Künstliche Intelligenz
Brennende E-Autos: So löscht die Feuerwehr wirklich
Spektakuläre Bilder brennender Elektrofahrzeuge sorgen für Verunsicherung oder Angst. In sozialen Medien und am Stammtisch hält sich hartnäckig das Bild der großen Brandgefahr auf Rädern, die sich im Ernstfall kaum bändigen lässt. Doch was davon ist Realität und was sind Mythen?
Lassen sich E-Auto-Akkus überhaupt löschen? Müssen brennende E-Autos in einen wassergefüllten Löschcontainer gehoben werden? Brennen E-Autos häufiger als Verbrenner?
(Bild: Franz )
Um Licht ins Dunkel zu bringen, haben wir die Berufsfeuerwehr München besucht. Ein erfahrener Feuerwehrmann erklärt im Video, warum viele vermeintliche Speziallösungen in der Praxis kaum eine Rolle spielen, wie man einem „Thermal Runaway“ wirklich begegnet und ob Sie als Fahrer eines Stromers wirklich Angst vor einem unlöschbaren Inferno haben müssen.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Brennende E-Autos: So löscht die Feuerwehr wirklich“.
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Künstliche Intelligenz
YouTube weitet Direktnachrichten aus | heise online
YouTube bringt seine Direktnachrichten in weitere Länder. Nutzer in den USA, Großbritannien, Brasilien und Singapur können Videos nun ebenfalls direkt in der App teilen und sich darüber unterhalten, teilte YouTube am Mittwoch mit. In Deutschland wird die Funktion bereits seit März getestet, sie ist aber weiterhin nicht für alle User verfügbar.
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Über ein neues Nachrichten-Symbol in der YouTube-App verschicken Nutzer eine Einladung an andere Nutzer. Nimmt das Gegenüber an, lassen sich Videos, Shorts und Livestreams teilen und in Echtzeit kommentieren, heißt es in einem Blog-Eintrag von YouTube. Die Funktion gilt offiziell als Experiment und steht damit nicht automatisch allen Nutzern in den freigeschalteten Ländern zur Verfügung.
Die Direktnachrichten stehen ausschließlich Volljährigen zur Verfügung. Wer mitchatten will, braucht ein Google-Konto mit verifiziertem Alter und einen eigenen YouTube-Kanal. Für Brand-Accounts ist die Funktion gesperrt. Nachrichten können laut YouTube auf Verstöße gegen die Community-Richtlinien geprüft werden.
In Deutschland wird schon getestet
In Deutschland läuft das Chat-Experiment bereits, nachdem YouTube die Funktion im November 2025 zunächst in Irland und Polen freigeschaltet hatte. Im März folgten gut 30 weitere europäische Länder, darunter Deutschland, Österreich und die Schweiz. Die vollständige Länderliste führt YouTube auf einer Support-Seite auf.
Für YouTube ist es der zweite Anlauf: 2017 hatte die Plattform schon einmal eine Chat-Funktion in der App eingeführt, die aber 2019 wieder eingestellt wurde. Als Begründung nannte das Unternehmen damals, sich auf öffentliche Kommentare konzentrieren zu wollen.
Zum Neustart erklärte YouTube nun, Direktnachrichten gehörten zu den am häufigsten gewünschten Funktionen. Wer bisher ein Video empfehlen wollte, kopierte den Link in WhatsApp oder einen anderen Messenger und verließ damit die App. Das Teilen samt Diskussion soll künftig an einem Ort stattfinden – auf YouTube selbst.
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Premium wird teurer
Erst am Donnerstag hat Google die Preise für YouTube Premium in Deutschland erheblich angezogen. Das werbefreie Einzelabo kostet künftig 15 statt 13 Euro pro Monat. Beim Familienabo verlangt Google sogar 4 Euro mehr und hebt den Preis von 24 auf 28 Euro an. Auch der vergünstigte Studententarif und das abgespeckte Premium Lite werden teurer. Es ist die erste Preiserhöhung für YouTube Premium in Deutschland seit 2023.
Bestandskunden sollen mindestens 30 Tage vor der Erhöhung benachrichtigt werden. Der neue Preis gilt erst ab dem darauffolgenden Abrechnungszeitraum.
(dahe)
Künstliche Intelligenz
Asahi Linux warnt vor Upgrade auf macOS 27 „Golden Gate“
Nutzer des auf Apple Silicon speziell angepassten Asahi Linux sollen davon absehen, auf die Vorschau-Version von macOS 27 „Golden Gate“ zu aktualisieren. Davor warnt das Projekt eindringlich.
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Etwa im sozialen Netz Mastodon schreibt das Asahi-Projekt in einer „Öffentlichen Bekanntmachung“ (PSA, Public Service Announcement), dass Nutzerinnen und Nutzer keinesfalls auf macOS 27 upgraden sollen. Als Erklärung nennt das Projekt, dass Apple darin geändert hat, wie der Boot Picker und die Startup-Disk-Apps gültige Bootlaufwerke von Betriebssystemen erkennen. Wer diese Tools aus macOS 27 nutzt, sieht darin keine Asahi-Linux-Partitionen mehr. Das sehe man als Bug an und habe das auch Apple als Bugreport (FB22994760) gemeldet.
Wer bereits auf die Beta des Mac-Betriebssystems aktualisiert und bemerkt hat, dass die Asahi-Linux-Partition verschwunden ist, müsse jedoch keine Angst haben. Die Asahi-Partition ist noch da und es sind auch keine Daten verloren gegangen.
