News KI in Nvidias Chipdesign: Entwicklungszeit schrumpft teilweise von Monaten auf nur wenige Stunden

Wobei sich da auch schon sehr viele kleine Firmen tummeln. Viel ist da auch nicht mehr zu holen.
In meinem Fall ist es einfach eine zweite Leidenschaft, die sich neben meinem Beruf als Softwareingenieur entwickelt hat. Mittlerweile ist diese Leidenschaft sogar stärker als die Softwareentwicklung.

Die Zeiten, in denen man beim Programmieren großartige Knobelaufgaben lösen musste, sind wegen KI in größerem Umfang verschwunden. Es gibt definitiv noch interessante Aufgaben und man lernt viel auch mit Claude, aber es ist einfach anspruchsloser geworden. Man arbeitet sehr schnell sehr viel ab, dann auch noch in echt hoher Qualität. Was Claude abliefert ist teilweise der Wahnsinn. Wie schnell das unsere gesamte Codebase in kürzester Zeit zusammengefasst hat und ordentliche übersichtliche Flussdiagramme erstellen kann ist bemerkenswert. Dokumentation kann man größtenteils mittlerweile von Claude schreiben lassen. Ich bin recht viel am Orchestrieren und Korrigieren, aber selbst Algorithmen ausdenken... das kriegt teilweise Claude viel besser und schneller hin.

Mathematik ist aber noch so ein Thema. Da wird noch recht viel halluziniert.
 
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Und da haben wir dann den Umschwung der Halbleiterindustrie.

Dort wird eben über KI automatisiert.

Jeder Industriezweig hat früher oder später eine massive Entwicklung hinter sich gebracht. Da macht die IT welt kein Halt vor.

Gucken wir mal wie sich die Arbeitswelt in 30 Jahren geändert haben wird.

KI kann bestimmt viel bewegen... aber leider sehe ich es eher kritisch, denn was sagte Einstein schon? Die Dummheit des menschen ist grenzenlos!... und gerade in richrung Fake, deep Fake etc sehe ich das ganze mit massiven Problemen auf uns zukommen.
 
Die KI kann weitaus mehr als man denkt. Ich arbeite mittlerweile selbst viel mit KI und bin immer wieder aus neue erstaunt.
Ich habe heute ein Lufthansa-Logo mit Ente von chatgpt machen lassen. Endlich ein sinnvoller Einsatz für ki!
 

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Na dann Nvidia, dann werden wir ja bald an DIR sehen, wie "gut" das funktioniert.Die KI liefert ja soooo tolle Qualität. Da gibt es keine Halluzinationen, die für die Qualitätssicherung problematisch und zeitaufwendig sind.

Das ist der ganze Punkt, warum KI-Slop uns das Leben schwer macht und die Performance sinkt.


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Ich ahne Böses: Jedes Jahr eine neue Geforce, ganz nach dem Apple- und Samsung-Modell. :fresse:

Ich denke eher nicht, KI lebt ja von den Ingenieuren, die ihr Wissen in den Code einbringen.
Der ganze KI-slop lebt davon, ganz schnell, viel am Fließband auszuspucken. Leider auch viel Mist dabei.
Und die Menschen mit Expertise werden dann gebraucht, um zu reviewen und die Spreu vom Weizen zu trennen.

Das macht keinen Spass, ist geistige Hochkonzentrations-Fließbandarbeit, die immer schlechter bezahlt wird - weil es auf Masse geht. Und die Expertise Qualität zu beurteilen wird von unten auch nicht mehr nachgezüchtet.
Stichwort "Job-hollowing"
 
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Heute!
das man den 4090-bug von Requiem wieder in den Pragmata-gameready einbaut ist ganz großes Tennis
(bei selber Game-Engine ist das vollkommen unverständlich)

Unbenannt.JPG

Zwischenstand bezüglich des neuen Nvidia-Treibers: Erwartungsgemäß regt sich nichts außerhalb der Messtoleranz.

btw.
Der Reviewer bei CB gibt dann noch "fachmännische" Antworten:
Unbenannt2.JPG
kein Wunder das inzwischen CB der bevorzugte Reviewer von NV ist
(da könnte man eigentlich auch gleich ne KI antworten lassen, bzw. muss sich Sorgen machen, wenn so ein Unfug der Lernpool für die KI ist)
 
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Ich habe heute ein Lufthansa-Logo mit Ente von chatgpt machen lassen. Endlich ein sinnvoller Einsatz für ki!
Tja, wenn man nix besseres mit seiner Zeit anzufangen weiß :schief: Aber man sieht ja leider viele, die nichts mit sich anzufangen wissen und dann auf TikTok, Instagram oder sonstwo irgendwelchen Blödsinn machen.
Das mag auch ein Problem sein, natürlich. Aber das was ich meine ist wirklich eine schlechte Qualität aufgrund schlechter Trainingsdaten. Schlicht, mangelndes "Wissen".
Prompt Fehler. Dir steht das gesamte Wissen des Internets zur Verfügung. 99% der Fehlerhaften Antworten entstehen durch falsche Prompts. Wenn man eine Frage in einem oder zwei Sätzen formuliert, wirst du nur Müll rausbekommen. Gute Prompts sind umfangreich. Selbst bei eigentlich einfachen Fragen musst du, wenn du gute Antworten willst, mehrere Zeilen Prompt schreiben.
Aber viele glauben mit einem Einzeiler eine perfekte Antwort zu erhalten und wunderen sich dann, bzw. regen sich auf, wenn dann nur Quatsch raus kommt.
 
