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Muse Spark: Was Metas erstes Modell der neuen KI-Abteilung leistet


Muse Spark ist das erste Modell, das Metas neue Abteilung – und für Milliardensummen eingekaufte – Superintelligence Lab entwickelt hat. Es ist das technische Grundgerüst für den KI-Assistenten Meta AI und wird in den kommenden Wochen für WhatsApp, Instagram, Facebook, den Messenger sowie die AI Glasses ausgerollt.

Was Metas neue Modelle bis dato bieten, sind Funktionen, die mittlerweile Standard sind. Gemeinsam mit einem neuen Design erhält der KI-Assistent Meta AI einen Thinking-Modus. Bei komplexen Fragen berechnet und prüft das Modell mehrere Lösungswege und kann Aufgaben in mehrere Schritte unterteilen.

GIF Shopping-Funktion der überarbeiteten Meta-AI-App (Bild: Meta)
GIF Suchfunktion in der Meta-AI-App mit Muse Spark (Bild: Meta)

Je nach Frage kommen dafür laut Meta mehrere Subagents zum Einsatz. Das Modell profitiert von multimodalen Funktionen, kann also auch Bilder als Eingabe verarbeiten. Verfügbar sind die neuen Modelle zunächst nur in den USA, weitere Länder sollen in den kommenden Wochen folgen. Ebenso prüft Meta, zukünftige Versionen des Modells als Open-Source-Variante zu veröffentlichen.

Meta sucht den Anschluss

Meta hat damit über Reasoning-Funktionen, die beispielsweise OpenAI, Anthropic und Google seit über einem Jahr bieten. Branchenbeobachter wie Ethan Mollick, Ökonom an der Wharton School der University of Pennsylvania, beschreiben Muse Spark als „not-quite-frontier“ – also als nicht ganz auf dem Stand der Technik. Für Meta sei es dennoch ein Wiedereinstieg in den Wettbewerb mit den Top-KI-Entwicklern.

Meta selbst beschreibt das Modell in dem Blog-Beitrag als „klein und schnell“, mit ausreichend Kapazitäten, um komplexe Fragen in Bereichen wie Mathematik, Wissenschaft und Gesundheit zu beantworten. Technische Eckdaten veröffentlicht der Konzern aber ebenso wenig wie interne Benchmarks.

Laut einem Bericht von Reuters zeigte das Modell in unabhängigen Bewertungen, dass es in Bereichen wie Sprache und visuellem Verständnis zu den Top-Anbietern OpenAI, Anthropic und Google aufschließen kann. In anderen Bereichen wie Coding und abstraktem Schlussfolgern liegt es aber noch deutlich zurück.

Dass es in manchen Bereichen bei der Leistung noch hakt, meldeten Medien bereits im März.

Muse Spark ist die Grundlage

Interessant ist vor allem, was in Zukunft kommt. Laut Meta ist das aktuelle Modell ein „erster Meilenstein“, den die neue KI-Abteilung in den neun Monaten des Bestehens entwickelt hat. Größere und leistungsfähigere Versionen sollen bald kommen.

Angesichts der enormen Investitionen steht Meta unter Zugzwang. Allein in diesem Jahr will der Konzern bis zu 135 Milliarden US-Dollar für die KI-Infrastruktur ausgeben. Viel hat man sich zudem die Ablöse von Entwicklern und Forschern kosten lassen, um das neue Superintelligence Lab aufzubauen.

Metas Pläne für die KI-Infrastruktur

State-of-the-Art sind derzeit vor allem KI-Agenten. Für Aufsehen sorgt derzeit Anthropic mit Claude Code. Das neue Modell Claude Mythos soll beim autonomen Aufdecken von Sicherheitslücken sowie dem Entwickeln von Exploits so leistungsfähig sein, dass Anthropic eine Preview nur für ausgewählte Organisationen bereitstellt, um die IT-Infrastruktur abzusichern.



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Robostral Navigate von Mistral: Neues KI-Modell steu­ert Ro­boter mit nur einer RGB-Ka­mera


Robostral Navigate von Mistral: Neues KI-Modell steu­ert Ro­boter mit nur einer RGB-Ka­mera

Bild: Mistral AI

Mit Robostral Navigate stellt Mistral sein erstes KI-Modell für die autonome Roboternavigation vor. Die Besonderheit: Das System soll sich ausschließlich mithilfe einer einzelnen RGB-Kamera, ohne zusätzliche Sensoren und mit natürlichen Sprachbefehlen selbstständig durch komplexe Umgebungen bewegen können.

