🤖 OpenAI’s Hardware Pläne mit Jony Ive

Sam Altman und Jony Ive arbeiten gemeinsam an der Entwicklung von KI-gestützten Geräten unter OpenAI und io, um leistungsstarke, persönliche und intuitive KI-Werkzeuge zu schaffen. Ive wird die kreative Leitung übernehmen und Ingenieure, Designer und Forscher zusammenbringen. OpenAI hat das Joint Venture io mit Jony Ive für 6,5 Milliarden Dollar in Aktien übernommen, was OpenAIs verstärktes Engagement in der Hardware-Entwicklung signalisiert.

🤖 Mistral Unveils Devstral AI Agent

Mistral hat Devstral vorgestellt, ein Open-Source-KI-Agentenmodell mit 24 Milliarden Parametern, das auf Laptops läuft und GPT-4.1-mini auf SWE-Bench übertrifft. Das Modell ermöglicht vollständige Software-Agenten-Workflows, ohne dass eine Cloud-Verbindung erforderlich ist. Mistral AI und All Hands AI haben Devstral vorgestellt, ein neues Open-Source LLM, das für Software Engineering optimiert wurde.

🤖 Meta nutzt Nutzerdaten für KI-Training

Meta plant, öffentlich geteilte Inhalte von Facebook- und Instagram-Nutzer:innen für das Training seiner KI-Modelle zu verwenden, wobei Nutzer:innen bis zum 26. Mai 2025 widersprechen können. Datenschützer kritisieren den unklaren Schutz persönlicher Informationen und die technische Erschwerung des Widerspruchs. Noyb droht Meta mit einer Klage, falls das Unternehmen ab dem 27. Mai 2025 EU-weite Facebook- und Instagram-Daten für KI-Training nutzt.

🤖 Aurora AI übertrifft traditionelle Modelle bei der Erdvorhersage

Aurora, ein neues Foundation-Modell, übertrifft traditionelle numerische Modelle in der Erd-Systemvorhersage und liefert präzise Vorhersagen bis zu 100.000-mal schneller. Das 1,3-Milliarden-Parameter-Modell wurde mit über einer Million Stunden geophysikalischer Daten trainiert. Aurora, ein neues Foundation-Modell, übertrifft traditionelle numerische Modelle in der Erd-Systemvorhersage und liefert präzise Vorhersagen bis zu 100.000-mal schneller.

🤖 Google: Verteidigung gegen Prompt Injection Angriffe

Die Forschung von Google DeepMind zur Verteidigung von Gemini gegen indirekte Prompt-Injection-Angriffe zeigt, dass leistungsfähigere Modelle nicht unbedingt sicherer sind. Adversarial Training verbesserte die Widerstandsfähigkeit von Gemini 2.5 erheblich. Die Kombination mit einer "Warning"-Verteidigung reduzierte die Angriffs-Erfolgsraten von 94,6 % auf 6,2 %.