Hallo zusammen,
Sommer, Ferien, halbleeres Büro – perfekte Zeit, um ungestört spannende KI-News zu genießen! 🏖️🤖
Wir servieren wieder frische Updates aus der KI Welt, genug Stoff für die Kaffeeküche – oder die Strandbar. Wer gerade im Schatten döst, bekommt kompakten Lesesnack; wer im Office durchzieht, hat Gesprächsfutter für den nächsten Call. Also Flip-Flops aus, Gehirn an: Dieser Newsletter könnte der coolste Büro-Ventilator eures Tages sein. 😎
Inhaltsverzeichnis
🤖 Merge Labs: Sam Altman startet BCI-Firma als Konkurrenz zu Musks Neuralink
Ein neuer Player drängt ins Gehirn-Computer-Schnittstellenfeld – mit prominenter OpenAI-Nähe und großen offenen Fragen.🧠 Gemini bekommt Gedächtnis und „Temporary Chats“ für private Gespräche
Google schaltet personalisierte Erinnerung standardmäßig ein – mit Opt-out, neuen Datenschutzeinstellungen und einem Inkognito-Modus.🛍️ China eröffnet in Peking erstes Kaufhaus ausschließlich für Roboter
„Robot Mall“ kombiniert Showroom, Service und Ersatzteile im 4S-Format – über 100 Modelle von mehr als 40 Marken.🧩 Microsoft veröffentlicht Copilot 3D: Aus 2D-Bildern werden frei nutzbare 3D-Modelle
Das kostenlose Vorschau-Feature konvertiert JPG/PNG bis 10 MB in GLB – gut für Objekte, weniger für Tiere und Menschen.🧺 Figure-Roboter zeigt Fingerspitzengefühl: Helix-KI faltet Handtücher im Video
Ein Vision-Language-Action-Modell steuert Arme, Hände und Finger – Befehle kommen in natürlicher Sprache.♟️ GPT-o3 schlägt Grok 4 im Schach klar mit 4:0 – Exhibition-Turnier auf Kaggle
o3 gewinnt das Finale, Grok patzt deutlich; Gemini 2.5 Pro holt Platz 3 – KI-Modelle zeigen solides, aber kein GM-Niveau.🕶️ Alibaba „Quark AI Glasses“: Konkurrenz zu Metas Ray-Ban?
Qwen-Modelle und Quark-Assistent, Fokus auf Ökosystem-Dienste – Marktstart in China bis Ende 2025 anvisiert.🔁 Wie LLMs durch Feedback-Loops dauerhaft besser werden
Mehr als Daumen hoch/runter: strukturierte Signale, Rückführung in Prompting, Daten und Modell – plus Human-in-the-Loop.🌍 KI muss nachhaltiger werden: Salesforce warnt vor Energie- und Wasserverbrauch
„AI Sustainability Outlook“: Nachfrage steuern, Effizienz erhöhen, saubere Energiequellen – sonst drohen Engpässe bis 2027
...
1. Merge Labs: Sam Altman startet BCI-Firma als Konkurrenz zu Musks Neuralink
Ein neuer Player drängt ins Gehirn-Computer-Schnittstellenfeld – mit prominenter OpenAI-Nähe und großen offenen Fragen.
Merge Labs entwickelt laut einem aktuellen Bericht eine Gehirn-Computer-Schnittstelle und positioniert sich damit direkt gegen Musks Neuralink. Hinter dem Vorhaben steht Sam Altman; The Verge verweist auf Recherchen der Financial Times, wonach Altman und OpenAI die Firma unterstützen. Inhaltlich knüpft Altman an seine seit 2017 formulierte Idee „the merge“ an, also die enge Verschmelzung von Mensch und Maschine. Bisher ist unklar, in welcher Entwicklungsphase die Implantate von Merge Labs sind und wann erste klinische Studien beginnen könnten. Der Schritt verschärft eine ohnehin schwelende Rivalität zwischen Altman und Musk, die bislang vor allem in der KI-Modellentwicklung sichtbar war. Für die Branche ist bemerkenswert, dass neben Neuralink weitere gut finanzierte BCI-Akteure entstehen, was den Regulierungsdruck und die Diskussion über Ethik, Sicherheit und Datenrechte erhöhen dürfte. Auch Fragen der Invasivität – also ob Implantate minimalinvasiv oder vollständig implantiert werden – sind aus Patientensicht zentral. Für Zulassungen werden strenge Studien und Nachweise zur Langzeitstabilität der Signale nötig sein.
