Nur ein Bruchteil aller Schwachstellen ist real ausnutzbar. Transparenz schlägt Grundrauschen – gerade bei komplexen KI-Modellen.

Google, Microsoft, OpenAI und Anthropic wollen ein einheitliches Signal respektieren, mit dem Websites die Nutzung ihrer Inhalte für KI-Training ablehnen.

In 30 Stunden reproduzierte ein noch unveröffentlichtes Cyber-Modell 1.724 Kernel-Lücken. Die Kosten lagen bei 1.279 Dollar pro Exploit.

Coding-Agenten steigern die Menge an produziertem Code deutlich, nicht aber automatisch die Menge fertiger Software. Zwei aktuelle Studien zeigen, warum KI manche Teams ausbremst und andere beschleunigt.

Künstliche Intelligenz im IT Service Management (ITSM) ist der Experimentierphase längst entwachsen. Autonome KI-Agenten übernehmen die Tier-0- und Tier-1-Unterstützung fast vollständig. Wir analysieren die Chancen der Hyper-Automatisierung, beleuchten die Risiken von Shadow AI und zeigen, wie AIOps den reaktiven Service Desk in eine proaktive Wertschöpfungsmaschine verwandelt.

Unzufrieden mit dem Bescheid zu Bürgergeld oder Sozialhilfe und dem abgelehnten Widerspruch? Künstliche Intelligenz (KI) kann helfen.

Nicht das Modell entscheidet darüber, ob KI-Agenten wirtschaftlich arbeiten, sondern das Wissen, auf das sie zugreifen können. Wie Knowledge Layer, Context Graph und Agent Memory den Tokenverbrauch senken und Agenten im Unternehmensalltag zuverlässiger machen.

Mit dem Open-Source-Projekt soll sich prüfen lassen, ob eine Antwort tatsächlich von dem angegebenen Modell stammt. Modellgewichte bleiben geheim.