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Heute, 17:21
Bei Google bevorzugenUS-Forscher werden hellhörig – eine neue KI-Idee aus Europa sorgt für Aufsehen. Federführend ist der KI-Forscher Professor Sepp Hochreiter, der schon vor Jahrzehnten Grundlagen für die KI-Forschung gelegt hat.
Noch sind Humanoide Roboter oft nur Showobjekte und versagen im Einsatz – doch Professor Sepp Hochreiter sagt im neuen Talk mit dem AKTIONÄR TV, dass er an einen baldigen „GPT-Moment“ in der Robotik glaubt.
Als ich vor neun Jahren zum ersten Mal mit dem sympathischen KI-Genie gesprochen habe, lag die Nvidia-Aktie bei fünf Dollar – inzwischen ist sie 45-mal so hoch. Er war Mitentwickler der LSTM-Architektur, einer Schlüsseltechnologie der modernen künstlichen Intelligenz.
Bisher war das Motto: Size Matters. Doch er nimmt nun eine große Verschiebung im KI-Sektor wahr und sagt im Teams-Talk: „Größere Modelle bringen keinen großen Leistungssprung mehr. Es gibt schlicht keine neuen Trainingsdaten mehr – man scannt alte Bücher ein, um noch etwas zu finden. In Teilbereichen wie Coding und Mathematik kann man noch vorankommen, durch Feedback-Schleifen und Chain of Thought. Das ist aber nicht Denken – man holt Informationen heraus, wirft sie wieder hinein, kombiniert sie, und kommt so zur Antwort.“
„Kleine holen auf“
Die Konsequenz: „Kleinere Modelle holen massiv auf. Was ChatGPT einmal konnte, können heute Modelle mit 13 Milliarden Parametern. Die Skalierungsphase – das Erfolgsrezept von OpenAI und anderen mit immer größeren Modellen, immer mehr Daten und immer größeren Rechenzentren – läuft aus. Das haben wir bei anderen Technologien auch gesehen: Die Dampfmaschine füllte zuerst ganze Hallen, dann wurde sie klein und steckt heute in jedem Motor. Der Computer war einmal so groß wie ein Gebäude – heute ist er im Mobiltelefon.“
Gerade bei Anwendungen in Firmen und Maschinen sieht der Chef Scientist von NXAI eine große Chance für das europäische Start-up NXAI. Er sagt: „Unser erstes großes Produkt bei NXAI ist TiRex – „Time Series Rex“, König der Zeitreihen. Texte sind die Sprache der Menschen. Zeitreihen sind die Sprache der Maschinen, der Prozesse, der Natur. Die Idee: Genau das, was Large Language Models mit Text machen – alle verfügbaren Texte nehmen, das nächste Wort vorhersagen –, übertragen wir auf Zeitreihen. Nimm alle Zeitreihen, die du finden kannst: EEG- und EKG-Daten, Verkehrsdaten, Finanzdaten, Energiedaten, Verkaufsdaten. Und sag den nächsten Datenpunkt vorher.
Das Ergebnis ist ein Zeitreihenmodell, das nicht mehr neu trainiert werden muss. Das war bisher die große Hürde: Firmen hatten keine Daten, kein Team, das Modelle trainieren konnte – und selbst wenn, änderten sich die Prozesse ständig.“
Kritisch für Google und Amazon
Das sorgt für einen Achtungserfolg in einem der zahlreichen Rankings. Professor Sepp Hochreiter erklärt: „TiRex ist auf den Hugging-Face-Benchmarks aktuell die Nummer eins – vor Google, Amazon, Salesforce und Alibaba. Das hat Google so stark beschäftigt, dass sie intern ein 50-köpfiges Team aufgestellt haben, um TiRex zu schlagen. Das wurde dann aber wieder auseinandergerissen, weil intern der Bedarf für Zeitreihenmodelle so groß ist – für Lieferzeiten, Produktnachfrage, städtische Verteilmuster –, dass das Team überall gleichzeitig gebraucht wurde. Auch für Amazon ist das Thema intern kritisch: Lieferzeiten nach Verkehrsmitteln, Produktabsatz nach Stadtvierteln – das muss präzise vorhergesagt werden.“
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Amazon will diese Europa-Roboter
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Start Depot 2030 mit 15-Prozent-Vorteil
Hinweis auf Interessenkonflikte
Der Vorstand und Mehrheitsinhaber der Herausgeberin Börsenmedien AG, Herr Bernd Förtsch, ist unmittelbar und mittelbar Positionen über die in der Publikation angesprochenen nachfolgenden Finanzinstrumente oder hierauf bezogene Derivate eingegangen, die von der durch die Publikation etwaig resultierenden Kursentwicklung profitieren können: Nvidia.
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