen korrigieren. Alle Teilnehmer waren sich einig, dass die wesentlichen Punkte korrekt zusammengefasst wurden. Bei englischsprachigen Meetings, welche aufgezeichnet werden, enthält die Zusammenfassung sogar die Zeitstempel, zu denen protokollierte Aussagen gemacht wurden.
Es muss nun also kein Protokollant mehr ausgelost werden und alle Teilnehmer:innen können sich auf die Besprechung konzentrieren.
Da sich die Zusammenfassung auf das Wesentliche konzentriert, finde ich diese noch besser als ein Transkript, welches auch die belanglosen Beiträge wiedergibt und viel Redundanz enthalten kann.
Als Organisator verlasse ich mich nicht blind auf die KI. Ich lese das Protokoll zeitnah nach der Besprechung und korrigiere es ggf. Es ist bei uns auch nicht unüblich, dass Teilnehmer:innen auch im Nachgang zu einer Besprechung Ergänzungen und Korrekturen zum gemeinsamen Dokument beitragen.
Google NotebookLM bietet eine Umgebung, in der mit KI-Unterstützung Inhalte von PDFs, Google Docs & Slides sowie Webseiten verarbeitet werden können. Ich möchte die Nutzung anhand eines konkreten Beispiels erläutern.
Leider habe ich mir die konkreten Prompts und detaillierten Antworten nicht gespeichert, so dass ich meine Erfahrung aus dem Gedächtnis aufschreibe.
Ich betreibe einen Server für Laborumgebungen aus der Hetzner-Serverbörse. Zu diesem gab es eine IPv4-Adresse und ein IPv6-Subnetz. Des Weiteren hat Hetzner eine Richtlinie zur Nutzung von MAC-Adressen. In meinem Fall darf nur die MAC der physischen Netzwerkkarte auf dem Switch im Rechenzentrum erscheinen, nicht jedoch die virtuellen MACs meiner virtuellen Maschinen (VM). Möchte ich meinen Server als Hypervisor-Host verwenden und die darauf laufenden VMs im Internet erreichbar machen, benötige ich dafür ein geroutetes Netzwerk auf dem Hypervisor.
Prinzipiell weiß ich, was zu tun ist. Es gibt bei Hetzner auch eine Anleitung, wie man Debian für Proxmox entsprechend konfiguriert, die ich auf RHEL mit Network Manager adaptieren kann. Deshalb schien mir diese Aufgabe geeignet, um zu testen, wie sich ChatGPT und NotebookLM dabei schlagen.
Ich habe beide Lösungen dabei angewiesen, mit folgenden Quellen zu arbeiten:
Bei ChatGPT sind die URLs zu den Quellen in den Prompt einzugeben. Bei NotebookLM kann zu Beginn konfiguriert werden, welche Quellen im aktuellen Notebook zu verwenden sind. Diese kann man flexibel selektieren oder abwählen, um zu steuern, mit welchen Quellen die KI arbeiten soll.
Beiden Werkzeugen habe ich über den Prompt mitgeteilt, welche IPv6-Adresse ich auf der physischen Netzwerkkarte des Hosts nutzen möchte. Anschließend habe ich via Prompt eine zu RHEL 9 passende Schritt-für-Schritt-Anleitung gefordert, mit der die gewünschte Netzwerkkonfiguration umgesetzt werden kann. Die angebotenen Lösungen wurden in beiden Fällen durch weitere Prompts verfeinert.
Die von ChatGPT generierte Lösung war komplex und falsch. Aufgrund meiner eigenen Erfahrung hatte ich direkt Zweifel und glaubte nicht, dass der vorgeschlagene wilde Mix aus Bridge und Teaming mit Master- und Slave-Interface auf der Bridge funktionieren würde.
Um meine Annahme zu verifizieren, habe ich die vorgeschlagene Lösung trotzdem umgesetzt und nach der Hetzner-MAC-Abuse-Meldung wieder zurückgebaut.
Ich hatte keine Lust, ChatGPT mit dem Ergebnis zu konfrontieren und weiter mit dem Bot zu chatten, da ich wenig Hoffnung hatte, dass ich noch zu einer funktionierenden Lösung komme.
