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Wir werden Bildern nicht mehr glauben können 👀
Wir nähern uns gerade einer ziemlich merkwürdigen Situation:
Ein Video kann vollkommen echt aussehen und trotzdem komplett erzeugt sein.
Und bald wird die Frage „Ist das KI?“ gar nicht mehr zuverlässig am Bild selbst zu beantworten sein.
Vielleicht lernen wir gerade etwas wieder, das uns das Internet zwischenzeitlich abgewöhnt hat:
Nicht jedes einzelne Bild verdient automatisch unser Vertrauen. Vertrauen entsteht aus Zusammenhang.
Wer veröffentlicht es?
Gibt es weitere Quellen?
Passt die Geschichte zum bisherigen Verhalten dieser Quelle?
Wer bestätigt sie unabhängig?
Welche Interessen hängen daran?
Eigentlich ziemlich klassisches menschliches Urteilsvermögen. Nur hatten wir uns daran gewöhnt, dass ein Foto oder Video als letzte Instanz reicht.
Diese Zeit ist nun vorbei.
Die schlechteste Reaktion darauf wäre, künftig einfach alles für gefälscht zu halten. Dann hätte Deepfake-Technologie nicht nur Bilder entwertet, sondern unser Verhältnis zur Wirklichkeit gleich mit.
Die sinnvollere Antwort ist eine neue Form von Medienkompetenz:
weniger reflexhaft glauben, weniger reflexhaft misstrauen, stärker Kontext, Reputation und mehrere unabhängige Signale zusammen betrachten.
Dann verändert KI unser Verhältnis zur Wahrheit durchaus.
Vielleicht zwingt sie uns endlich dazu, wieder selbst zu denken, statt einem Pixelhaufen automatisch Autorität zu einzuräumen.
Und vermutlich wird genau das eine der wichtigsten Fähigkeiten der nächsten Jahre:
Nicht alles glauben. Aber sich auch nicht das Staunen abgewöhnen.
🔗 t.me/futurecodex1
Wir nähern uns gerade einer ziemlich merkwürdigen Situation:
Ein Video kann vollkommen echt aussehen und trotzdem komplett erzeugt sein.
Und bald wird die Frage „Ist das KI?“ gar nicht mehr zuverlässig am Bild selbst zu beantworten sein.
Vielleicht lernen wir gerade etwas wieder, das uns das Internet zwischenzeitlich abgewöhnt hat:
Nicht jedes einzelne Bild verdient automatisch unser Vertrauen. Vertrauen entsteht aus Zusammenhang.
Wer veröffentlicht es?
Gibt es weitere Quellen?
Passt die Geschichte zum bisherigen Verhalten dieser Quelle?
Wer bestätigt sie unabhängig?
Welche Interessen hängen daran?
Eigentlich ziemlich klassisches menschliches Urteilsvermögen. Nur hatten wir uns daran gewöhnt, dass ein Foto oder Video als letzte Instanz reicht.
Diese Zeit ist nun vorbei.
Die schlechteste Reaktion darauf wäre, künftig einfach alles für gefälscht zu halten. Dann hätte Deepfake-Technologie nicht nur Bilder entwertet, sondern unser Verhältnis zur Wirklichkeit gleich mit.
Die sinnvollere Antwort ist eine neue Form von Medienkompetenz:
weniger reflexhaft glauben, weniger reflexhaft misstrauen, stärker Kontext, Reputation und mehrere unabhängige Signale zusammen betrachten.
Dann verändert KI unser Verhältnis zur Wahrheit durchaus.
Vielleicht zwingt sie uns endlich dazu, wieder selbst zu denken, statt einem Pixelhaufen automatisch Autorität zu einzuräumen.
Und vermutlich wird genau das eine der wichtigsten Fähigkeiten der nächsten Jahre:
Nicht alles glauben. Aber sich auch nicht das Staunen abgewöhnen.
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Das KI-Modell und sein eigenes kleines Filmstudio
Der Tech-Creator Chubby (@kimmonismus) wollte offenbar einfach „mal schnell“ ein kurzes Video über die Geschichte der KI bauen, vom Transformer-Paper „Attention Is All You Need“ bis zur heutigen AGI-Debatte.
Herausgekommen ist der dreiminütige Film, den ihr hier seht.
Das eigentlich Spannende daran steckt hinter den Bildern: Laut Chubby wurde dafür kein Stockmaterial und kein Bild- oder Videogenerator benutzt. Das neue Claude Opus 5.5 schrieb in Claude Code rund 7.400 Zeilen React/TypeScript, die Animation lief über Remotion, Grafiken entstanden als SVG und Canvas, die Stimme kommt aus einem Open-Source-TTS und selbst die Musik wurde per Python synthetisiert.
Jeder Frame wurde also aus Code gerendert!
Wir denken bei KI-Video inzwischen automatisch an Modelle, die Pixel erzeugen. Hier passiert etwas anderes: Die KI baut sich praktisch selbst die Werkzeuge, zeichnet die Elemente, animiert sie, komponiert den Ablauf und setzt daraus einen Film zusammen.
Chubby schreibt, dass ihn das ungefähr eine Stunde und rund 7 % seines wöchentlichen Claude-Limits gekostet habe.
Das ist schon eine ziemlich verrückte Verschiebung.
