LLMs steigern die Effizienz in vielen Branchen. Doch die Wahl des geeigneten Sprachmodells stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Was sollte beachtet werden?

Denodo hat die Denodo Platform 9.1 angekündigt. Neu seien ein KI-Assistent für die Bereitstellung und Analyse von Daten, ein Software Development Kit (SDK) zur Optimierung der KI-Anwendungsentwicklung und eine breitere Integration mit führenden Cloud-Dateninfrastrukturen.

Als Multi-Hop Reasoning wird die Fähigkeit eines KI-Modells bezeichnet, Informationen aus verschiedenen Wissensquellen oder über einen größeren Kontext hinweg zu sammeln, sinnvoll zu verknüpfen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Mit Multi-Hop-Reasoning-fähigen Sprachmodellen lassen komplexe Aufgabenstellungen lösen.

Cloudera stattet seine Plattform mit KI-Assistenzfunktionen aus. „Cloudera Copilot für Cloudera AI“ könne die Produktivität steigern, die Zusammenarbeit vertiefen und kontinuierliches Lernen unterstützen – für bessere Projektergebnisse von Data Scientists, Ingenieuren und Entwicklern.

Wer auf der Suche nach interessantem Lesestoff ist, sollte einen Blick auf die aktuelle Verlosung von BigData-Insider werfen: Zu gewinnen gibt es insgesamt fünf Exemplare von „Data Analytics – in Produktion und Logistik“.

Bei der Integration von Generativer KI (GenAI) haben Unternehmen die Aufgabe, Datensilos, Kosten, Qualität und Geschäftsziele unter einen Hut zu bekommen. Dazu setzen viele mit eigenen Test-Modellen in der Cloud an. Doch die große Hürde ist, diese KI-Projekte sinnvoll in den produktiven Einsatz zu übertragen.

KI-gestützte Technologien sind in verschiedensten Sektoren zur transformativen Kraft geworden – so auch in Bundesbehörden. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert, wie Regierungen mit Bürgern interagieren, und bietet nie dagewesene Effizienz und neue Möglichkeiten. Doch dieser technologische Sprung macht es auch zwingend erforderlich, öffentliches Vertrauen in die integrierte KI zu schaffen.

Wie steht es um die Digitalisierung in der Industrie und in mittelständischen Unternehmen? Was ist aus dem Experiment der smarten Fabrik geworden? Eine Einschätzung des SEF Smart Electronic Factory e.V.

Ein Großteil der Deutschen hat nur wenig Vertrauen, dass die Politik mögliche KI-Risiken begrenzen wird. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Forsa-Umfrage im Auftrag des TÜV-Verbands.

Neue Accelerators for Machine Learning Projects (AMPs) von Cloudera sollen die Time-to-Value für KI-Anwendungsfälle in Unternehmen verkürzen. Mithilfe der vorgefertigten Lösungen und Arbeitsbeispiele sei es möglich, KI-Projekte vom Konzept bis zur Realisierung zu beschleunigen.