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  • Dad Reviews with @LaneVids (Bahasa Indonesia)

    Sterol & Stanol Tumbuhan

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    Today · 3 min· Video
  • Kollegin KI

    Jahrhundert-Problem, gelöst in zwei Stunden: Wie KI die Wissenschaft überrollt

    Was passiert, wenn KI theoretische Probleme knackt, an dem sich Forschende jahrelang die Zähne ausgebissen haben? Zu Gast bei Host Max Mundhenke ist der theoretische Informatiker Dr. Danny Hucke. Er berichtet aus erster Hand, wie ein OpenAI-Modell seine akademische „Arch-Nemesis“ löste – und ordnet die Debatte um das angeblich gelöste Millennium-Problem sowie den Zoff zwischen Forschern und Tech-Riesen ein. Ein zentraler Diskussionspunkt: Das klassische Publikationswesen droht unter einer Flut an Wissenschafts-Slop zu ersticken. Wenn Sprachmodelle im Minutentakt Paper verfassen, versagt das ehrenamtliche Peer-Review-System. Brauchen wir bald KI, um KI-Forschung überhaupt noch verstehen zu können? Das sind die Themen der „Kollegin KI“-Episode mit Danny Hucke: KI in der Wissenschaft: Wie das OpenAI-Modell Astra in knapp zwei Stunden eine mathematische Problemstellung löste, an der er jahrelang scheiterte Kollaps des Peer-Reviews: Warum KI die wissenschaftliche Praxis des ehrenamtlichen Review-Systems an Hochschulen massiv überlastet Streitfall Navier-Stokes: Wieso hinter OpenAIs prestigeträchtigem Beweis-Durchbruch eine weniger glänzende Geschichte stecken könnteWissenschaftsethos vs. Big Tech: Wie das Marketing-Kalkül von KI-Unternehmen den akademischen Teamgeist herausfordert Automatisierte Verifikation: Warum KI das Tool sein wird, das hilft, die Überlastung des Wissenschaftsbetriebs wieder in den Griff zu bekommen KI als Wissenschaftsfabrik: Wie automatisierte Biolabore und Hypothesengeneratoren rund um DNA und Enzymsysteme menschliche Forschung befeuern.Eskalierende IT-Sicherheitsrisiken: Warum die Asymmetrie von KI-gestützten Angriffen auf ungehärtete IT-Infrastruktur nicht so schnell überwunden sein wird.Mathematik 2.0: Was akademische Grade im Zeitalter generativer KI noch bedeuten können. Geopolitische Abhängigkeiten: Was die extreme Konzentration von Compute und GPUs in den USA und China für Europa bedeutet. Weiterführende Links: Der Chatbot zur Folge: https://bio.to/KolleginKI_Chatbot Danny Hucke bei Linkedin: https://www.linkedin.com/in/danny-hucke-a24a0a1aa/ Die Kontroverse um OpenAIs Navier-Stokes-Durchbruch: https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/kontroverse-um-ki-durchbruch-wer-hat-navier-stokes-geloest,VUiqtB3 Max Mundhenke bei Linkedin: https://www.linkedin.com/in/tomkraftwerk/ Produktion: Podstars by OMR Diese Folge wird gesponsert von ElevenLabs

