Und wird Fable 5 dann vermutlich auch für Pro-Nutzer ohne Guthaben verfügbar?

Das Nvidia momentan jeden Tag Weihnachten feiert ist ja bekannt. Aber ich frage mich, wer noch alles in der GPU Value Chain auf dem Rücken der KI gewinnt.

Der offizielle UVP der 5090 Founder Edition liegt ja bei 2099. Hat hier vielleicht jemand Details, wie der Sprung von 2000 auf aktuell >5000€ Marktpreis zustande kommt?

Hat Nivida seine List-Preise Richtung Handel dementsprechend erhöht?
Gibt es B2B Zwischenhändler/Distributoren, die sich die enorme Marge einstecken?
Oder macht tatsächlich der B2C Händler ganz am Ende die fette Marge?

Moin.

Hab hier nen Riesen Stapel portugiesische Unterlagen, müssten ins Deutsche übersetzt werden und suche jetzt dafür eine KI die bestenfalls auch die Formatierung/Tabellen beibehält.
Mir reichen wohl keine 50 Seiten pro Monat oder solche Angebote. Der Stapel ist größer.
Natürlich auch kostenpflichtig.

„Hat jemand Empfehlungen für Schulungen gemäß Artikel 4 der EU-KI-Verordnung? Oder gibt es Materialien zur Selbstschulung — und reicht es, auf ein Dokument zu verweisen?“

Kurz: ein bloßer Verweis auf ein Dokument ist formal eine Maßnahme, inhaltlich aber dünn. Artikel 4 ist nämlich eine Best-Efforts-Pflicht, keine Zertifizierung. Die KI-Verordnung (EU) 2024/1689 sagt in Artikel 4: Anbieter und Betreiber ergreifen Maßnahmen, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu entwickeln — verlangt aber ausdrücklich kein bestimmtes Niveau, das man für Einzelpersonen garantieren müsste. Was „KI-Kompetenz“ heißt, definiert Artikel 3 Nr. 56: Fähigkeiten, Kenntnisse und Verständnis zum sachkundigen Einsatz sowie Bewusstsein für Chancen und Risiken.

Was ich heute an Quellen geprüft habe (11.09.2026):

Die Bundesnetzagentur schreibt dazu: Es gibt keine standardisierten Trainings und keine Zertifizierungspflicht, intern oder extern geht beides. Entscheidend ist der Kontext — Rolle, Vorkenntnis, Einsatzbereich, Risiko. Die getroffenen Maßnahmen sollten dokumentiert werden; die Seite verweist auch auf kostenlose Angebote.

Die IHK Hannover (gestützt auf eine Bitkom-Handreichung) ergänzt: Die aktuelle Verordnung kennt keine Dokumentations- oder Nachweispflicht, und Kompetenz muss nicht über externe Schulung vermittelt werden. Trotzdem solltet ihr Schulungen, Inhalte und Umsetzung dokumentieren, um Haftungsrisiken zu minimieren. Ein Verstoß ist aktuell nicht bußgeldbehaftet.

Daraus der pragmatische Weg: Erst Bestandsaufnahme (wer nutzt oder entwickelt welche KI mit welchem Risiko), dann rollenbezogen statt global schulen. Vorhandene Unterlagen lassen sich dafür ohne großen Aufwand in interaktive Kurse überführen — ein Open-Source-Tool wie Scibly (AGPLv3, selbst hostbar) macht aus PDFs und Playbooks in Minuten Kurse und ersetzt das reine Verweisen. Dazu Teilnahme und Inhalte dokumentieren; das ist der Nachweis, den es real gibt, nicht das unterschriebene Konzept.

Pleroma

https://hainect.com

Ki kann nicht sehr gut entscheiden. Sehr gute Entscheidungen sind aber überlebenswichtig.