Quelle: The Verge
2. Gemini bekommt Gedächtnis und „Temporary Chats“ für private Gespräche
Google schaltet personalisierte Erinnerung standardmäßig ein – mit Opt-out, neuen Datenschutzeinstellungen und einem Inkognito-Modus.
Google erweitert die Gemini-Apps um eine automatische Erinnerungsfunktion („Personal Context“), die wesentliche persönliche Details aus früheren Unterhaltungen rekontextualisiert, um Antworten zu personalisieren. Die Funktion ist standardmäßig aktiviert, lässt sich aber in den Einstellungen deaktivieren; zunächst erfolgt der Rollout in ausgewählten Ländern auf Basis von Gemini 2.5 Pro, später folgen weitere Modelle. Ergänzend führt Google „Temporary Chats“ ein: Unterhaltungen, die nicht für Personalisierung oder Training verwendet und nach 72 Stunden gelöscht werden.
Google benennt zudem die Einstellung „Gemini Apps Activity“ in „Keep Activity“ um und kündigt an, ab 2. September stichprobenhaft Uploads zur Serviceverbesserung zu nutzen – mit Opt-out-Möglichkeit. Medienberichte betonen, dass damit eine frühere, manuell gepflegte „Saved Info“-Funktion zu einem automatischen Gedächtnis ausgebaut wird. Zugleich reagiert Google mit dem temporären Modus auf berechtigte Privatsorge, etwa für sensible Themen. Nutzerinnen und Nutzer können granular steuern, ob und wann Kontext verwendet wird. In der Praxis dürfte die Funktion proaktiver Vorschläge und kontextsensitiver Antworten (z. B. Vorlieben, Diät, Arbeits- und Reisepräferenzen) verbessern.
Quelle: Perplexity Discover
3. China eröffnet in Peking erstes Kaufhaus ausschließlich für Roboter
„Robot Mall“ kombiniert Showroom, Service und Ersatzteile im 4S-Format – über 100 Modelle von mehr als 40 Marken.
In Pekings High-Tech-Zone E-Town (Yizhuang) hat eine als „weltweit erstes“ humanoides Roboter-„4S“-Geschäft eröffnete Robotik-Mall ihren Betrieb aufgenommen. Das Konzept folgt bekannten Autohandelsmodellen: Verkauf, Service, Ersatzteile und Feedback („Surveys“) sind unter einem Dach vereint. Besucherinnen und Besucher erleben dort teils menschenähnliche Modelle und Serviceroboter, darunter Marken wie Ubtech oder Unitree, sowie ein angrenzendes Roboter-Restaurant. Mehrere Berichte nennen über 100 ausgestellte Roboter und eine Beteiligung von mehr als 40 Anbietern; Preise reichen – je nach Typ – von günstigen Modellen bis hin zu hochpreisigen Systemen.
Die Eröffnung fiel zeitlich mit der World Robot Conference 2025 in Peking zusammen, was den PR-Effekt verstärkt.
Fotos zeigen Publikums-Demos von Sprach-, Greif- und Transportaufgaben bis hin zu Schachpartien gegen Roboter.
Fachmedien verorten das Projekt als Signal für Chinas Ambitionen, humanoide Systeme in den Alltag zu bringen.
Quelle: BBC News
4. Microsoft veröffentlicht Copilot 3D: Aus 2D-Bildern werden frei nutzbare 3D-Modelle
Das kostenlose Vorschau-Feature konvertiert JPG/PNG bis 10 MB in GLB – gut für Objekte, weniger für Tiere und Menschen.
Copilot 3D ist als Teil von Copilot Labs gestartet und kann 2D-Bilder ohne Texteingabe in 3D-Modelle umwandeln, die sich u. a. in AR/VR, Design-Tools oder Spiele-Engines einsetzen lassen. Microsoft empfiehlt Bilder mit klarer Trennung von Motiv und Hintergrund sowie gleichmäßiger Beleuchtung. Unterstützt werden JPG/PNG bis 10 MB; die generierten Modelle werden 28 Tage in einem „Creations“-Bereich vorgehalten und können als GLB heruntergeladen und bei Bedarf in STL überführt werden. Das Feature steht als Vorschau einem Teil der Nutzenden weltweit zur Verfügung und setzt kein Copilot-Pro-Abo voraus. Erste Tests zeigen, dass Alltagsobjekte (z. B. Möbel, Bälle, Schirme) überzeugender gelingen als komplexe organische Formen wie Hunde oder Gesichter. Schutzmechanismen verhindern u. a. die Erstellung von 3D-Modellen realer Personen ohne Einwilligung sowie urheberrechtlich problematischer Inhalte. Für Maker-Workflows ist der direkte Export in gängige Formate ein Plus. Grenzen bestehen derzeit bei feinen Geometrien und Schattierungen, die aus 2D-Vorlagen fälschlich „materialisiert“ werden können.