Denn Code-generierte Medien haben einen Vorteil, der leicht übersehen wird: Man kann sie gezielt verändern. Eine Szene länger? Farbe ändern? Animation austauschen? Neue Sprache? Anderes Seitenverhältnis? Im Grunde ändert man das Programm und rendert neu.
Medien beginnen damit ein Stück weit zu Software zu werden.
Und wenn ein einzelner Mensch heute in einer Stunde mit einem KI-Modell einen kleinen Film dieser Qualität zusammenbauen kann, darf man ruhig einmal überlegen, wie solche Produktionsprozesse in zwei oder drei Jahren aussehen.
Vielleicht besteht das nächste Filmstudio irgendwann aus einer guten Idee, einem Laptop und ziemlich vielen Tokens. 😄
🎥 Original und Video: Chubby – @ kimmonismus auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Der Tech-Creator Chubby (@kimmonismus) wollte offenbar einfach „mal schnell“ ein kurzes Video über die Geschichte der KI bauen, vom Transformer-Paper „Attention Is All You Need“ bis zur heutigen AGI-Debatte.
Herausgekommen ist der dreiminütige Film, den ihr hier seht.
Das eigentlich Spannende daran steckt hinter den Bildern: Laut Chubby wurde dafür kein Stockmaterial und kein Bild- oder Videogenerator benutzt. Das neue Claude Opus 5.5 schrieb in Claude Code rund 7.400 Zeilen React/TypeScript, die Animation lief über Remotion, Grafiken entstanden als SVG und Canvas, die Stimme kommt aus einem Open-Source-TTS und selbst die Musik wurde per Python synthetisiert.
Jeder Frame wurde also aus Code gerendert!
Wir denken bei KI-Video inzwischen automatisch an Modelle, die Pixel erzeugen. Hier passiert etwas anderes: Die KI baut sich praktisch selbst die Werkzeuge, zeichnet die Elemente, animiert sie, komponiert den Ablauf und setzt daraus einen Film zusammen.
Chubby schreibt, dass ihn das ungefähr eine Stunde und rund 7 % seines wöchentlichen Claude-Limits gekostet habe.
Das ist schon eine ziemlich verrückte Verschiebung.
Denn Code-generierte Medien haben einen Vorteil, der leicht übersehen wird: Man kann sie gezielt verändern. Eine Szene länger? Farbe ändern? Animation austauschen? Neue Sprache? Anderes Seitenverhältnis? Im Grunde ändert man das Programm und rendert neu.
Medien beginnen damit ein Stück weit zu Software zu werden.
Und wenn ein einzelner Mensch heute in einer Stunde mit einem KI-Modell einen kleinen Film dieser Qualität zusammenbauen kann, darf man ruhig einmal überlegen, wie solche Produktionsprozesse in zwei oder drei Jahren aussehen.
Vielleicht besteht das nächste Filmstudio irgendwann aus einer guten Idee, einem Laptop und ziemlich vielen Tokens. 😄
🎥 Original und Video: Chubby – @ kimmonismus auf X
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Ein Prompt rein, 15 Sekunden Video raus
Ajith (@ ajith_io) hat Claude Opus 5.5 nur gesagt:
„Erstelle ein dynamisches 15-Sekunden-Motion-Graphics-Video, das zeigt, wie unglaublich du als Motion Designer bist, als wäre es dein Showreel für einen Lebenslauf. Geh voll rein.“
Das Ergebnis seht ihr hier.
Spannend ist vor allem, wie stark der Abstand zwischen Idee und fertigem Medienprodukt gerade schrumpft. Statt jeden Animationsschritt einzeln zu bauen, beschreibt man zunehmend Ziel, Stil und Wirkung.
Heute ein kurzer Showreel-Clip. Schön ziemlich bald dürfte sich professionelle Medienproduktion dadurch radikal verändern.
🎥 Quelle: Ajith – @ ajith_io auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Ajith (@ ajith_io) hat Claude Opus 5.5 nur gesagt:
„Erstelle ein dynamisches 15-Sekunden-Motion-Graphics-Video, das zeigt, wie unglaublich du als Motion Designer bist, als wäre es dein Showreel für einen Lebenslauf. Geh voll rein.“
Das Ergebnis seht ihr hier.
Spannend ist vor allem, wie stark der Abstand zwischen Idee und fertigem Medienprodukt gerade schrumpft. Statt jeden Animationsschritt einzeln zu bauen, beschreibt man zunehmend Ziel, Stil und Wirkung.
Heute ein kurzer Showreel-Clip. Schön ziemlich bald dürfte sich professionelle Medienproduktion dadurch radikal verändern.
🎥 Quelle: Ajith – @ ajith_io auf X
🔗 t.me/futurecodex1
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Ein Prompt. Ein kompletter Computer. Von Logikgattern bis zum Spiel.
Matt Shumer (@ mattshumer_) hat Claude Opus 5.5 eine wilde Aufgabe gegeben: Bau einen funktionierenden Computer komplett von Grund auf.
CPU, Speicher, Assembler, Mini-Betriebssystem und sogar ein Spiel.
Und zwar wirklich auf den eigenen Logikgattern, nicht als hübsche Simulation, die nur so tut.
Sein Prompt:
“build a working computer from scratch, entirely in code, starting from individual logic gates. design the CPU, the memory, an assembler, a tiny operating system, and a game that runs on it. everything has to be real, the game has to run on your gates, not in javascript pretending. visualize the whole thing in 3D so i can play the game, then zoom all the way down through the chips into the gates and watch the signals flow while it runs. treat it like you're proving you could have invented computing yourself. go all out.”
