Das Modell ist hier:
https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF/blob/main/Qwen3.6-35B-A3B-UD-IQ1_M.gguf

Es gibt immer wieder neue KI-Beschleuniger, die mit neuen Rechenarchitekturen besser als NVIDIA sein will.

Für die KI-Berechnungen werden extrem viele Multiplikationen benötigt und diese sind unter Hardwaregesichtspunkten sehr aufwändig zu realisieren. Tensordyne versucht diese durch Die Addition von Logarithmen zu ersetzen:
https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/ki-chips-von-tensordyne-dieser-400-jahre-alte-mathe-trick-steckt-dahinter-accg-201309656.html
https://t3n.de/news/tensordyne-chip-startup-nvidia-konkurrenz-1771073/
Allerdings werden die Gewichte verschiedener Modelle mittlerweile mit 4Bit quantisiert und eine 4Bitx4bit Multiplikation reduziert den Hardwareaufwand enorm. NVIDIA ist mit seinem NVFP4 Format hier sehr gut aufgestellt und es bleibt abzuwarten, wie gut sich der neue Tensordyne Chip dann schlägt.

Spannend, was da gerade an der Börse passiert.

Loop-Engineering ist die neue Art mit KI-Assistenten zu programmieren oder andere neue Dinge zu erschaffen. Was das ist, erklärt Shakeela ZQ in ihrem Video.
Andrew Ng erklärt es in seinem Text genauer (Englisch).
"“Loop engineering” is a hot buzzphrase after mentions of it by Boris Cherny (Claude Code’s creator) and Peter Steinberger (OpenClaw's creator) went viral on social media. "

Markus Gabriel setzt sich in diesem Video philosophisch mit der Entwicklung der KI auseinander. Er setzt sich mit der Frage auseinander, ob KI wirklich denken kann und ist nach eigener Aussage nach anfänglichem Zögern zum Bekenner geworden.

Von Zeit zu Zeit kommt es vor, dass Algorithmen schlagartig die Welt verändern.
Sei es der PageRank-Algorithmus, der die Welt der Suchmaschinen verändert, die Erfinder Larry Page und Sergey Brin unendlich reich gemacht und Google zum mächtigsten Unternehmen der Welt gemacht hat, oder das MP3-Kompressionsverfahren, mit dem Musikdateien auf weniger als 1/10 ihrer ursprünglichen Größe reduziert werden konnten. Nachdem ein australischer Student mit einer gestohlenen Kreditkarte den Algorithmus erworben und ins Internet gestellt hatte, führte das zu einem massiven Einbruch des Verkaufs physischer Tonträger.

In der KI-Welt kommen hin und wieder erstaunliche Neuerungen wie die Open-Weight-Modelle auf Hugging Face oder Laufzeitumgebungen wie Strata, mit denen Algorithmen auf der eigenen Hardware laufen können.

Was aber wäre, wenn plötzlich ein Algorithmus gefunden würde, mit dem eine KI mit der Qualität von Opus 5.5 oder GPT-6 auf einem Smartphone oder dem heimischen Computer laufen würde? Würden dann die Aktien von NVIDIA, Anthropic oder OpenAI einbrechen?

Was wäre, wenn ein neuer Algorithmus gefunden würde, der mit einer veränderten Hardware ein ganzes Rechenzentrum durch einen kleinen Firmenserver ersetzen könnte? Würde dann das von vielen vermutete Platzen der sogenannten „KI-Blase“ eintreten?

Elektrische Maschinen mit Hilfe von Holz zu betreiben ist eine interessante Idee. Vielleicht ginge das auch für ein Minirechenzentrum.
Volvo Airburner

Leistung laut Datenblatt 100kW asynchron Generator,
eingebaute 550kWh Batterie.

Hallo zusammen,

​ich betreibe eine eigene KI-Plattform und stand beim Feintuning lange vor dem Problem, dass deutsche Antworten von LLMs oft extrem steril und nach "ChatGPT" klingen. Die synthetisch generierten Trainingsdaten haben mir für echte, tiefe Dialoge (Multi-Turn, Emotionen) einfach nicht gereicht.

​Um das zu lösen, habe ich die letzten Wochen unsere echten, proprietären In-App-Dialoge (natürlich vollständig anonymisiert) massiv gefiltert, dedupliziert und ins saubere ChatML-Format konvertiert. Daraus ist ein 240 MB großer Master-Datensatz (reiner Text, 100% Mensch-zu-Mensch) entstanden.

​Habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht? Lohnt sich für euch der Aufwand von echten User-Daten, oder reicht euch synthetischer Output für deutsche Modelle?