Hier hat mir die Erfahrung deutlich besser gefallen. Gemini hat auf meinen Prompt mit einer Zusammenfassung reagiert, welche Informationen über die bereitgestellten Quellen zu meinem Prompt bieten. Dabei wurden auch Referenzen mit ausgegeben, um direkt zur Quelle springen zu können. Im Anschluss gab es eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Code-Beispielen. Zu jedem Code-Beispiel erfolgte dazu eine Erklärung, was man dort sieht und was die einzelnen Parameter bedeuten. Dies hat mir gut gefallen.
Die ersten zwei Anleitungen waren noch etwas ungenau, ließen sich jedoch durch weitere Prompts soweit verfeinern, dass ich sie fast 1-zu-1 übernehmen konnte.
Warum nur fast? Ich habe mir die in der Schritt-für-Schritt-Anleitung referenzierten Quellen angeschaut und mit den dortigen Informationen die Code-Beispiele weiter optimiert, so dass sie besser zu meiner Umgebung passen. Evtl. hätte Gemini dies mit besseren Prompts ebenfalls hinbekommen.
Auch diese Lösung habe ich implementiert und sie läuft bis heute. Die KI hat mich auf dem Weg zur Lösung unterstützt und ich musste nicht die vier Quellen komplett und im Detail lesen, um mir die Lösung komplett selbst zu erarbeiten. Ich bin mit dem Ergebnis sehr zufrieden.
Künstliche Intelligenz und deren Nutzung ist nicht unumstritten. Der aktuelle Energiebedarf ist enorm und es ist zu befürchten, dass dies negative Umweltauswirkungen zur Folge hat. KI-Modelle können halluzinieren, was zu Fehlern führt, wenn man die Antworten der Modelle nicht verifiziert.
Die Weigerung, KI im Beruf zu benutzen und ihre Möglichkeiten zu erkunden, führt meiner Einschätzung nach jedoch nur dazu, dass man sich selbst benachteiligt. KI mag Arbeitsplätze nicht so schnell ersetzen. Aber Menschen, die KI effizient nutzen können, werden Menschen von Stellen verdrängen, die dies nicht können. Es erscheint mir daher sinnvoll, den Einsatz von KI im Beruf und Alltag zu erkunden.
Den größten Vorteil bietet mir die KI-Nutzung aktuell dort, wo sie gut in meine Anwendungen und Werkzeuge wie z.B. Mail, Videokonferenzen und Kalender integriert ist. Der Vorteil besteht überwiegend in Zeitersparnis. Ich habe die gewünschten Informationen schneller mit weniger eigenem Aufwand in ausreichender Qualität zur Verfügung, wobei die Qualität mit geringem Aufwand durch manuelle Überarbeitung schnell gesteigert werden kann, um ein gutes Ergebnis zu erzielen.
KI-Assistenten lassen sich nutzen, um die Zeit zur Lösung zu verkürzen. Ich hätte die Dokumentationen alle selbst lesen und mir die Lösung erarbeiten können. Ich bin mir jedoch sicher, dass ich dafür deutlich mehr Zeit hätte investieren müssen.
Im Endeffekt hilft mir KI dabei, mehr Aufgaben im gleichen Zeitintervall zu erledigen.
Mozilla bemüht sich bereits seit Längerem um die Integration von lokaler KI in Firefox. Auf Anwenderwunsch wird derzeit Perplexity AI als weitere Suchmaschine eingebunden.
Meta hat den CEO Alexandr Wang von Scale AI abgeworben, einer Firma, die KI-Trainingsdatensätze erstellt und labelt.
Mehrere deutsche Unternehmen wollen gemeinsam ein neues Rechenzentrum bauen. Ziel ist es, Europas Position bei künstlicher Intelligenz zu stärken. Die Initiative soll dabei helfen, den Vorsprung der USA aufzuholen. An den Gesprächen beteiligt sind Firmen wie SAP, Telekom, Siemens und Ionos. Auch die Schwarz Gruppe ist Teil der Überlegungen, wie das Handelsblatt berichtet. Geplant ist […]
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