André Rieu

YouTube video by Y Combinator Chelsea Finn: Building Robots That Can Do Anything

👇 Vortrag von Chelsea Finn über den aktuellen Stand der Dinge u.a. mit vielen Videos zu für uns recht einfachen Aufgaben, wie Wäsche zusammenlegen oder Küche aufräumen, mit denen sich Roboter noch etwas schwertun. 9/9

... Fortschritte im Pre- und Post-Training, die Nutzung von synthetischen Daten und hierarchischen Vision-Language-Action-Modellen vielversprechende Wege auf, um Roboter intelligenter und anpassungsfähiger zu machen. 8/9

... weiterhin Fehlermodi wie unvollständiges Ablegen von Objekten oder Verwechslungen. Die Entwicklung einer skalierbaren ML-Infrastruktur und Echtzeitsysteme für Roboter stellen zudem grundlegende infrastrukturelle Herausforderungen dar. Trotz dieser Hürden zeigen ... 7/9

... deutlich verbessert werden konnte. Die Generalisierung auf unbekannte Umgebungen bleibt ebenfalls eine Hürde, auch wenn vielfältige Daten helfen, die Verallgemeinerungslücke zu schließen, die eine Erfolgsrate von etwa 80% erreicht. Trotz Fortschritten gibt es ... 6/9

... führen konnte. Auch das Aufnehmen dünner, flach aufliegender Gegenstände ist eine besondere Herausforderung. Modellseitig war es schwierig, dass Roboter Sprachanweisungen naiv ignorierten, was erst durch bestimmte Architekturänderungen und Post-Training-Strategien ... 5/9

... sind unerlässlich, um generalisierbare Systeme zu entwickeln. Zusätzlich erweisen sich komplexe Aufgaben wie das Falten von Wäsche als extrem schwierig, da sie die Bewältigung von Variabilität und die Erholung von Fehlern erfordern, was anfangs zu 0% Erfolgsquote ... 4/9

... Industriedaten gibt, fehlt diesen die nötige Verhaltensvielfalt. Menschliche Videos sind zwar reichhaltig, aber schwer direkt für Roboter zu nutzen, und Simulationsdaten mangelt es an Realismus. Es zeigt sich, dass Skalierung allein nicht ausreicht, echte Robotikdaten ... 3/9

... Unternehmen mit spezifischer Hardware, Software und Bewegungsabläufen von Grund auf neu aufgebaut werden muss, was die Integration von Robotern in den Alltag erschwert. Die größte Herausforderung hierbei ist die Datenerfassung: Während es massive Mengen an ... 2/9

Physical Intelligence ist wohl sowas wie der Heilige Gral der KI: Generalistische Modelle, die es jedem Roboter ermöglichen, jede Aufgabe in jeder Umgebung zu bewältigen. Dies steht im Gegensatz zum aktuellen Ansatz, bei dem für jede Roboteranwendung ein eigenes ... 1/9

Fast wie bei Karl May: Der Vorzeigecowboy der DDR hatte einen guten Draht zum Oberindianer.

YouTube video by Yannic Kilcher AGI is not coming!

In 👇 Video wird das als vermeintlich Absage an AGI interpretiert, doch sind Instruction Following und Tool Use vielmehr die zentralen Building Blocks zum Einsatz lokal ausführbaren LLM in realen Anwendungen in Organisationen oder Maschinen. 3/3

Diese vor allem mit synthetischen Datensätzen und Reinforcement Learning trainierten Open-Source-LLM sind gezielt auf Use Cases wie Coding ausgerichtet, weil LLM hier besonders effektiv sind. 2/3

OpenAIs neue Open-Source-LLM (GPTO OSS) zeichnen sich trotz einer höheren Neigung zu Halluzinationen und geringerem Weltwissen durch besonders ausgeprägte Fähigkeiten im Befolgen von Anweisungen (Instruction Following) und in der Werkzeugnutzung (Tool Use) aus. 1/3

... Begriff, denn es handelt sich zwar um eine sehr komplizierte, aber eben auch präzise mathematische Relation. Das Video hast Du angesehen? Ich denke, dass sollte beim Verständnis helfen.

... die Worte in der Inferenz dynamisch, also abhängig vom jeweils sinnstiftenden Kontext. Aber es ist wichtig zu verstehen, dass dieser hochdimensionale Vektorraum der mathematische "Ort" ist, wo die Berechnungen der Bedeutungen, des Sinns stattfinden. Und Kombination ist hier der treffende ...