    Today · 32 min
  • Kollegin KI

    Jahrhundert-Problem, gelöst in zwei Stunden: Wie KI die Wissenschaft überrollt

    Was passiert, wenn KI theoretische Probleme knackt, an dem sich Forschende jahrelang die Zähne ausgebissen haben? Zu Gast bei Host Max Mundhenke ist der theoretische Informatiker Dr. Danny Hucke. Er berichtet aus erster Hand, wie ein OpenAI-Modell seine akademische „Arch-Nemesis“ löste – und ordnet die Debatte um das angeblich gelöste Millennium-Problem sowie den Zoff zwischen Forschern und Tech-Riesen ein. Ein zentraler Diskussionspunkt: Das klassische Publikationswesen droht unter einer Flut an Wissenschafts-Slop zu ersticken. Wenn Sprachmodelle im Minutentakt Paper verfassen, versagt das ehrenamtliche Peer-Review-System. Brauchen wir bald KI, um KI-Forschung überhaupt noch verstehen zu können? Das sind die Themen der „Kollegin KI“-Episode mit Danny Hucke: KI in der Wissenschaft: Wie das OpenAI-Modell Astra in knapp zwei Stunden eine mathematische Problemstellung löste, an der er jahrelang scheiterte Kollaps des Peer-Reviews: Warum KI die wissenschaftliche Praxis des ehrenamtlichen Review-Systems an Hochschulen massiv überlastet Streitfall Navier-Stokes: Wieso hinter OpenAIs prestigeträchtigem Beweis-Durchbruch eine weniger glänzende Geschichte stecken könnteWissenschaftsethos vs. Big Tech: Wie das Marketing-Kalkül von KI-Unternehmen den akademischen Teamgeist herausfordert Automatisierte Verifikation: Warum KI das Tool sein wird, das hilft, die Überlastung des Wissenschaftsbetriebs wieder in den Griff zu bekommen KI als Wissenschaftsfabrik: Wie automatisierte Biolabore und Hypothesengeneratoren rund um DNA und Enzymsysteme menschliche Forschung befeuern.Eskalierende IT-Sicherheitsrisiken: Warum die Asymmetrie von KI-gestützten Angriffen auf ungehärtete IT-Infrastruktur nicht so schnell überwunden sein wird.Mathematik 2.0: Was akademische Grade im Zeitalter generativer KI noch bedeuten können. Geopolitische Abhängigkeiten: Was die extreme Konzentration von Compute und GPUs in den USA und China für Europa bedeutet. Weiterführende Links: Der Chatbot zur Folge: https://bio.to/KolleginKI_Chatbot Danny Hucke bei Linkedin: https://www.linkedin.com/in/danny-hucke-a24a0a1aa/ Die Kontroverse um OpenAIs Navier-Stokes-Durchbruch: https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/kontroverse-um-ki-durchbruch-wer-hat-navier-stokes-geloest,VUiqtB3 Max Mundhenke bei Linkedin: https://www.linkedin.com/in/tomkraftwerk/ Produktion: Podstars by OMR Diese Folge wird gesponsert von ElevenLabs

    Today · 32 min
  • Artificial Intelligence Masterclass

    Final Q&A livestream - why I'm quitting AI and what's next for me | Artificial Intelligence Masterclass

    Final Q&A livestream - why I'm quitting AI and what's next for me Episode release date: 5 Oct 2024 Spreading awareness about the works of some of the leading educators in the AI revolution. "Helping humanity shepherd through this transition as we embrace the final invention of mankind: advanced artificial intelligence." David Shapiro aims to provide a pragmatic and optimistic view of the future. Core Ideas: Metamodernism: Narratives and emergence view of reality Postnihilism: The demand for meaning is false, there is only the Great Mystery Heuristic Imperatives: An ethical, moral, and decision framework. - Reduce suffering - Increase prosperity - Increase understanding Post-Labor Economics: Replace humans with machines (better, faster, cheaper, safer) mantra: EXPLORE: Delve into the unknown, driven by curiosity and a quest for discovery. Seek knowledge. ELUCIDATE: Make complex ideas clear, communicating them in an accessible and comprehensible manner. ENUMERATE: Ground insights in concrete data, providing measurable and quantitative evidence. ELABORATE: Add depth and detail to understanding, weaving comprehensive and nuanced explanations. DISCLAIMER: This is a community-driven show. This podcast may contain copyrighted material not owned by AI Masterclass. All copyrighted material in this podcast is believed to be within the bounds of educational purposes. -------------------- Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

    Today · 1 hr 48 min

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