Und Opus hat geliefert.
Das Spannende daran: Die KI schreibt hier nicht einfach ein Programm. Sie baut ein komplettes technisches System über mehrere Ebenen hinweg, von den NAND-Gattern bis zum spielbaren Rechner.
Im Grunde lautet die Aufgabe:
Erfinde Computing noch einmal. Und zeig mir jeden Schritt.
Das Beste daran: Den Rechner kann man selbst ausprobieren und sogar bis in die Schaltlogik hineinzoomen.
👉 Rechner ausprobieren:
https://somethingbig.ai/computer
Kleine Empfehlung: Am besten am Desktop oder Laptop öffnen. Auf dem Handy funktioniert es zwar grundsätzlich, aber die 3D-Ansicht, das Zoomen durch die Chips und die Bedienung machen auf einem großen Bildschirm deutlich mehr Spaß.
🎥 Quelle: Matt Shumer – @ mattshumer_ auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Matt Shumer (@ mattshumer_) hat Claude Opus 5.5 eine wilde Aufgabe gegeben: Bau einen funktionierenden Computer komplett von Grund auf.
CPU, Speicher, Assembler, Mini-Betriebssystem und sogar ein Spiel.
Und zwar wirklich auf den eigenen Logikgattern, nicht als hübsche Simulation, die nur so tut.
Sein Prompt:
“build a working computer from scratch, entirely in code, starting from individual logic gates. design the CPU, the memory, an assembler, a tiny operating system, and a game that runs on it. everything has to be real, the game has to run on your gates, not in javascript pretending. visualize the whole thing in 3D so i can play the game, then zoom all the way down through the chips into the gates and watch the signals flow while it runs. treat it like you're proving you could have invented computing yourself. go all out.”
Und Opus hat geliefert.
Das Spannende daran: Die KI schreibt hier nicht einfach ein Programm. Sie baut ein komplettes technisches System über mehrere Ebenen hinweg, von den NAND-Gattern bis zum spielbaren Rechner.
Im Grunde lautet die Aufgabe:
Erfinde Computing noch einmal. Und zeig mir jeden Schritt.
Das Beste daran: Den Rechner kann man selbst ausprobieren und sogar bis in die Schaltlogik hineinzoomen.
👉 Rechner ausprobieren:
https://somethingbig.ai/computer
Kleine Empfehlung: Am besten am Desktop oder Laptop öffnen. Auf dem Handy funktioniert es zwar grundsätzlich, aber die 3D-Ansicht, das Zoomen durch die Chips und die Bedienung machen auf einem großen Bildschirm deutlich mehr Spaß.
🎥 Quelle: Matt Shumer – @ mattshumer_ auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Ich bin mir nicht sicher, ob die Leute wirklich verstehen, wie gut Opus 5.5 ist. In den Kommentaren werde ich ein paar aktuelle Anwendungen zeigen. Einige funktionieren auf dem Handy nicht optimal.
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Future Codex, KI, Wandel, Bewusstsein
KI- Wandel - Bewusstsein.
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
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Und plötzlich fängt Physik an, Sinn zu ergeben
So ungefähr hätte Physikunterricht aussehen sollen.
Hier wurde mit Claude Opus 5.5 eine interaktive Visualisierung eines elektromagnetischen Feldes gebaut. Magnet bewegen, Spule verändern, Material wechseln und direkt sehen, was mit Feldlinien, Strom, Spannung und Messkurven passiert.
Und genau da liegt für mich einer der spannendsten Effekte von KI auf Bildung:
Abstrakte Formeln müssen nicht mehr nur an der Tafel stehen. Man kann mit ihnen spielen.
Gerade bei Themen wie Elektromagnetismus macht das einen gewaltigen Unterschied. Sobald man Ursache und Wirkung direkt vor sich sieht, wird aus „muss ich das halt auswendig lernen“ plötzlich echtes Verstehen.
Vielleicht brauchen wir künftig nicht weniger anspruchsvollen Unterricht.
Vielleicht brauchen wir einfach bessere Werkzeuge, um anspruchsvolle Dinge endlich sichtbar zu machen. 😄
🔗 t.me/futurecodex1
So ungefähr hätte Physikunterricht aussehen sollen.
Hier wurde mit Claude Opus 5.5 eine interaktive Visualisierung eines elektromagnetischen Feldes gebaut. Magnet bewegen, Spule verändern, Material wechseln und direkt sehen, was mit Feldlinien, Strom, Spannung und Messkurven passiert.
Und genau da liegt für mich einer der spannendsten Effekte von KI auf Bildung:
Abstrakte Formeln müssen nicht mehr nur an der Tafel stehen. Man kann mit ihnen spielen.
Gerade bei Themen wie Elektromagnetismus macht das einen gewaltigen Unterschied. Sobald man Ursache und Wirkung direkt vor sich sieht, wird aus „muss ich das halt auswendig lernen“ plötzlich echtes Verstehen.
Vielleicht brauchen wir künftig nicht weniger anspruchsvollen Unterricht.
Vielleicht brauchen wir einfach bessere Werkzeuge, um anspruchsvolle Dinge endlich sichtbar zu machen. 😄
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Stimmen, bei denen man langsam zweimal hinhören muss
ElevenLabs hat mit Eleven v4 gerade sein neues Sprachmodell veröffentlicht, und das Niveau ist inzwischen wirklich absurd.
