RT @Hesamation: Notion bestätigt, dass die Modelle Opus 4.7 und 4.8 eine nachlassende Leistung aufweisen. Dies ist ein wiederkehrendes Muster, das wir bisher beobachten: Modelle verschlechtern sich nach einer gewissen Zeit, Nutzer berichten über Probleme auf Reddit und X, und Anthropic kann das Problem wochenlang nicht finden. In der Zwischenzeit behaupten Anthropics „AI baut sich selbst“ und andere Berichte stolz, dass Claude dabei hilft, den Code zu schreiben und die Modelle erheblich zu trainieren. Wir haben das exakte Muster bereits bei Opus 4.6 gesehen. Nutzer von Claude Code klagten sechs Wochen lang darüber, dass es nicht mehr so intelligent ist wie früher, bis Anthropic drei Fehler fand, die das Problem verursachten. Man muss sich auch vor Augen halten, dass Anthropic intern praktisch unbegrenzten Zugriff auf Claude hat, beliebig viele Tokens ausgeben kann und über Milliarden von Dollar verfügt, um dies zu finanzieren. Es scheint, als würden wir eine der Nebenwirkungen des KI-gestützten Codens miterleben: zufällige Probleme tauchen überall auf, und niemand verfügt über genügend Kenntnisse im Codebase, um sie zu beheben. — Notion Status (@NotionStatus): Die Modelle Anthropics Opus 4.7 und 4.8 leiden unter nachlassender Leistung, was zu einer höheren Ausfallrate für Nutzer führt, die diese Modelle im Notion AI auswählen. Um die Auswirkungen zu minimieren, wurden alle Anthropic-Modelle im Modellauswahlmenü deaktiviert und Anfragen wurden an alternative Anbieter umgeleitet. Die meisten Nutzer können Notion AI nun mit minimalen Unterbrechungen weiter nutzen, obwohl Anthropic-spezifische…

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#Anthropic #Claude #KIsysteme #NotionAI #Opus #TechNews #arint_info

https://x.com/Hesamation/status/2063640657562873900#m

#KISysteme haben schon längst Einzug in deinen Uni-Alltag gefunden. Was ist beim Erstellen #wissenschaftlicheArbeiten zugelassen und was nicht? Wie kann ich die besten #Prompts für die besten Ergebnisse schreiben?

Auf diese Fragen bietet dir die online-Vortragsreihe der #TU9Bibliotheken einige Antworten auf das #wissenschaftlichesArbeiten mit #kunstlicheintelligenz

Die Vorträge sind kostenlos und finden jeweils Dienstag, von 15-16 Uhr über Zoom statt.

👉 https://eveeno.com/prompt-zu-paper

KI-Systeme meistern zunehmend komplexe Softwareaufgaben – Zeithorizonte werden neu bewertet

Aktuelle KI-Modelle übertreffen bei bestimmten Klassen von Softwareaufgaben die bisherigen Erwartungen merklich. Das ist die zentrale Einschätzung von Ryan Greenblatt, KI-Sicherheitsforscher bei Redwood Research, der seine Prognosen zu Leistung und Entwicklungsgeschwindigkeit von KI-Systemen zuletzt erheblich angepasst hat.

https://www.all-about-security.de/ki-systeme-meistern-zunehmend-komplexe-softwareaufgaben-zeithorizonte-werden-neu-bewertet/

#opus45 #kisysteme #kimodelle #Codex

KI-Überwachung in Echtzeit: Wie synchrone Monitore Sicherheitsvorfälle verhindern

Viele KI-Steuerungskonzepte setzen auf Überwachungsmodelle, die Aktionen nicht vertrauenswürdiger Systeme in Echtzeit prüfen. Entscheidend ist dabei, ob ein Monitor lediglich protokolliert – oder aktiv eingreift, bevor Schaden entsteht.

https://www.all-about-security.de/ki-ueberwachung-in-echtzeit-wie-synchrone-monitore-sicherheitsvorfaelle-verhindern/

#ki #kisysteme #monitoring

Strukturelle Metadaten als Angriffsfläche: Wie KI-Systeme aus Dokumentgliederungen Inhalte rekonstruieren

Die beschriebene Schwachstelle betrifft nicht einen einzelnen Anbieter oder eine bestimmte Modellklasse, sondern tritt bei Systemen von Anthropic, OpenAI und Google gleichermaßen auf. Für Unternehmen, die RAG-basierte KI-Systeme mit vertraulichen Dokumenten betreiben, ergibt sich daraus unmittelbarer Handlungsbedarf.

https://www.all-about-security.de/strukturelle-metadaten-als-angriffsflaeche-wie-ki-systeme-aus-dokumentgliederungen-inhalte-rekonstruieren/

#OpenAi #google #RAG #ki #kisysteme

Google dokumentiert zunehmenden Missbrauch von KI-Systemen durch Cyberkriminelle

https://www.all-about-security.de/google-dokumentiert-zunehmenden-missbrauch-von-ki-systemen-durch-cyberkriminelle/

#cyberkriminalitat #google #kisysteme

Wenn KI-Systeme zu vertrauenswürdig erscheinen: Das unterschätzte Risiko der Normalisierung

LLMs sind von Natur aus unzuverlässige Komponenten. Ihre Ausgaben sind weder deterministisch noch konsistent vorhersagbar. Dennoch zeigt sich in der Praxis, dass Sicherheitsmechanismen – wie Zugriffsbeschränkungen oder Eingabebereinigung – häufig erst nach der Modellausgabe greifen oder ganz fehlen.

https://www.all-about-security.de/wenn-ki-systeme-zu-vertrauenswuerdig-erscheinen-das-unterschaetzte-risiko-der-normalisierung/

#llm #llms #ki #kisysteme #PromptInjection

OWASP veröffentlicht Security-Framework für autonome KI-Systeme

Damit reagiert die Organisation auf die veränderte Bedrohungslage durch KI-Agenten, die zunehmend in Produktivumgebungen zum Einsatz kommen.

https://www.all-about-security.de/owasp-veroeffentlicht-security-framework-fuer-autonome-ki-systeme/

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KI-Prompt-Injection: Warum diese Bedrohung nie vollständig eliminierbar ist

Die Cybersicherheitsbehörde des Vereinigten Königreichs kommt zu einem ernüchternden Schluss: Angriffe mittels Prompt-Injection auf KI-Systeme können nach derzeitigem Kenntnisstand niemals komplett verhindert werden.

https://www.all-about-security.de/ki-prompt-injection-warum-diese-bedrohung-nie-vollstaendig-eliminierbar-ist/

#ki #Prompt-Injection #KISysteme #cybersecurity