Machine Learning

Apples KI-Abteilung veröffentlicht STARFlow-V, ein neues Video-KI-Modell. Es fällt durch realitätsnahe Videogenerierung mittels Normalizing Flows auf.

Die Konferenz zeigt im April 2026 in Karlsruhe ML in der Praxis und KI-Trends. Der Call for Proposals läuft noch bis zum 23. November.

Erfahren Sie, wie Sie die OpenAI API nutzen können, um KI-Funktionen in Ihre Projekte zu integrieren und innovative Lösungen zu entwickeln.

Mit Private AI Compute macht Google das große Datenschutzversprechen: Leistungsfähige Cloud-KI soll sich ohne Datenabfluss nutzen lassen.

Maschinenausfälle in der Landwirtschaft können die Ernte und die Existenz bedrohen. Smarte Sensoren und KI-gestützte Wartung sollen vorbeugen.

Lernen Sie, wie Sie KI-gestützte Architekturen konzipieren, die skalierbar, sicher und wartbar sind - mit Fokus auf ML, GenKI, Datenstrategie und Compliance.

Google hat die erste stabile Version seines KI-gestützten Dateityp-Erkennungssystems Magika veröffentlicht. Version 1.0 wurde in Rust neu entwickelt.

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Red Hat verteilt künftig Nvidias CUDA-Toolkit direkt über seine Plattformen. Das soll die Bereitstellung GPU-beschleunigter KI-Anwendungen vereinfachen.

Microsoft und OpenAI haben ihre Zusammenarbeit neu geregelt. Die Partnerschaft wird flexibler, beide Unternehmen erhalten mehr Freiheiten.

ChatGPT, Midjourney & Co. bieten viele Möglichkeiten für die täglichen Prozesse. Erfahren Sie, wie Sie die Tools optimal nutzen und Fallstricke umschiffen.

Apple Research präsentiert ADE-QVAET, ein KI-Modell zur Vorhersage von Softwarefehlern mit 98 Prozent Genauigkeit bei Tests.

Wie Data-Teams die Herausforderungen künstlicher Intelligenz und deren Regulierung meistern, zeigt die data2day. Jetzt noch Tickets sichern.

Die Konferenz zeigt im April 2026 in Karlsruhe ML in der Praxis und KI-Trends. Bereits am 29. Oktober findet der Online-Deep-Dive LLMs im Unternehmen statt.

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Das chinesische Start-up DeepSeek hat sein experimentelles KI-Modell V3.2-Exp vorgestellt und die API-Preise um mehr als 50 Prozent gesenkt.

Regeln und Wissensmodelle erleben in der KI eine Renaissance. Dieser Beitrag zeigt, warum symbolische Ansätze und hybride Systeme wieder interessant werden.

Socken kaufen neu gelernt: KI-Agenten brauchen andere Trainings als statische Datensets. Im Silicon Valley wird daran gearbeitet.

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