Eleven v4 liegt aktuell bei Artificial Analysis auf Platz 1 im TTS-Ranking. Das Modell unterstützt mehr als 90 Sprachen, kann mehrere Sprecher natürlich in einem Gespräch darstellen und Tonfall, Rhythmus, Emotionen und Kontext deutlich feiner steuern als bisher.
Noch spannender finde ich Eleven v4 Turbo.
ElevenLabs gibt dafür eine mediane Inferenzlatenz von rund 100 Millisekunden an. Genau das ist die Größenordnung, bei der Voice Agents kaum noch wie klassische Sprachcomputer wirken, sondern anfangen, tatsächlich im Gespräch mitzuschwingen.
Wenn man solche Stimmen mit den kommenden KI-Agenten verbindet, bekommt man Systeme, die nicht nur sofort antworten, sondern auch zögern, flüstern, lachen, betonen und emotional reagieren können.
Der Unterschied zwischen „mit einer KI sprechen“ und „mit jemandem sprechen“ wird damit akustisch immer mehr verschwinden.
Die Demos sollte man wirklich anhören. Text bringt das kaum rüber.
Ich glaube, bei Voice haben wir gerade wieder eine dieser Schwellen überschritten, die man erst im Rückblick richtig bemerkt.
🔗 t.me/futurecodex1
ElevenLabs hat mit Eleven v4 gerade sein neues Sprachmodell veröffentlicht, und das Niveau ist inzwischen wirklich absurd.
Eleven v4 liegt aktuell bei Artificial Analysis auf Platz 1 im TTS-Ranking. Das Modell unterstützt mehr als 90 Sprachen, kann mehrere Sprecher natürlich in einem Gespräch darstellen und Tonfall, Rhythmus, Emotionen und Kontext deutlich feiner steuern als bisher.
Noch spannender finde ich Eleven v4 Turbo.
ElevenLabs gibt dafür eine mediane Inferenzlatenz von rund 100 Millisekunden an. Genau das ist die Größenordnung, bei der Voice Agents kaum noch wie klassische Sprachcomputer wirken, sondern anfangen, tatsächlich im Gespräch mitzuschwingen.
Wenn man solche Stimmen mit den kommenden KI-Agenten verbindet, bekommt man Systeme, die nicht nur sofort antworten, sondern auch zögern, flüstern, lachen, betonen und emotional reagieren können.
Der Unterschied zwischen „mit einer KI sprechen“ und „mit jemandem sprechen“ wird damit akustisch immer mehr verschwinden.
Die Demos sollte man wirklich anhören. Text bringt das kaum rüber.
Ich glaube, bei Voice haben wir gerade wieder eine dieser Schwellen überschritten, die man erst im Rückblick richtig bemerkt.
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"Build what you think you look like" war die selbe Aufgabe an Sonnet 5.5 und GPT-6 Astra
Wenn die KI plötzlich die Steuer macht ☕📊
Tariq Khan @ tariqkhanfmd beschreibt auf X ziemlich anschaulich, wo KI-Agenten im Alltag gerade landen:
Seine KI habe über die Lexware-API die Buchhaltung geprüft, Rechnungen neu kategorisiert, fehlende Buchungen mit Kontoauszügen abgeglichen und korrigiert. Danach übernahm sie den Browser, füllte ELSTER selbstständig aus und bereitete Einkommensteuer, Umsatzsteuer und EÜR vor.
Er selbst?
Hat währenddessen Playstation gespielt. 😄
Nach rund 45 Minuten musste er nach eigener Aussage nur noch prüfen und auf „Absenden“ klicken.
Genau solche Beispiele zeigen ziemlich deutlich, welche Jobs und Tätigkeiten unter Druck geraten werden.
Nicht nur einfache Dateneingabe. Auch Buchhaltung, Sachbearbeitung, Steuer-Vorbereitung, Recherche, Dokumentation und viele klassische Büroprozesse bestehen zu großen Teilen aus regelbasierten Abläufen, Datenabgleich und Softwarebedienung.
Und genau darin werden Agenten gerade verdammt gut.
Das muss keine schlechte Nachricht sein.
Vielleicht verschwindet in vielen Berufen zuerst genau der Teil, den sowieso kaum jemand vermissen wird: Belege sortieren, Daten übertragen, Formulare füttern und sich durch sieben Portale klicken.
Aber seien wir ehrlich:
Ein ziemlich großer Teil unserer heutigen „Arbeit“ besteht noch daraus, Computer für Computer zu spielen.
KI-Agenten könnten diesem Kapitel nun langsam ein Ende setzen.
Und vielleicht werden wir irgendwann wirklich zurückblicken und uns fragen, warum menschliche Wesen jahrzehntelang ihre Lebenszeit damit verbracht haben, Zahlen von einem Feld ins nächste zu kopieren.
🔗 t.me/futurecodex1
Tariq Khan @ tariqkhanfmd beschreibt auf X ziemlich anschaulich, wo KI-Agenten im Alltag gerade landen:
Seine KI habe über die Lexware-API die Buchhaltung geprüft, Rechnungen neu kategorisiert, fehlende Buchungen mit Kontoauszügen abgeglichen und korrigiert. Danach übernahm sie den Browser, füllte ELSTER selbstständig aus und bereitete Einkommensteuer, Umsatzsteuer und EÜR vor.