Mit nur einem Auge besser

Laut Mistral wurde Robostral Navigate speziell für die autonome Navigation entwickelt und benötigt lediglich eine einzelne RGB-Kamera, um einen Roboter anhand sprachlicher Anweisungen selbstständig durch Innen- und Außenbereiche zu führen. Im Gegensatz zu vielen bisherigen Lösungen verzichtet das Unternehmen vollständig auf Tiefenkameras, LiDAR (Light Detection and Ranging) zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung sowie weitere Mehrkamerasysteme und Sensoren. Dennoch soll das neue KI-Modell auf dem R2R-CE-Benchmark zur Navigation anhand natürlicher Sprachbefehle eine Erfolgsquote von 79,4 Prozent in bekannten sowie 76,6 Prozent in bislang unbekannten Testumgebungen erreichen.

Damit würde Robostral Navigate bisherige Systeme, die ebenfalls ausschließlich mit einer einzelnen Kamera arbeiten, in diesem Benchmark um nahezu zehn Prozentpunkte übertreffen. Selbst Lösungen mit Tiefensensoren und zusätzlichen Kameras sollen noch um 4,5 Prozentpunkte übertroffen werden. Das Modell kombiniert dabei eine zeigerbasierte Navigation mit Reinforcement Learning zur kontinuierlichen Verbesserung und soll damit laut Hersteller den Weg für eine einheitliche, verkörperte KI in der Robotik ebnen.

Das Modell basiert auf einer Architektur mit acht Milliarden Parametern und stellt eine vollständige Eigenentwicklung von Mistral dar. Grundlage ist laut Unternehmensangaben ein ebenfalls eigenes Vision-Language-Modell, das ursprünglich für Aufgaben wie Objekterkennung, Lokalisierung, Zählen und räumliche Zuordnung entwickelt wurde. Auf dieser Basis lernt das System während des Einsatzes kontinuierlich hinzu und entwickelt fortlaufend verfeinerte Navigationsstrategien. Über das Zeigerprinzip werden Bildkoordinaten innerhalb der aktuellen Kameraperspektive bestimmt, auf die sich der Roboter einschließlich der gewünschten Ausrichtung am Zielpunkt zubewegen soll.

Dadurch soll das System unempfindlicher gegenüber unterschiedlichen Kamerakalibrierungen sein und sich auch auf verschiedenen Robotertypen einsetzen lassen. Befindet sich das Ziel außerhalb des aktuellen Sichtfelds, wechselt das Modell automatisch auf Bewegungsanweisungen im lokalen Koordinatensystem, etwa in Form konkreter Richtungs- und Drehbefehle.

Durch hohe Optimierungen besonders effektiv

Auf Grundlage dieses Ansatzes entstand in einer vollständig simulierten Trainingsumgebung ein Datensatz mit rund 400.000 Navigationsverläufen aus etwa 6.000 unterschiedlichen Szenarien, eine Trainingsmethode auf Basis von Prefix-Caching reduzierte dabei den Rechenaufwand erheblich. Mithilfe einer baumbasierten Attention-Maskierung kann das System zudem komplette Navigationssequenzen in einem einzigen Trainingsdurchlauf verarbeiten. Nach Unternehmensangaben ließ sich dadurch die Anzahl der benötigten Trainings-Token um den Faktor 22 reduzieren, wodurch sich Trainingszeiten von mehreren Monaten auf nur noch wenige Tage verkürzen lassen.

Gleichzeitig wurde dem System mithilfe des unternehmenseigenen Algorithmus CISPO beigebracht, aus Fehlern zu lernen und diese eigenständig zu korrigieren. Dadurch sollen Roboter in die Lage versetzt werden, unbekannte Situationen zu bewältigen und neue Strategien für künftige Navigationen zu entwickeln. Laut Mistral stieg die Erfolgsquote allein durch diesen Trainingsschritt um weitere 3,2 Prozentpunkte.

Vielseitig einsetzbar

Robostral Navigate soll auf einer Vielzahl unterschiedlicher Robotersysteme eingesetzt werden können. Dazu zählen fahrende, laufende und sogar fliegende Plattformen. Laut Mistral soll sich das Modell auch in realen Umgebungen mit Personen und Hindernissen zurechtfinden, obwohl diese während des Trainings nicht Bestandteil der Simulation waren. Als mögliche Einsatzgebiete nennt das Unternehmen Büros, Wohngebäude, Industrieanlagen und Außenbereiche. Insbesondere Anwendungen in der Fertigung, der Logistik, bei Lieferdiensten sowie in der Hotellerie hebt der Hersteller dabei hervor.