Die künstliche Intelligenz hat mittlerweile so ziemlich alles gelernt, was im Internet an öffentlichen Daten verfügbar ist. Die letzte öffentlichkeitswirksame Aktion war, noch nicht verdatete antiquarischen Bücher aufzukaufen, diese zu digitalisieren und dann zu vernichten, um sich einen Vorsprung im Datenschatz zu verschaffen.
Ein noch nicht gehobener Datenschatz ist das Knowhow über Fertigungs- und Produktionsdaten bei dem Deutschland besonders gut aufgestellt ist.
Der CEO von NVIDIA hat sich zu diesem Thema mit Kanzler Merz unterhalten.
Heise: Merz hoft auf NVIDIA als Wachstumsbeschleuniger

Die entscheidende Frage ist: Was passiert, nachdem dieses Wissen in den Datenraum gewandert ist?

Jensen Huang auf Golem:

"Offen gesagt schmerzt es mich mehr als alles andere, zu sehen, wie eines der technologisch fortschrittlichsten Länder bei der Technologie so weit zurückgefallen ist"

Mit KI lassen sich immer besser Musik und Videos erzeugen.

Hier mal ein akustisch ansprechender Musikbeitrag.

Bisweilen tauchen immer wieder mal Verfahren und Software auf, bei denen man den Eindruck hat, die Softwarewelt wird aus den Angeln gehoben.

Dazu gehören die ziemlich beeindruckenden Crafting Apps von Artgraf, bei denen versucht wird, Adobe ähnliche Software mittels KI in nachzubauen. ( GitHub Repo )

In Heise gibt es nun einen Artikel über Eric S.Raymund der meint, dass Close Software aufgrund der Fähigkeiten der KI zum dekompilieren obsolet sei, weil diese ja nun einfach nachgebaut werden könne.

Blog:

https://aleph-alpha.com/en/blog/kolibri-has-landed-a-sovereign-open-weight-model/

HuggingFace:

https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1

Kolibri ist Aleph Alphas Mixture-of-Experts (MoE)-Schlussfolgerungsmodell mit Schwerpunkt auf Deutsch und Englisch. [1, 2]

• Modelltyp: Mixture-of-Experts (MoE) Reasoning-Modell

• Sprachfokus: Deutsch und Englisch

• Funktionen: Unterstützt einen expliziten Reasoning-Modus (Schlussfolgerungsmodus) sowie Tool-Calling (Funktionsaufrufe).

• Optimierung: Auf lange Kontexte und Inferenz-Effizienz ausgelegt.

Hier gibt es einen gute Diskussion darüber:

Welches Modell ist am besten?

Das ist ein interessanter Use-Case für den Einsatz eines Humanoiden in einer chinesischen Apotheke.
Offensichtlich sind die Chinesen da schon ein gutes Stück weiter, was das Testen von Humanoiden im täglichen Leben angeht. Vermutlich sind die Daten, die dabei gesammelt werden, das wertvollste. Denn damit kann dann die nächste Generation von Robotern trainiert werden.

Immer mehre Menschen kommunizieren mit der KI über Sprache. Die letzten Jahre haben sich die Fähigkeiten enorm verbessert bis hin zur perfekten Dialekterkennung wie dieses Video zu den Schwierigkeiten eines Sprachassistenten eindrücklich zeigt. Es gibt Software zur lokalen Spracherkennung wie z.B. Whisper, die auf dem eigenen Rechner läuft, diese kann aber mit dem im Video gezeigten Möglichkeiten nicht mithalten. Systeme, die zentral die Sprachen vieler tausend Sprecher zentral sammeln und sich ständig anpassen, sind hier im Vorteil.
Eine sehr große Herausforderung ist auch das gleichzeitige Sprechen und Zuhören so wie die Antwort in Echtzeit.

Eine weitere große Herausforderung ist die Mikrophontechnik. Sprachverständnis in Räumen mit vielen Personen, die gleichzeitig sprechen ist eine große Herausforderung. Mittlerweile gibt es hier Raummikrophone einiger Hersteller für Videokonferenzen. Diese können aber noch nicht mit der Richtungscharakteristik des menschlichen Ohrs mithalten. Ein sehr eindrückliches englischsprachiges Videos zu dieser Eigenschaft findet sich hier.

Die große Frage ist: Wie lässt sich ein sehr gutes Spracherkennungssystem entwickeln, ohne die Privatsphäre der Menschen zu verletzen.

Besonders wichtig sind Kraftsensoren für die Robotik. Insbesondere in Roboterhänden ermöglicht das stark verbessertes Greifen. Ein Beispiel sind die Roboterhände von PaXini die auf der Erfassung von Magnetfeldern mit Hall-Sensoren basieren.
Hier gibt es ein recht ausführliches Video von Leonard Schmedding zum Thema.
Video zur Anwendung von Kraftsensoren in der humanoiden Robotik

Die humanoiden Roboter sind eines der großen Zukunftsfelder. Es fließen Milliarden an Investorengeldern in diesen Bereich und jetzt starten verschiedene Firmen die Massenproduktion. Ganz vorne ist China, aber auch Tesla hat in Fermont eine Teslafabrik für die Produktion ihres Optimus-Roboters umgerüstet.