Er selbst?
Hat währenddessen Playstation gespielt. 😄
Nach rund 45 Minuten musste er nach eigener Aussage nur noch prüfen und auf „Absenden“ klicken.
Genau solche Beispiele zeigen ziemlich deutlich, welche Jobs und Tätigkeiten unter Druck geraten werden.
Nicht nur einfache Dateneingabe. Auch Buchhaltung, Sachbearbeitung, Steuer-Vorbereitung, Recherche, Dokumentation und viele klassische Büroprozesse bestehen zu großen Teilen aus regelbasierten Abläufen, Datenabgleich und Softwarebedienung.
Und genau darin werden Agenten gerade verdammt gut.
Das muss keine schlechte Nachricht sein.
Vielleicht verschwindet in vielen Berufen zuerst genau der Teil, den sowieso kaum jemand vermissen wird: Belege sortieren, Daten übertragen, Formulare füttern und sich durch sieben Portale klicken.
Aber seien wir ehrlich:
Ein ziemlich großer Teil unserer heutigen „Arbeit“ besteht noch daraus, Computer für Computer zu spielen.
KI-Agenten könnten diesem Kapitel nun langsam ein Ende setzen.
Und vielleicht werden wir irgendwann wirklich zurückblicken und uns fragen, warum menschliche Wesen jahrzehntelang ihre Lebenszeit damit verbracht haben, Zahlen von einem Feld ins nächste zu kopieren.
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Future Codex, KI, Wandel, Bewusstsein
KI- Wandel - Bewusstsein.
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
Neueste Entwicklungen zu KI, Technologie & Zukunft
Bist du eine KI oder ein echter Mensch?
Tavus hat mit Griffin ein neues „Human Interaction Model“ vorgestellt und spricht vom ersten System, das einen Video-Turing-Test bestanden habe.
Laut Tavus hielten 48 % der Menschen, die live mit Griffin gesprochen haben, ihr Gegenüber für einen echten Menschen. Frühere Systeme sollen dabei unter 3 % gelegen haben.
Das ist schon eine ziemlich heftige Verschiebung.
Denn hier geht es nicht mehr nur um ein gut aussehendes Avatar-Gesicht. Entscheidend ist die Live-Interaktion: Blickkontakt, Reaktionen, Timing, Unterbrechungen, Stimme und Gesprächsdynamik müssen zusammenpassen, sonst fliegt die Illusion sofort auf.
Tavus bezeichnet Griffin deshalb als erstes Human Interaction Model (HIM) und führt es zugleich auf Platz 1 in NVIDIAs Benchmark für Full-Duplex-AI-Video.
Wenn solche Systeme weiter reifen, werden Video-Agenten ziemlich schnell dort auftauchen, wo heute noch echte Menschen vor der Kamera sitzen: Beratung, Support, Unterricht, Verkauf, Empfang oder Coaching.
Und irgendwann wird die Frage im Videocall vermutlich weniger sein:
„Ist das eine KI?“
Sondern eher:
„Ist das für dieses Gespräch überhaupt noch wichtig?“
🎥 Quelle: Tavus
🔗 t.me/futurecodex1
Tavus hat mit Griffin ein neues „Human Interaction Model“ vorgestellt und spricht vom ersten System, das einen Video-Turing-Test bestanden habe.
Laut Tavus hielten 48 % der Menschen, die live mit Griffin gesprochen haben, ihr Gegenüber für einen echten Menschen. Frühere Systeme sollen dabei unter 3 % gelegen haben.
Das ist schon eine ziemlich heftige Verschiebung.
Denn hier geht es nicht mehr nur um ein gut aussehendes Avatar-Gesicht. Entscheidend ist die Live-Interaktion: Blickkontakt, Reaktionen, Timing, Unterbrechungen, Stimme und Gesprächsdynamik müssen zusammenpassen, sonst fliegt die Illusion sofort auf.
Tavus bezeichnet Griffin deshalb als erstes Human Interaction Model (HIM) und führt es zugleich auf Platz 1 in NVIDIAs Benchmark für Full-Duplex-AI-Video.
Wenn solche Systeme weiter reifen, werden Video-Agenten ziemlich schnell dort auftauchen, wo heute noch echte Menschen vor der Kamera sitzen: Beratung, Support, Unterricht, Verkauf, Empfang oder Coaching.
Und irgendwann wird die Frage im Videocall vermutlich weniger sein:
„Ist das eine KI?“
Sondern eher:
„Ist das für dieses Gespräch überhaupt noch wichtig?“
🎥 Quelle: Tavus
🔗 t.me/futurecodex1
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Noch ein Video von Tavus. ... und wie sie da ganz natürlich sagt, dass sie "AI" ist. 🤖
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Wenn ihr noch nicht wusstet, wie WebCrawler aussehen: Hier seht ihr einen in seiner natürlichen Umgebung. 🪲
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Vibecoding: Wie aus Papas Spieluhr eine digitale Website-Version wurde 🎶
Mein Vater hatte eine alte Lochplatten-Spieluhr: Sie bestand im Wesentlichen aus einer Holzkiste, gestanzten Blechplatten und einem Hebel zum Aufziehen.
Und die gibt es jetzt im Browser, in ein paar Tagen zusammen mit Claude gebaut, ohne dass ich selbst eine Zeile Code geschrieben habe.