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True Black 1400: DisplayHDR-Standard für OLED zieht mit LCD gleich


True Black 1400: DisplayHDR-Standard für OLED zieht mit LCD gleich

Bild: Lenovo

Die für Monitorstandards zuständige VESA erweitert die DisplayHDR-Spezifikationen weiter nach oben. Für Profi-OLED-Displays der nächsten Generation wird das Siegel DisplayHDR True Black 1400 eingeführt. Das setzt eine punktuelle Helligkeit von 1.400 cd/m² sowie mindestens 700 cd/m² auf ganzer Bildfläche voraus.

Auf True Black 1000 folgt True Black 1400

Lange Zeit waren Flüssigkristallbildschirme (LCD) den OLED-Displays mit organischen Leuchtdioden in puncto Helligkeit überlegen. Doch die jüngere OLED-Technik holt in diesem Punkt immer weiter auf. Dem Trend trägt auch die VESA bei ihren HDR-Standards (DisplayHDR) Rechnung. Im Jahr 2019 wurde eigens für OLED-Displays sowie kommende MicroLED-Displays eine neue Klasse eingeführt: DisplayHDR True Black. Der Name ist an die viel geringeren Schwarzwerte angelehnt, die mit OLED und MicroLED erreichbar sind, da deren Subpixel keine dauerhaft leuchtende Hintergrundbeleuchtung besitzen und sich stattdessen komplett abschalten lassen.

Bei den DisplayHDR-Standards steht die Zahl im Namen für die mindestens erforderte Helligkeit für einen Bereich von 10 Prozent im Zentrum der Bildfläche. Als die Standards im Jahr 2017 für von PC-Monitore und Notebook-Displays mit LCD-Technik eingeführt wurden, reichten sie bereits von DisplayHDR 400 bis DisplayHDR 1000. Beim 2019 eingeführten DisplayHDR True Black für OLED-Displays gab es anfangs nur DisplayHDR True Black 400 und 500. Erst viel später kamen True Black 600 und True Black 1000 hinzu, während die LCD-Standards schon bei DisplayHDR 1400 angekommen waren.

Spezifikationen von DisplayHDR inklusive True Black 1400
Spezifikationen von DisplayHDR inklusive True Black 1400 (Bild: VESA)

Doch jetzt gibt es mit der Einführung von DisplayHDR True Black 1400 einen Gleichstand. Mindestens 1400 cd/m² in der Bildmitte und 700 cd/m² auf ganzer Fläche werden dafür verlangt. Der Schwarzwert darf wie bei allen True-Black-Standards 0,0005 cd/m² nicht überschreiten. Weitere Anforderungen sind der offiziellen Website zu entnehmen.

True Black 1400 startet im Notebook

Laut VESA ist die neue Stufe zur Zertifizierung von professionellen OLED-Displays der nächsten Generation gedacht, die im Bereich der HDR-Content-Erstellung eingesetzt werden. Die ersten Produkte mit DisplayHDR 1400 sollen im Rahmen der Messe „Bilibili World 2026“ gezeigt werden, die vom 10. Juli bis zum 12. Juli in Shanghai stattfindet.

Die klassischen Desktop-Monitore für Verbraucher sind gerade erst bei True Black 600 angekommen. Mit True Black 1000 sind bisher nur Notebook-Displays zertifiziert, die aufgrund der viel kleineren Fläche eine höhere Leuchtdichte schaffen.

Yoga Pro 9i (2026) (Bild: Lenovo)

Laut der öffentlichen VESA-Liste zu den zertifizierten Produkten, wird auch DisplayHDR 1400 im Notebook sein Debüt geben. Dort ist nämlich das 16″-Notebook Lenovo Yoga Pro 9 16IPH11 als bisher einziges Produkt aufgeführt. Das Tandem-OLED-Display löst mit 3.200 × 2.000 Pixeln auf und soll punktuell (für einen sehr kleinen Bereich) bis zu 1.600 cd/m² erreichen. Auf der CES war das Notebook noch mit DisplayHDR True Black 1000 angekündigt worden, was wohl allein daran lag, dass es den neuen Standard noch gar nicht gab.



