Meditation, einst als Zustand geistiger Ruhe angesehen, hat sich einer aktuellen Studie zufolge als eine Phase erhöhter Gehirnaktivität erwiesen. Gleichzeitig entstehen weiterhin Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, wobei neue Sprachmodelle Rekordtiefs bei den Halluzinationsraten erzielen und innovative Techniken es Modellen ermöglichen, neue Fähigkeiten zu erlernen, ohne bestehendes Wissen zu verlieren. Diese Entwicklungen unterstreichen die sich entwickelnde Landschaft sowohl des menschlichen Bewusstseins als auch der technologischen Innovation.
Forscher der Universität Montreal und des italienischen Nationalen Forschungsrats analysierten die Gehirnaktivität von 12 Mönchen der Thai-Wald-Tradition in einem buddhistischen Kloster außerhalb Roms. Mithilfe der Magnetoenzephalographie (MEG) stellten sie fest, dass Meditation die Gehirndynamik signifikant verändert und damit die traditionelle Sichtweise der Meditation als Zustand geistiger Ruhe in Frage stellt (Quelle 1).
Im Bereich der KI stellte das chinesische KI-Startup z.ai sein neuestes großes Sprachmodell, GLM-5, vor. Dieses Open-Source-Modell, das unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht wurde, erreichte einen Rekordtiefstand bei der Halluzinationsrate im unabhängigen Artificial Analysis Intelligence Index v4.0. Mit einem Wert von -1 im AA-Omniscience Index zeigte GLM-5 eine Verbesserung um 35 Punkte gegenüber seinem Vorgänger und führt die Branche in Bezug auf die Wissenszuverlässigkeit an (Quelle 2). "GLM-5 führt jetzt die gesamte KI-Branche an, einschließlich US-amerikanischer Wettbewerber wie Google, OpenAI und Anthropic, in Bezug auf die Wissenszuverlässigkeit, indem es weiß, wann es sich enthalten sollte, anstatt Informationen zu erfinden", so VentureBeat (Quelle 2).
Unterdessen entwickelten Forscher des MIT, des Improbable AI Lab und der ETH Zürich eine neue Technik namens Self-Distillation Fine-Tuning (SDFT). Diese Methode ermöglicht es großen Sprachmodellen, neue Fähigkeiten und Wissen zu erwerben, ohne ihre bestehenden Fähigkeiten zu beeinträchtigen. SDFT nutzt die In-Context-Learning-Fähigkeiten moderner LLMs und übertrifft dabei konsequent das traditionelle Supervised Fine-Tuning (SFT) (Quelle 3).
Die rasanten Fortschritte in der KI werfen auch Bedenken auf. Wie im MIT Technology Review festgestellt, können KI-Agenten riskant sein, insbesondere wenn sie mit Werkzeugen ausgestattet sind, die mit der Außenwelt interagieren. Dies hat zur Entstehung unabhängiger Entwickler wie Peter Steinberger geführt, dessen Tool OpenClaw es Benutzern ermöglicht, ihre eigenen maßgeschneiderten KI-Assistenten zu erstellen (Quelle 4).
Die Verwendung von LLMs in verschiedenen Anwendungen, einschließlich der App-Entwicklung, gewinnt ebenfalls an Bedeutung. Wie in einem Hacker-News-Beitrag hervorgehoben, können LLMs die Implementierung neuer Funktionen beschleunigen. Ethische Überlegungen müssen jedoch berücksichtigt werden, bevor diese Technologien vollständig eingesetzt werden (Quelle 5).
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