Was technisch drinsteckt:
Alles steckt in einer einzigen HTML-Datei, ohne Server, App oder Konto.
Es gibt keine einzige Tonaufnahme. Jeder Ton wird live im Browser erzeugt, wie ein angerissener Metallzahn, mit Hall und gedämpftem Klang bei geschlossenem Deckel.
Feder, Windfang und Laufzeit sind nachgebildet: Die Uhr läuft langsamer, wenn sie abläuft.
Die Uhr hat ein „Gehör“. Spielt man den Anfang eines Liedes auf dem Kamm, erkennt sie es, und so findet man 22 verborgene Platten.
Alle 42 Melodien sind gemeinfrei, das Urheberrecht wurde für jede einzelne geprüft.
Das Beste: Ein Gegenstand aus meiner Kindheit spielt wieder, und jetzt kann ihn jeder aufziehen.
🔗 t.me/futurecodex1
👉 spieluhr.netlify.app
Mein Vater hatte eine alte Lochplatten-Spieluhr: Sie bestand im Wesentlichen aus einer Holzkiste, gestanzten Blechplatten und einem Hebel zum Aufziehen.
Und die gibt es jetzt im Browser, in ein paar Tagen zusammen mit Claude gebaut, ohne dass ich selbst eine Zeile Code geschrieben habe.
Was technisch drinsteckt:
Alles steckt in einer einzigen HTML-Datei, ohne Server, App oder Konto.
Es gibt keine einzige Tonaufnahme. Jeder Ton wird live im Browser erzeugt, wie ein angerissener Metallzahn, mit Hall und gedämpftem Klang bei geschlossenem Deckel.
Feder, Windfang und Laufzeit sind nachgebildet: Die Uhr läuft langsamer, wenn sie abläuft.
Die Uhr hat ein „Gehör“. Spielt man den Anfang eines Liedes auf dem Kamm, erkennt sie es, und so findet man 22 verborgene Platten.
Alle 42 Melodien sind gemeinfrei, das Urheberrecht wurde für jede einzelne geprüft.
Das Beste: Ein Gegenstand aus meiner Kindheit spielt wieder, und jetzt kann ihn jeder aufziehen.
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Ein Satz als Auftrag. Drei Minuten Menschheitsgeschichte.
@ imjustnewatai gab Claude Fable 5.5 im Kern nur diesen Auftrag:
Heraus kam ein rund dreiminütiger Animationsfilm mit eigener Musik.
Der Film spannt den Bogen von frühen menschlichen Erfindungen über Schrift, Buchdruck, Telegraph und Internet bis in unsere Gegenwart und anschließend weiter in die Zukunft.
🔗 t.me/futurecodex1
@ imjustnewatai gab Claude Fable 5.5 im Kern nur diesen Auftrag:
“a video of all human progress, then 30 years into the future”
Heraus kam ein rund dreiminütiger Animationsfilm mit eigener Musik.
Der Film spannt den Bogen von frühen menschlichen Erfindungen über Schrift, Buchdruck, Telegraph und Internet bis in unsere Gegenwart und anschließend weiter in die Zukunft.
🔗 t.me/futurecodex1
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el.cine (@ EHuanglu) hat die klassische Mr.-Bean-Prüfungsszene mit Sam Altman und Tim Cook als KI-Meme neu gebaut. Der Clip wird als mit Kling 3 erstellt beschrieben und ist inzwischen ordentlich viral gegangen.
Das Entscheidende daran ist gar nicht die technische Perfektion.
Es funktioniert einfach als Witz.
Nichts schreit mehr alle zwei Sekunden: „Hallo, ich bin ein KI - Video.“
Und genau das ist der Punkt.
Kling 3 hat bei Konsistenz, Szenensteuerung, Audio und Realismus deutlich zugelegt. Kling 4.0 ist bereits im Early Access.
Schon bald werden wir nicht mehr über die Technologie sprechen, sondern einfach über den Clip lachen. 😄
🎥 Original: el.cine – @ EHuanglu auf X
🔗 t.me/futurecodex1
Das Entscheidende daran ist gar nicht die technische Perfektion.
Es funktioniert einfach als Witz.
Nichts schreit mehr alle zwei Sekunden: „Hallo, ich bin ein KI - Video.“
Und genau das ist der Punkt.
Kling 3 hat bei Konsistenz, Szenensteuerung, Audio und Realismus deutlich zugelegt. Kling 4.0 ist bereits im Early Access.
Schon bald werden wir nicht mehr über die Technologie sprechen, sondern einfach über den Clip lachen. 😄
🎥 Original: el.cine – @ EHuanglu auf X
🔗 t.me/futurecodex1
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KI erklärt KI-Forschung in 92 Sekunden
OpenAI hat 722 mathematische Manuskripte in 372 Ergebnisfamilien veröffentlicht, erzeugt mit einem internen Frontier-Modell.
Darunter finden sich Arbeiten aus Zahlentheorie, Geometrie, Physik und theoretischer Informatik. Ein Teil der Ergebnisse ist bereits formal in Lean überprüfbar, weitere Resultate müssen noch geprüft werden.
Und dann wird aus einem riesigen Forschungsberg plötzlich ein Erklärvideo.
Mih Choi (@ mihchoi auf x) berichtet, er habe Claude Opus 5.5 lediglich einen Prompt und den Link zur OpenAI-Veröffentlichung gegeben.