Asahi Linux mit macOS-Beta: Zwischenlösung
Wer eine sekundäre Installation von macOS 26 oder älter hat, solle die als Standard-Startlaufwerk setzen, erklärt das Asahi-Projekt. Das stelle den Zugriff auf Asahi Linux wieder her. Beim Boot Picker für Apple Silicon handelt es sich um eine vollwertige macOS-App, die in der Wiederherstellungsumgebung des Standard-Startlaufwerks ausgeführt wird. Daher hänge ihr Verhalten von der macOS-Version des Standard-Startlaufwerks ab.
Wer darauf bestehe, macOS 27 zum jetzigen Zeitpunkt auszuprobieren, solle sicherstellen, eine sekundäre Installation von macOS 26 vorliegen zu haben. Oder macOS 27 auf ein sekundäres Laufwerk installieren. „Wir geben Nutzerinnen und Nutzern keine Unterstützung, die die Beta von macOS 27 installiert haben, ohne Notfall- oder Rollback-Pläne erstellt zu haben, also etwa sichergestellt haben, dass zumindest eine stabile macOS-Version installiert ist“, schreibt das Asahi-Projekt.
Derweil haben die Entwickler den Asahi-Installer angepasst, sodass er nicht unter macOS 27 läuft. Die Änderung soll bestehen bleiben, bis klar ist, was da vor sich geht. Der Installer zeigt eine Nachricht an, die das erörtert, und beendet sich dann, wenn er unter der macOS-27-Beta gestartet wird.
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Apple hat die macOS-27-Beta „Golden Gate“ auf der WWDC-Entwicklerkonferenz am Anfang der Woche vorgestellt. Es handelt sich um eine Beta-Version für Developer – den Status kann man jedoch einfach und ohne Kostennote erhalten.
(dmk)
Künstliche Intelligenz
Dieses KI-Gadget musst du selbst ankurbeln: Was die Macher damit zeigen wollen
Wenn von Künstlicher Intelligenz die Rede ist, folgen darauf oft Bilder von großen Rechenzentren in den Köpfen der Menschen. Der Unmut über KI-Datenzentren hat sich in den vergangenen Monaten immer weiter ausgebreitet, weil die Datenzentren enorm viel Strom verbrauchen und sogar ihre Umgebung aufheizen können. Dass KI aber auch ganz anders geht, beweist jetzt das Team von Squeeze Labs.
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Eine KI mit Kurbel
Ihr Werk trägt den passenden Namen „CrankGPT“, also „KurbelGPT“. Von außen sieht das KI-Gadget wie eine rote Box mit einer großen Kurbel aus. Im Inneren steckt aber ausreichend Technik, um Künstliche Intelligenz lokal und ohne hohen Stromverbrauch betreiben zu können. Dafür setzen die Bastler auf einen Raspberry Pi 5 und einen Kurbelgenerator, der 20 Watt produzieren kann. Eigentlich wird der Generator genutzt, um in der Not Geräte per USB mit Muskelkraft zu laden.
Sobald die Kurbel gedreht wird, schaltet sich der verbaute Raspberry Pi an. Laut den Tüftlern war es deshalb enorm wichtig, ein schnell ladendes Betriebssystem zu wählen. Sonst müsste man minutenlang kurbeln, bevor etwas passiert. Ihre Wahl fiel auf DietPi, eine minimalistische Debian-Version. Dadurch startet Linux in weniger als drei Sekunden.
Der komplette Startvorgang dauert dabei etwa 30 Sekunden. Es dauert etwa zehn bis 15 Sekunden, bis der Raspberry Pi komplett gestartet ist. Dazu kommen die erwähnten drei Sekunden für Linux sowie zehn bis fünfzehn Sekunden, in denen das Modell geladen wird. Danach können der KI Fragen gestellt werden. CrankGPT ist sogar in der Lage, Sprache zu übersetzen. Die Spracherkennung erfolgt über Moonshine ASR, während die Sprache selbst durch ein KI-Modell verarbeitet wird. Die Antwort der KI wird schließlich über Piper von Text in Sprache umgewandelt.
Für die KI haben die Bastler mehrere Modelle getestet, die zuverlässig funktionieren. Darunter fallen Liquid AI LFM 2 in den Varianten mit 350 Millionen und 1,2 Milliarden Parametern sowie Gemma 3 mit einer Milliarde Parametern. Alle können schnelle Antworten ohne große Latenzen hervorbringen, obwohl die Hardware nicht gerade vor Performance strotzt. Andere Modelle wie Qwen 3.5 2B konnten nur einstellige Token pro Sekunde generieren – zu langsam für Antworten, die in Echtzeit erfolgen sollen.
Zu ihrem Werk schreiben die Bastler:: „Auch wenn es aktuell nicht praktikabel ist, ausgeklügelte KI-Arbeitslasten auf einem Raspberry Pi laufen zu lassen, deutet unsere Arbeit darauf hin, dass es eine komplette Klasse von unentdeckten KI-Anwendungen gibt, die lokal laufen können, ohne dabei große Mengen Energie zu verbrauchen. Und weil Modelle immer kleiner und effizienter werden, werden sie irgendwann nicht mehr nur auf dem aktuellen iPhone laufen, sondern auch auf kleinerer und deutlich günstigerer Hardware“.
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Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.
(jle)
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