Ich denke, Du hast das Prinzip der Worteinbettung noch nicht ganz verstanden. Brombeere - und jedes andere Wort - hat ebenfalls eine Repräsentation im hochdimensionalen Vektorraum - genau wie die Token. Der Unterschied liegt darin, dass die Token nach dem Training statisch repräsentiert sind und ...

a blue envelope with a card saying goodbye ALT: a blue envelope with a card saying goodbye

Das ist Fachliteratur, denn die Autorin hat in AKW gearbeitet und geforscht. Aber von mir aus kannst Du gern lesen, was Du magst. Für mich macht diese Diskussion keinen Sinn mehr.

Da gibt‘s jede Menge Konzepte und auch Erfahrungen anderer Länder. Lies doch einfach mal 👇

"Ähm, okay also du befürwortest jetzt, dass wir die Klimaziele verwerfen und mehr teure fossile Kraftwerke bauen?"

An dieser Strohmann-Diskussion habe ich kein Interesse. Darüber hinaus befürworte eine Kombination von EE und Kernenergie. Leider hat die Ideologie der Grünen letzteres verhindert.

"In der vorliegenden Studie wird ein Szenario für das zukünftige Energiesystem entworfen, das sich an den aktuellen politischen Zielen orientiert."

Man setzt die Ziele als voraus und versucht ein Szenario mit Speichern dafür zu entwickeln. Ob das ökonomisch tragfähig ist, wird nicht untersucht.

Bitte keine Trollerei mehr, ihre Publikationen wirst Du sicher selbst per Online-Recherche finden.

BEYOND THE OBVIOUS Fragen zur Energiewende Dr. DANIEL STELTER, Autor des Buches „Das Märchen vom reichen Land – wie die Politik uns ruiniert“, Kolumnist in diversen Politik- und Wirtschaftsjournalen sowie Betreiber v…

Diese geforderte Speichertechnologie gibt es schlicht nicht; sie würde mindestens mal ökonomische, teilweise gar physikalische Grenzen sprengen. 👇 wird das vom Fachmann recht allgemeinverständlich zusammengefasst.

Dein Verständnis von "echte Wissenschaftlerin" ist doch irrelevant. Natürlich ist sie eine Wissenschaftlerin mit viel technologischem Wissen zur Kernkraft und Du musst sie nicht delegitimieren, nur weil sie Deiner ideologischen Position nicht das Wort redet.

... einer zunehmend effizienten Nutzung emergenter Fähigkeiten zur Problemlösung manifestiert. Das Paper hinterfragt, ob LLM überhaupt emergente Fähigkeiten aufweisen und ob LLMs emergente Intelligenz besitzen. 4/4

Large Language Models and Emergence: A Complex Systems Perspective Emergence is a concept in complexity science that describes how many-body systems manifest novel higher-level properties, properties that can be described by replacing high-dimensional mechanisms with...

Sein aktuelles Paper "Large Language Models and Emergence: A Complex Systems Perspective" (arxiv.org/abs/2506.11135) untersucht Emergenz als ein Konzept aus der Komplexitätswissenschaft und insbesondere Intelligenz als eine vollendete emergente Eigenschaft, die sich in ... 3/4

YouTube video by Machine Learning Street Talk Intelligent Humans vs. Smart AI: The Ultimate Showdown

👇 Gespräch mit dem Evolutionsbiologen und Komplexitätsforscher David Krakauer über biologische und künstliche Intelligenz sowie Emergenz in komplexen Systemen ist ziemlich spannend und er nimmt - siehe Zitat - eine eher kritische Position zu KI ein. 2/4

"The brain is an organ like a muscle. If I outsource all of my thinking to something or someone else it will atrophy just as your muscles do. There's nothing confusing about that. It's just a fact of physiology." 1/4

Vielleicht ein Hilferuf des Redakteurs?

LOL

Ich kann dieses "Spitzengespräch" immer noch niemand bei Verstand zumuten, aber es bieten eben doch wundervolle unfreiwillige Komik.

Ich habe mich als Ethikerin durchgebissen, ist eine so wunderbare bitterböse Selbstbeschreibung - zum niederknien 🙏 2/2