Quelle: The Verge (Hands-on)
5. Figure-Roboter zeigt Fingerspitzengefühl: Helix-KI faltet Handtücher im Video
Ein Vision-Language-Action-Modell steuert Arme, Hände und Finger – Befehle kommen in natürlicher Sprache.
Figure demonstriert in einem neuen Video, wie ein humanoider Roboter mit dem Helix-Modell selbstständig Handtücher aufnimmt, glättet, faltet und stapelt. Helix kombiniert Wahrnehmung, Sprachverständnis und Steuerung als generalistisches VLA-System (Vision Language Action) und soll ohne aufwendiges Task-Scripting auf natürliche Sprache reagieren. Laut Bericht trennt die Architektur die schnelle visuomotorische Strategie für die Umsetzung von Aktionen in Echtzeit („System 1“) von einem langsameren Vison Language Model-Teil („System 2“) für Sprach und Szenenverständnis. Genannt werden u. a. kontinuierliche, feinmotorische Kontrolle von Handgelenken und Fingern, die Bedienung von Schubladen/Haushaltsobjekten und die Fähigkeit zum Transfer auf unbekannte Gegenstände. Helix kann demnach auf eingebetteten, stromsparenden GPUs laufen, was reale Einsätze erleichtert. Die Trainingsbasis umfasst laut Angaben hunderte Stunden Teleoperation und automatisches Labeling durch ein VLM; genannt werden beispielhaft Größenordnungen wie ~80 M Parameter für den Steuer-Transformer und ein 7B-VLM. Zusätzlich wird paralleler Betrieb auf zwei Robotern für kooperative Aufgaben hervorgehoben. Grenzen bleiben bei Präzision und Geschwindigkeit – das Falten wirkt solide, aber noch nicht perfekt.
Quelle: Interesting Engineering
6. GPT-o3 schlägt Grok 4 im Schach klar mit 4:0 – Exhibition-Turnier auf Kaggle
o3 gewinnt das Finale, Grok patzt deutlich; Gemini 2.5 Pro holt Platz 3 – KI-Modelle zeigen solides, aber kein GM-Niveau.
Beim AI-Schach-Exhibition-Turnier der Kaggle Game Arena (5.–7. August 2025) setzte sich OpenAIs o3 im Finale mit 4:0 gegen xAIs Grok 4 durch. Im Spiel um Platz 3 besiegte Geminis 2.5 Pro OpenAIs o4-mini.
Kommentierende wie Magnus Carlsen kritisierten Groks fehleranfälliges Spiel und hoben o3s konsistente, risikoarme Strategie hervor.
TechRadar berichtet von einer klaren Dominanz und ordnet die Spielstärke in einer Amateur-Spanne ein.
Ziel der Veranstaltung war weniger Großmeisterniveau (GM), sondern ein Vergleich generalistischer LLMs in einem strikt regelbasierten Umfeld. Für die Einordnung wichtig: Keines der Modelle ist ein spezialisierter Schach-Engine-Bot; bewertet wurde allgemeines Planen und Fehlervermeidung. Das Turnier legt nahe, dass Reasoning-Optimierungen in LLMs messbare Vorteile in strukturierten Aufgaben bringen. Zugleich zeigen die Partien, dass dedizierte Engines weiterhin weit überlegen sind. Die Matches wurden live begleitet und sind teils mit Analyse online verfügbar. Insgesamt ist das Ergebnis ein PR-Erfolg für o3, aber kein Qualitätsurteil über generelle Intelligenz.
Quelle: TechRadar (übersetzt)
7. Alibaba „Quark AI Glasses“: Konkurrenz zu Metas Ray-Ban?
Qwen-Modelle und Quark-Assistent, Fokus auf Ökosystem-Dienste – Marktstart in China bis Ende 2025 anvisiert.
