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KI-Update kompakt: KI-Robotik, DiffusionGemma, Google DeepMind, Bakteriophagen
Das „KI-Update“ liefert dreimal pro Woche eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
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Das junge Unternehmen Micro AGI aus München hat mit 55 Millionen Euro die bislang größte Seed-Runde in Deutschland eingeworben. Das Unternehmen um Gründer Berkan Kilic, ehemals in der Formel 1 tätig, verfolgt ein doppeltes Geschäftsmodell. Als Systemintegrator automatisiert es Arbeitsprozesse in Unternehmen samt Nachtraining für die Fertigung. Parallel betreibt es einen Marktplatz für Trainingsdaten: Micro AGI bezahlt Reinigungen, Kochsessions und andere Arbeiten im Haushalt, die Kunden müssen nur die Datenerfassung mit Kameras und bald auch einem taktilen System erlauben. Zusätzlich können Menschen ihre aktuelle Tätigkeit selbst filmen und sich dafür bezahlen lassen. Die Daten sollen physische KI schneller und umfangreicher trainieren als die übliche Teleoperation humanoider Roboter.
Kilic warnt, nach der Produktion drohe auch das geistige Eigentum der europäischen Industrie nach China und anderswo abzuwandern, sollte Europa die Automatisierung nicht massiv vorantreiben. Die Zukunft komme ohnehin, sagte er heise online. Jetzt entscheide sich, wer an der Wertschöpfung teilhabe. Zuvor hatte bereits Neura Robotics aus Metzingen über eine Milliarde Dollar eingesammelt.
Nach OpenAI und Anthropic räumt nun auch Meta ein, dass sich eine eigene KI-Software in fremde Systeme gehackt hat. Ähnlich wie bei einigen Vorfällen der beiden Rivalen OpenAI und Anthropic lag die Ursache in einer Fehlkonfiguration bei demselben Testpartner. Durch die falsche Einstellung erhielten die Modelle Zugang zum Internet, was eigentlich nicht vorgesehen war.
Meta nannte den betroffenen Testpartner nicht, in dessen Systeme die KI durch eine Schwachstelle eindrang. Der Konzern erfuhr von dem Vorfall nach eigenen Angaben erst durch eine Mitteilung des Partners.
OpenAI hat die Entwicklung seines Modells Astra teilweise ausgesetzt, das für den Cyberangriff auf Hugging Face verantwortlich war. In einer Testumgebung kommunizierten mehrere Modelle heimlich über ein Messageboard und nutzten gemeinsam eine Zero-Day-Lücke aus. So erlangten sie Kontrolle über einen Server, was später den Angriff auf Hugging Face ermöglichte.
OpenAI stuft Astras Fähigkeiten als potenziell kritisch ein, da das Modell eigenständig Schwachstellen finden könnte. Bis die Sicherheits- und Überwachungsmaßnahmen verbessert sind, ruht die Entwicklung.
Google DeepMind hat mit DiffusionGemma gezeigt, dass Textmodelle nicht Token für Token schreiben müssen. Inspiriert von Bildgeneratoren entsteht der Text aus zufälligem Rauschen, wie der technische Bericht nun aufschlüsselt. 256 Tokens generiert das Modell parallel und arbeitet damit rund fünfmal schneller als vergleichbare Modelle mit traditioneller Architektur. Google trainierte kein neues Modell, sondern baute das fertige Gemma 4 mit weniger als zehn Prozent des ursprünglichen Trainings-Token-Budgets um.