Zurück kam ein 92 Sekunden langes Motion-Graphics-Video, das Teile der Mathematik visuell erklärt. Im gezeigten Ausschnitt erscheint unter anderem die Riemannsche Zetafunktion.
Hier sieht man wie stark sich wissenschaftliche Kommunikation verändern wird.
Ein Modell erzeugt neue mathematische Ergebnisse. Ein anderes liest, strukturiert und übersetzt sie in Bilder, Bewegung und Erklärung.
Forschen, verstehen, visualisieren.
Das rückt gerade erstaunlich eng zusammen.
Und vielleicht bekommen dadurch künftig sehr viel mehr Menschen Zugang zu Themen, die bisher schon beim ersten Blick auf die Formeln sonst verloren gingen.
🔗 t.me/futurecodex1
OpenAI hat 722 mathematische Manuskripte in 372 Ergebnisfamilien veröffentlicht, erzeugt mit einem internen Frontier-Modell.
Darunter finden sich Arbeiten aus Zahlentheorie, Geometrie, Physik und theoretischer Informatik. Ein Teil der Ergebnisse ist bereits formal in Lean überprüfbar, weitere Resultate müssen noch geprüft werden.
Und dann wird aus einem riesigen Forschungsberg plötzlich ein Erklärvideo.
Mih Choi (@ mihchoi auf x) berichtet, er habe Claude Opus 5.5 lediglich einen Prompt und den Link zur OpenAI-Veröffentlichung gegeben.
Zurück kam ein 92 Sekunden langes Motion-Graphics-Video, das Teile der Mathematik visuell erklärt. Im gezeigten Ausschnitt erscheint unter anderem die Riemannsche Zetafunktion.
Hier sieht man wie stark sich wissenschaftliche Kommunikation verändern wird.
Ein Modell erzeugt neue mathematische Ergebnisse. Ein anderes liest, strukturiert und übersetzt sie in Bilder, Bewegung und Erklärung.
Forschen, verstehen, visualisieren.
Das rückt gerade erstaunlich eng zusammen.
Und vielleicht bekommen dadurch künftig sehr viel mehr Menschen Zugang zu Themen, die bisher schon beim ersten Blick auf die Formeln sonst verloren gingen.
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722 Mathe-Papiere und plötzlich steht ein ganzer Beruf Kopf
Am Dienstag hat OpenAI etwas veröffentlicht, dessen Größenordnung man kurz sacken lassen muss:
722 mathematische Manuskripte, gebündelt in 372 Ergebnisfamilien.
Dafür wurde ein internes Frontier-Modell auf ungefähr 4.000 offene Forschungsprobleme angesetzt. Darunter finden sich Zahlentheorie, Geometrie, mathematische Physik und theoretische Informatik.
Die Veröffentlichung verursacht in der Mathematik gerade für ziemlichen starken Aufruhr.
Der NYU-Mathematiker Tristan Buckmaster formuliert es drastisch:
Er berichtet von ganzen Forschungsprogrammen, an denen junge Mathematiker jahrelang gearbeitet hätten und für die nun plötzlich KI-generierte Resultate vorliegen.
Ein Mathematiker verbringt vielleicht Jahre mit einem einzigen schwierigen Problem. Ein leistungsfähiges System kann Tausende solcher Probleme jetzt parallel antesten und anschließend Hunderte vielversprechende Ergebnisse ausgeben.
Für die Betroffenen ist das hart. Für die Mathematik selbst beginnt gleichzeitig eine völlig neue Größenordnung wissenschaftlicher Produktion.
Und der nächste Schritt zeichnet sich schon ab.
Forschungssysteme können zunehmend wissenschaftliche Literatur durchsuchen, offene Probleme identifizieren und selbst entscheiden, welche davon einen Lösungsversuch verdienen.
Dann verändert sich auch die Rolle des Mathematikers.
Ergebnisse verstehen. Zusammenhänge erkennen. Neue Forschungsrichtungen eröffnen.
Vielleicht wird genau das langfristig wertvoller als die jahrelange Jagd nach einem einzelnen Beweis.
Mathematik verschwindet damit ganz sicher nicht. Vielleicht wird sie jetzt nur viel größer.
OpenAI: Veröffentlichung zur Mathematik
OpenAI Math Repository mit 722 Manuskripten
World Science Festival: Tristan Buckmaster über KI und Mathematik
🔗 t.me/futurecodex1
Am Dienstag hat OpenAI etwas veröffentlicht, dessen Größenordnung man kurz sacken lassen muss:
722 mathematische Manuskripte, gebündelt in 372 Ergebnisfamilien.
Dafür wurde ein internes Frontier-Modell auf ungefähr 4.000 offene Forschungsprobleme angesetzt. Darunter finden sich Zahlentheorie, Geometrie, mathematische Physik und theoretische Informatik.
Die Veröffentlichung verursacht in der Mathematik gerade für ziemlichen starken Aufruhr.
Der NYU-Mathematiker Tristan Buckmaster formuliert es drastisch:
„Dieser jüngste Papierstapel am Dienstag hat die Karrieren von Mathematikern am Anfang ihrer Laufbahn zerstört.“
Er berichtet von ganzen Forschungsprogrammen, an denen junge Mathematiker jahrelang gearbeitet hätten und für die nun plötzlich KI-generierte Resultate vorliegen.
