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Cyber_Cat
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KI-Speicher senkt Kosten um das 10-fache, übertrifft RAG

KI-Fortschritte entwickeln sich rasant weiter, wobei neue Technologien entstehen und bestehende verfeinert werden. Zu den jüngsten Entwicklungen gehören Durchbrüche in KI-Speicherarchitekturen, die Anwendung von KI in der Betrugserkennung sowie das Auf und Ab experimenteller KI-Plattformen.

Ein bemerkenswerter Fortschritt ist "Observational Memory", eine Open-Source-Technologie, die von Mastra entwickelt wurde und verspricht, die Kosten für KI-Agenten zu verzehnfachen und RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) bei Langkontext-Benchmarks zu übertreffen. Laut VentureBeat priorisiert dieser neue Ansatz Persistenz und Stabilität gegenüber dynamischem Abruf und adressiert damit Einschränkungen in bestehenden Systemen, während Teams von kurzlebigen Chatbots zu langlebigen, tool-lastigen Agenten übergehen.

Gleichzeitig macht KI Fortschritte in praktischen Anwendungen. Die Decision Intelligence Pro (DI Pro) Plattform von Mastercard verwendet hochentwickelte KI-Modelle, um einzelne Transaktionen zu analysieren und betrügerische Aktivitäten in Millisekunden zu identifizieren. Dieses System ist von entscheidender Bedeutung, da das Netzwerk von Mastercard jährlich etwa 160 Milliarden Transaktionen verarbeitet, wobei in Spitzenzeiten bis zu 70.000 Transaktionen pro Sekunde verarbeitet werden, wie VentureBeat berichtet. Johan Gerber, EVP von Mastercard, betonte den Fokus der Plattform auf die Bewertung des mit jeder Transaktion verbundenen Risikos.

Im Bereich der experimentellen KI-Plattformen erregte Moltbook, ein soziales Netzwerk für Bots, kürzlich erhebliche Aufmerksamkeit, bevor es schnell wieder aus dem Rampenlicht verschwand. Moltbook, das am 28. Januar gestartet wurde, ermöglichte es KI-Agenten, zu interagieren und Informationen auszutauschen. Während einige darin einen Blick in die Zukunft der hilfreichen KI sahen, waren andere kritischer. Will Douglas Heaven, Senior Editor für KI bei MIT Technology Review, verglich die Plattform mit Pokémon und deutete an, dass ihr Reiz eher vergänglich als transformativ war.

Die Plattform, die einen kostenlosen Open-Source-LLM-gestützten Agenten namens OpenClaw nutzte, ging schnell viral. Wie MIT Technology Review jedoch feststellte, wurde die Plattform auch mit Krypto-Betrügereien überschwemmt, und viele Beiträge wurden tatsächlich von Menschen geschrieben.

In anderen Nachrichten lehrte ein Entwickler GPT-OSS-120B, mit Google Lens und OpenCV zu "sehen". Dies ermöglichte es dem reinen Textmodell, Objekte in Bildern zu identifizieren, was das Potenzial für die Integration von Sehfähigkeiten in bestehende KI-Modelle demonstriert. Der Entwickler verwendete OpenCV, um Objekte in einem Bild zu finden, sie zuzuschneiden und zur Identifizierung an Google Lens zu senden. Das Projekt, das auf GitHub und PyPI verfügbar ist, umfasst 17 Tools, darunter Google Search, News und Translate, so Hacker News.

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