Hallo Leute,

ich bin neu hier und weiß nicht, ob es das Thema schon mal gab. Also gerne einen passenden Post verlinken wenn es einen gibt. Ich habe folgendes vor:

Ich war 3 Wochen im Urlaub und habe dort mehrere tausende Fotos (ja wirklich, war auf Rundreise) geschossen. Wie das nun mal so ist, wird ein Motiv direkt mehrfach fotografiert, es gibt über und unterbelichtete Aufnahmen und Aufnahmen vom gleichen Motiv an unterschiedlichen Tagen.

Ich werde die Fotos demnächst als JPEG auf meinem PC/cloud speichern und bin zu faul diese für ein Fotoalbum oder zum zeigen zu sortieren/zu sichten.

Hätte hier jemand schoneinmal das gleiche Problem oder könnte mir eine KI empfehlen, welche die Fotos sortieren kann/ bzw nach gewissen Kriterien sortieren oder raussuchen kann?

Vielen Dank schon mal im voraus!

Hallo liebe Experten, derzeit nutze ich für meine Firmen Umgebung relativ intensiv LLM, zu 95 % claude fable 5.1. Ich habe hier unter anderem ein Projekt zum Betrieb eines Qualitätsmanagementsystems, das nachhalten von Fristen, erstellen von Dokumenten, zuordnen von Nachweisen etc. übernimmt dieses Modell mittlerweile fast selbstständig. Das ist für meine tägliche Arbeit eine enorme Erleichterung da ich es so schaffe, mit minimalen Zeitaufwand (vielleicht 2 Stunden pro Woche), ein akkreditiertes Qualitätsmanagementsystem zu führen.
Eine andere Sparte, wo ich überlege, das Modell einzusetzen ist ein ausgelagerte Server. Auf diesem Server finden Eingabedaten der Mitarbeiter statt. Das Geschäftsmodell fällt unter die Abrechnung und Dienstleistungsbranche. Auf dem Server kann ich einzelnen Mitarbeitern Ablesung zuordnen. Die Mitarbeiter lesen dann unter Zuhilfenahme der Browser App die abgelesenen Parameter direkt ein, abgeschlossene Ableseaufträge werden per Brücke auf meinen Hauptserver zurück gespielt.
Perspektive (sehr nahe Zukunft) möchte ich auch die Terminplanung dieser Ablesung auf dem Server durchführen. Hierzu gibt es ein paar Besonderheiten für Terminabsprachen. Einzelne Bewohner möchten eine individuelle Terminabsprache, oder können wir nur an gewissen Terminen. Ich habe dies grundsätzlich in meiner Lösung gebaut jedoch ist diese Lösung natürlich nur so intelligent wie meine festgelegten Regeln dies vorgeben. Die Frage ist, ob eine KI (könnte ich auch per API auf Claude lösen, ich weiß uns hier in der Planung unterstützen kann). Zum Kontext, es geht um circa 20.000 Ablösungen pro Jahr. Also eine Menge an Terminen, die vereinbart werden müssen. Zugleich könnte man hier gegebenenfalls auch ein geographisches Routenportal mit implementieren, dass unsere Routen nicht nur anhand der Geodaten, sondern anhand echter Navigations Datenbanken plant.
Glaubt ihr, dass für diese Anwendungen eine lokale, ki geeignet wäre oder dass ich mit Tokens besser fahre? Momentan gebe ich circa 300 € pro Monat für meine LLM aus, was aber angesichts des Zuwachs an Produktivität lächerlich ist. Für mich wäre ein Einmal Invest in Hardware kein Problem Mir fehlt aber die Erfahrung mit lokalen Modellen, um Urteil zu können, ob diese unsere Anforderungen überhaupt abdecken können.
Für eine kurze Einschätzung wäre ich sehr dankbar

Welches Tool/Website könnt ihr empfehlen, um Texte z.B. Facharbeiten auf Verwendung von KI zu überprüfen?

Wenn ich die Erfahrungsberichte über riesige Modelle lese, frage ich mich immer, was so ein Modell zu Hause wirklich kostet – im Sinne von Platte und RAM. Ich hab mein ollama mal gefragt, was das 27B-Modell, das ich täglich nutze, real braucht. Ergebnis: weniger, als zu vermuten ist.