Alibaba steigt mit den „Quark AI Glasses“ in den Smart-Glasses-Markt ein und verknüpft die Brille eng mit eigenen Diensten. Berichte nennen als Funktionen u. a. Freisprechen, Musik, Echtzeitübersetzung, Meeting-Transkription, Kamera, Navigation über Alibaba-Karten sowie Zahlungs- und Shopping-Optionen via Alipay/Taobao. Technologisch setzt Alibaba auf die hauseigenen Qwen-Modelle und den Quark-Assistenten; die Firma sieht die Brille als Teil eines größeren, mehrjährigen Investitionsprogramms in KI und Cloud. Mehrere Quellen stellen die Brille explizit als Herausforderer zu Metas Ray-Ban-Modellen dar, die derzeit das Segment prägen. Hinsichtlich Display-Ausstattung weichen Berichte teils voneinander ab; gesichert ist die starke Integration in Alibabas Ökosystem als Differenzierungsmerkmal. Der Start ist laut Medien in China bis Ende 2025 vorgesehen; internationale Pläne sind noch offen. Für Unternehmen könnten Funktionen wie Dolmetschen und Transkription attraktiv sein, sofern Datenschutz- und IT-Integration geklärt sind.
Quelle: ArtificialIntelligence-News
8. Wie LLMs durch Feedback-Loops dauerhaft besser werden
Mehr als Daumen hoch/runter: strukturierte Signale, Rückführung in Prompting, Daten und Modell – plus Human-in-the-Loop.
Ein Fachbeitrag beschreibt, warum statisch ausgerollte LLMs ohne Rückkopplung schnell auf einem gleichen Niveau verharren und wie produktreife Systeme kontinuierlich aus Nutzersignalen lernen. Neben binären Bewertungen werden differenzierte Kategorien (z. B. Faktfehler, Ton, Vollständigkeit), Freitext-Korrekturen und implizite Signale (Abbruch, Folgefragen, Copy-Rates) empfohlen. Für die Operationalisierung wird eine Architektur mit semantischer Ablage (Vektordatenbanken), reichhaltiger Metadatenstruktur und nachvollziehbarer Sitzungs-Historie skizziert. Daraus ergeben sich drei Interventionswege: schnelle Kontext-Injection ins Prompt/Tooling, gezieltes Feintuning bei wiederkehrenden Defiziten und Produkt-/UX-Anpassungen, wenn Probleme nicht modellbedingt sind. Nicht jede Rückmeldung sollte automatisiert wirken; kuratierende menschliche Reviews bleiben wichtig, insbesondere bei heiklen Domänen. Der Beitrag betont, Feedback wie Telemetrie zu behandeln und systematisch in Entwicklung und Betrieb zurückzuspielen. Unternehmen profitieren so von messbarer Qualitätsverbesserung, ohne allein auf teures Retraining zu setzen. In Summe entsteht ein lernendes Produkt, das sich mit der Nutzung verfeinert.
Quelle: VentureBeat
9. KI muss nachhaltiger werden: Salesforce warnt vor Energie- und Wasserverbrauch
„AI Sustainability Outlook“: Nachfrage steuern, Effizienz erhöhen, saubere Energiequellen – sonst drohen Engpässe bis 2027.
Salesforce warnt in einem aktuellen Bericht vor wachsenden Versorgungsrisiken durch den Energiehunger von KI-Rechenzentren und verweist u. a. auf Gartner-Prognosen zu möglichen Strom-Engpässen ab 2027. Der Anteil am globalen Stromverbrauch könnte bis 2030 auf rund 3 % anwachsen, wenn die Branche nicht gegensteuert. Als ökologische Treiber nennt Salesforce die hohe Kühlleistung, eine weiterhin fossildominierte Strombasis und hohe Wasserbedarfe – teils in Regionen mit Wasserstress. Gleichzeitig hebt der Bericht Effizienzhebel hervor: kleinere, aufgabenspezifische Modelle, Quantisierung/Distillation, Edge-Verarbeitung und Transparenz über Lastprofile. Salesforce skizziert drei Säulen: „Smart Demand“ (gezielter KI-Einsatz statt „KI um der KI willen“), Effizienzsteigerungen entlang des Stacks und saubere Lieferketten/Versorgung. Fallbeispiele (u. a. Good360, Rare, Groundswell) zeigen, wie Agentensysteme Logistik optimieren oder Landwirten adaptive Beratung liefern – mit messbaren Ressourceneffekten. Ohne Beschleunigung beim Zubau erneuerbarer Energien droht die Klimabilanz der Digitalisierung zu kippen. Unternehmen werden auf Reporting- und Nachweispflichten reagieren müssen, etwa über Wasser- und Energieintensität je Modell. Der Bericht plädiert für Transparenz und Kooperation zwischen Anbietern, Abnehmern und Regulierung.
Quelle: AI Magazine
Bis bald zum nächsten spannenden BTO KI Newsletter!