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Mehr als 5.000 Festnahmen: Interpol gelingt em­pfind­licher Schlag ge­gen Online-Krimina­li­tät


Zwischen dem 15. Januar und dem 30. April 2026 haben Interpol und Strafverfolgungsbehörden aus 97 Ländern eine groß angelegte Operation gegen Online-Betrug und Geldwäsche durchgeführt. Jetzt wurden die Ergebnisse in Form von tausenden festgenommenen Verdächtigen sowie sichergestellte Vermögenswerte in Millionenhöhe mitgeteilt.

Weltweite Aktion

Im Mittelpunkt der unter dem Namen „Operation First Light 2026“ durchgeführten Aktion stand vor allem die Bekämpfung von Social-Engineering-Betrug. Dabei täuschen Kriminelle ihre Opfer gezielt, um an Geld oder vertrauliche Informationen zu gelangen. Zu den verfolgten Delikten zählten unter anderem Business-E-Mail-Compromise, Liebesbetrug, Identitätsbetrug, Sextortion sowie Anlagebetrug. Parallel dazu konzentrierten sich die Ermittlungen auf Geldwäscheaktivitäten. Finanziert wurde die Operation vom chinesischen Ministerium für öffentliche Sicherheit, Unterstützung kam unter anderem von Europol sowie den Polizeiorganisationen Aseanapol (Association of Southeast Asian Nations Chiefs of Police) und GCCPOL, der regionalen Strafverfolgungsbehörde des Golf-Kooperationsrates (GCC) mit Sitz in Abu Dhabi.

Nach einer internationalen Planungsphase, an der sich weltweit 97 Länder beteiligten, führten die zuständigen Strafverfolgungsbehörden koordinierte Durchsuchungen, Festnahmen und Vermögenssicherungen durch. Im Rahmen der Operation identifizierten die Ermittler weltweit mehr als 142.000 Betrugsopfer, wobei zudem insgesamt 152.808 Betrugsfälle analysiert, 23.715 Verfahren aufgeklärt, 15.606 Tatverdächtige identifiziert sowie 31.014 Bankkonten gesperrt wurden. Darüber hinaus wurden 5.811 Personen festgenommen und Vermögenswerte auf Bankkonten sowie in Krypto-Wallets im Gesamtwert von 293 Millionen US-Dollar sichergestellt beziehungsweise blockiert.

Teils skurrile Festnahmen

Wie weitreichend die internationale Aktion angelegt war, zeigt einer der bedeutendsten Einzelfälle in Eswatini im Süden Afrikas. Dort zerschlugen die Ermittler ein kriminelles Netzwerk, was zur Festnahme von 82 Personen führte, denen unter anderem Online-Glücksspiel, Geldwäsche und Identitätsbetrug vorgeworfen werden. Die Täter hatten eine täuschend echt nachgebaute brasilianische Polizeidienststelle mit Uniformen und Ausrüstung eingerichtet, um sich bei Videoanrufen als brasilianische Bundespolizisten auszugeben und ihre Opfer zur Überweisung angeblicher Sicherheitsleistungen zu bewegen.

Caught in the act

In Thailand deckten Ermittler ein Geldwäschenetzwerk auf, das Erlöse aus Liebesbetrugsfällen mithilfe von Krypto-Währungen und sogenannten Cross-Chain-Transaktionen verschleierte. Allein das Wallet eines 20-jährigen Verdächtigen soll innerhalb von zehn Monaten Transaktionen im Wert von mehr als 122,5 Millionen US-Dollar verarbeitet haben. In Macau, China, verhinderten Polizeibeamte während einer Aufklärungskampagne sogar einen laufenden Betrugsfall: Betrüger hatten sich als Behörden ausgegeben und versucht, ihr Opfer zu einer Überweisung von rund 372.000 US-Dollar zu bewegen. Durch das Eingreifen der Polizei konnte der finanzielle Schaden verhindert werden.

Behörden arbeiten immer enger zusammen

Die Ergebnisse der Operation verdeutlichen erneut das weltweite Ausmaß moderner Online-Betrugsnetzwerke. Während Täter zunehmend auf psychologische Manipulation, Krypto-Währungen und internationale Geldwäsche setzen, reagieren Strafverfolgungsbehörden mit einer immer engeren globalen Zusammenarbeit und gemeinsamen Ermittlungsmaßnahmen gegen grenzüberschreitende Cyber-Kriminalität.



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