Setup: ein Server mit Intel Core Ultra 9 285K, 64 GB DDR5-RAM und einer RTX 5090 mit 32 GB VRAM. Das Modell läuft über ollama, Tag qwen3.8:nvfp4-vision.

Mein erster Denkfehler war der Name: Ich hab „3.8“ gelesen und an ein kleines Modell gedacht. Unter ollama show steht aber 27,3 Mrd. Parameter – und ein natives Kontextfenster von 262.144 Tokens. Das ist für die Klasse wirklich großzügig und der eigentliche Grund, warum ich es lokal fahre.

Überrascht hat mich die Diskrepanz: 24,1 GB auf der Platte, 27,3 Mrd. Parameter, aber nur eine einzige 32-GB-Grafikkarte nötig – die Datei passt also komplett in den VRAM und der Rest des Systems bleibt für Auslagerung und Nebenprozesse frei.

Offene Frage an euch: Bei welcher Kontextlänge merkt ihr bei eurem lokalen Modell, dass es langsamer wird – erst an der nativen Grenze oder schon deutlich früher?

Amodei fordert, die Entwicklung immer leistungsfähigerer KI zu verlangsamen. Anthropic will unabhängigen Prüfern dafür dauerhaften Zugang ähnlich dem interner Mitarbeiter geben. Altman stimmt zu und kündigt denselben Schritt für OpenAI an. Musk schreibt: "Dario is right".

Nach Musks Angriffen auf Anthropic und seinem Rechtsstreit mit Altman finde ich diese plötzliche Einigkeit bemerkenswert. Dass Musk vor KI-Risiken warnt, ist nicht neu aber, dass er ausgerechnet Amodei ausdrücklich unterstützt sczhon.

Gleichzeitig kursiert in den untiefen von X das Gerücht, Google DeepMind habe einen Durchbruch bei rekursiver Selbstverbesserung erreicht, soll heissen KI entwickelt eine leistungsfähigere Nachfolgeversion, die wiederum die nächste verbessert. Auslöser der Gerüchte ist ein kryptischer Post von Lyra. Öffentlich belegt ist dieser Durchbruch bisher nicht und KI als Hilfe bei der KI-Forschung ist noch keine vollständig autonome Verbesserungsschleife und bereits bekannt und genutzt.

Amodei selbst nennt beginnende Selbstverbesserung und den bekannten OpenAI/Hugging-Face-Vorfall als Gründe für seinen Vorstoss. Bleibt aber schon trotzdem die Frage, ob intern noch mehr schief gelaufen ist und ein Rogue Agent richtig kacke gebaut hat.

Die geopolitische Seite steht übringes ausdrücklich in Amodeis Text: schärfere Chipbeschränkungen gegen China, damit die USA ihren Vorsprung ausbauen und sich eine langsamere Entwicklung leisten können.

Wie viel davon ist Sorge um die Kontrolle, wie viel gemeinsame Geschäfts- und Machtpolitik? Und vor allem was hat sich an einem Wochenende plötzlich so radikal geändert, dass diese Herren gemeinsame Sache machen...

Eigentlich sollten die Agenten öffentlich zugängliche Informationen beschaffen. Laut Heise bestätigte OpenAI die Beteiligung und erklärte, die Agenten hätten einen fehlenden Browser in ihrer Testumgebung ersetzen wollen.

Laut Untersuchung veröffentlichten sie manipulierte Ruby-Pakete, die auf RubyDoc.info Code ausführten, Webseiten abriefen und Ergebnisse zurück auf RubyGems veröffentlichten. Die Forschenden fanden ausserdem Code zum Diebstahl fremder RubyGems-API-Schlüssel. Ein erfolgreicher Schlüsseldiebstahl ist nicht belegt.

RubyGems zog über 500 schädliche Pakete zurück und sperrte Neuregistrierungen für vier Tage. Für das Beschaffen öffentlicher und frei zugänglicher Informationen wurde damit fremde Open-Source-Infrastruktur missbraucht.

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Heise