Ein Mathematiker verbringt vielleicht Jahre mit einem einzigen schwierigen Problem. Ein leistungsfähiges System kann Tausende solcher Probleme jetzt parallel antesten und anschließend Hunderte vielversprechende Ergebnisse ausgeben.
Für die Betroffenen ist das hart. Für die Mathematik selbst beginnt gleichzeitig eine völlig neue Größenordnung wissenschaftlicher Produktion.
Und der nächste Schritt zeichnet sich schon ab.
Forschungssysteme können zunehmend wissenschaftliche Literatur durchsuchen, offene Probleme identifizieren und selbst entscheiden, welche davon einen Lösungsversuch verdienen.
Dann verändert sich auch die Rolle des Mathematikers.
Ergebnisse verstehen. Zusammenhänge erkennen. Neue Forschungsrichtungen eröffnen.
Vielleicht wird genau das langfristig wertvoller als die jahrelange Jagd nach einem einzelnen Beweis.
Mathematik verschwindet damit ganz sicher nicht. Vielleicht wird sie jetzt nur viel größer.
OpenAI: Veröffentlichung zur Mathematik
OpenAI Math Repository mit 722 Manuskripten
World Science Festival: Tristan Buckmaster über KI und Mathematik
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Ein Auto fährt kopfüber. Dann fliegt es. 🚀🚗
Was Tesla am 15. Oktober in Texas vorgeführt hat, ist schlicht irre.
Ein Roadster fährt eine riesige, gebogene Rampe hinauf, bleibt kopfüber an ihr haften, löst sich, dreht sich durch die Luft und landet wieder kontrolliert auf seinen Rädern.
Ein verdammt beeindruckendes Stück Ingenieurskunst!
Möglich wird das durch ein ausgeklügeltes Saugsystem unter dem Fahrzeug und Kaltgasdüsen aus der Zusammenarbeit mit SpaceX.
Und als wäre das noch zu wenig, meldete Tesla bei einer Beschleunigungsdemo unglaubliche 0,8 Sekunden von 0 auf 60 mph, also knapp 100 km/h.
Mich erinnert das an die ersten erfolgreich gelandeten und später sogar am Startturm eingefangenen Raketen. An technische Ideen, bei denen man sich jahrelang anhören durfte, wie verrückt und unrealistisch sie seien.
Bis Ingenieure sie einfach verwirklichten.
Genau solche Momente sollten wir feiern! Hier arbeiten Menschen mit enormem Wissen, Fantasie und Mut daran, die Grenzen des technisch Machbaren zu verschieben.
Und wir stehen gerade erst am Anfang einer Entwicklung, in der KI, Robotik, Simulation und Ingenieurskunst immer enger zusammenwachsen.
Was passiert eigentlich, wenn diese Technologien sich gegenseitig immer schneller voranbringen?
Versetz dich mal in der Zeit zurück: Vor zehn Jahren hätte vieles von dem, was wir heute erleben, wie Science-Fiction geklungen.
Selbstfahrende Fahrzeuge, Raketen, die selbstständig zurückkehren, KI-Systeme, die Software entwickeln und wissenschaftliche Probleme lösen.
Jetzt stellt euch die Welt im Jahr 2036 vor.
Vielleicht sind selbst unsere kühnsten Vorstellungen heute noch viel zu bescheiden.
🔗 t.me/futurecodex1
Was Tesla am 15. Oktober in Texas vorgeführt hat, ist schlicht irre.
Ein Roadster fährt eine riesige, gebogene Rampe hinauf, bleibt kopfüber an ihr haften, löst sich, dreht sich durch die Luft und landet wieder kontrolliert auf seinen Rädern.
Ein verdammt beeindruckendes Stück Ingenieurskunst!
Möglich wird das durch ein ausgeklügeltes Saugsystem unter dem Fahrzeug und Kaltgasdüsen aus der Zusammenarbeit mit SpaceX.
Und als wäre das noch zu wenig, meldete Tesla bei einer Beschleunigungsdemo unglaubliche 0,8 Sekunden von 0 auf 60 mph, also knapp 100 km/h.
Mich erinnert das an die ersten erfolgreich gelandeten und später sogar am Startturm eingefangenen Raketen. An technische Ideen, bei denen man sich jahrelang anhören durfte, wie verrückt und unrealistisch sie seien.
Bis Ingenieure sie einfach verwirklichten.
Genau solche Momente sollten wir feiern! Hier arbeiten Menschen mit enormem Wissen, Fantasie und Mut daran, die Grenzen des technisch Machbaren zu verschieben.
Und wir stehen gerade erst am Anfang einer Entwicklung, in der KI, Robotik, Simulation und Ingenieurskunst immer enger zusammenwachsen.
Was passiert eigentlich, wenn diese Technologien sich gegenseitig immer schneller voranbringen?
Versetz dich mal in der Zeit zurück: Vor zehn Jahren hätte vieles von dem, was wir heute erleben, wie Science-Fiction geklungen.
Selbstfahrende Fahrzeuge, Raketen, die selbstständig zurückkehren, KI-Systeme, die Software entwickeln und wissenschaftliche Probleme lösen.
Jetzt stellt euch die Welt im Jahr 2036 vor.
Vielleicht sind selbst unsere kühnsten Vorstellungen heute noch viel zu bescheiden.
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Wow 🤩 wie niedlich.