Ja, die unfehlbare, künstliche Intelligenz.
Es gab gerade noch einen Bericht direkt aus der Szene, wonach alleine die Fehlerquote beim Programmieren um 39% gestiegen sei.
Berufe wie der Programmierer verschwinden über die Zeit, man wird zu Ja-Sagern degradiert.
Man tippt nur noch seine Wünsche in einer Konsole ein, die KI berechnet schnell etwas - und dann gibt der "Profi" ohne Backgroundwissen einfach dazu sein ok.
Die Bezahlung wird von einem festen Gehalt auf ein Produktivitätssystem umgestellt.
Man bekommt also Geld für den Output.
Wer sich also wirklich die Mühe macht und seine Arbeit gut machen will - auch weil er es noch kann -, der verdient demnach weniger als jemand, der überhaupt keine Ahnung hat und sich einfach nur schnell durchklickt.
Wie das schlimm ausgehen kann, beweist der Abschuss der bis zu 170 Erwachsene und vor allem Schulkinder im Iran.
Es wird dort eine KI eingesetzt, die den Soldaten potentielle Ziele vorgibt.
Leider verwendete die KI auch Kartenmaterial von Google aus dem Jahr 2013, seit 2016 war an dem besagten Standort aber eine Mädchenschule eingerichtet gewesen.
Hätte jeder Mensch gesehen und gewusst.
Prüfen? Wozu? Kostet den Firmen Zeit und Geld, aber mit der Erpsarnis mus sman ja die Unkosten der KI wieder reinholen.
Klar spart man sich so sehr viel Vorarbeit, aber zu welchem Preis?
Es dauert also nur eine Generation, bis die Menscheit total verblödet ist - auch dazu gibt es eine neue Studie, die das bei Schülern bereits attestiert hat, erstmalig in der Geschichte der Datenerfassung sind die Menschen nun dümmer als vorher, weil sie halt nichts mehr eigenständig erlernen müssen.
 
Der ganze KI-slop lebt davon,ganz schnell, viel amFließband auszuspucken. Leider auch viel Mist dabei.
Und die Menschen mit Expertise werden dann gebraucht, um zu reviewen und die Spreu vom Weizen zu trennen.

Das macht keinen Spass, ist geistige Hochkonzentrations-Fließbandarbeit, die immer schlechter bezahlt wird - weil es auf Masse geht. Und die Expertise Qualität zu beurteilen wird von unten auch nicht mehr nachgezüchtet.
Stichwort "Job-hollowing"
Bin ich voll bei dir. Das Problem ist die Gier oder einfach der Zeitaufwand, der damit verbunden ist, um die Leute gut zu bezahlen. Dabei kann man alles von der Steuer absetzen.

LG
Ja aber ob die dann wirklich alle noch brauchen ist fraglich.
Nvidia kann dann Personalkosten sparen und noch größere Gewinne einstreichen!
Ich kenne mich damit nicht aus und habe mich noch nie wirklich mit KI beschäftigt. Mein bester Freund ist bei der Cyberabwehr im Bund tätig, und er meinte, man wird immer Menschen brauchen. Ob das stimmt, kann ich nicht sagen, da ich in der Materie nicht so involviert bin. :ka:

LG
 
Ich kenne mich damit nicht aus und habe mich noch nie wirklich mit KI beschäftigt. Mein bester Freund ist bei der Cyberabwehr im Bund tätig, und er meinte, man wird immer Menschen brauchen. Ob das stimmt, kann ich nicht sagen, da ich in der Materie nicht so involviert bin. :ka:

LG
Klar wird man immer Menschen brauchen. Aber ob man alle noch braucht das ist ja dann die Frage. ;)
 
Dabei ist es wichtig dass man den "richtigen" Wert versucht zu maximieren als auch dass der Verifier keine Regellücken hat ansonsten findet das Modell diese und erzeugt regelkonforme hochbewertete Lösungen die nutzlos sind
Nur welche Modellierung ist ohne Lücken/Vereinfachungen? Desto größer das Modell, desto größer die Gefahr dass ein Overfitting auf die Vereinfachungen stattfindet.
Ich bin recht viel am Orchestrieren und Korrigieren, aber selbst Algorithmen ausdenken... das kriegt teilweise Claude viel besser und schneller hin.

Mathematik ist aber noch so ein Thema. Da wird noch recht viel halluziniert.
Was jetzt? Kann Algorithmen, also angewandte Mathematik, oder macht vermehrt Fehler bei Mathematik?
 
Nur welche Modellierung ist ohne Lücken/Vereinfachungen? Desto größer das Modell, desto größer die Gefahr dass ein Overfitting auf die Vereinfachungen stattfindet.
Die Frage ist ja weniger ob es Vereinfachungen und Lücken gibt sondern ob diese wirklich relevant sind. Modelle sind ja immer Abstraktionen. Wo es kritisch ist ist die Bewertung. Es muss sauber definiert sein und eben fehlaktuierung die theoretisch zum Ziel führen bestraft werden. Als einfaches Beispiel ein Geschwindigkeitsregler im Auto. Der Algorithmus könnte ja erkennen, dass er mit Vollgas und entsprechender Bremsaktuation auf die Soll-Geschwindigkeit kommt. Dass ist aber nicht sinn eines solchen Reglers also muss eine gemeinsame Aktuation von beiden bspw. bestraft werden.
 
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