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Künstliche Intelligenz

„Animal Crossing“: Entwickler verpasst dem Kultspiel dynamische KI-Dialoge


Das Gamecube-Spiel „Animal Crossing“ (2001) ist längst Kult – auch wegen seiner immer gleichen, einstudierten Dialogzeilen, die die virtuellen Dorfbewohner von sich geben.

Genau das wollte Entwickler Josh Fonseca ändern: Wie er auf seinem Blog und in einem Youtube-Video detailliert festhält, hat er es geschafft, dass die NSCs in Echtzeit mithilfe einer Art KI-Gehirn sprechen können. Und das ganz ohne den alten Spielcode umzuschreiben. Stattdessen baute er eine Art Brücke zwischen dem Emulator, in dem das Spiel läuft, und einer KI in der Cloud. So können die Figuren plötzlich über aktuelle Ereignisse plaudern oder sich mit neuen Charakterzügen präsentieren.

Kreativer Hack: Dialoge kommen von externem Speicher

Das Hauptproblem, mit dem sich der Tüftler konfrontiert sah: Der Gamecube hat zu wenig Speicherkapazität und keine Internetverbindung, was die Kopplung mit jedwedem Large Language Model (LLM) zunächst unmöglich erscheinen lässt.

Die kreative Lösung: Fonseca hat das Spiel so umgeleitet, dass es seine Texte nicht mehr nur aus dem Speicher liest, sondern auch von einer externen „Mailbox“. Dort schreibt ein kleines Zusatzprogramm die Antworten der KI hinein.

Für das Spiel sieht es dann so aus, als kämen die Wörter direkt aus seiner eigenen Datenbank – dabei stammen sie aus einer modernen Sprach-KI. Das Ergebnis: Die Tiere reden nicht mehr in festen Phrasen, sondern reagieren flexibler und persönlicher.

„Animal Crossing“-Hack: Ein Dorf, das plötzlich lebt

Damit die Gespräche glaubwürdig wirken, hat Fonseca jeder Spielfigur ein eigenes „Profil“ gegeben – also typische Eigenschaften, Interessen und Macken, die er aus Fan-Wikis übernommen hat.

Eine KI schreibt die Texte, eine zweite sorgt als „Director“ dafür, dass sie wie im Originalspiel aussehen und klingen – mit Emotes, kleinen Pausen und Tonspielereien. Diese Arbeitsteilung sorgt dafür, dass die Bewohner nicht beliebig plappern, sondern wie ihre bekannten Charaktere wirken.

Besonders spannend: Die Dorfbewohner können sogar aktuelle Nachrichten aufgreifen. Fonseca hat eine kleine News-Quelle angeschlossen, sodass plötzlich ein tierischer Nachbar beiläufig eine Schlagzeile kommentiert. Außerdem erinnern sich die Figuren an bestimmte Gespräche untereinander – was dazu führt, dass sie auch zum Beispiel auch mal anfangen, über andere Spielfiguren wie Tom Nook zu lästern. Dadurch wirkt das Dorf lebendiger, manchmal sogar unheimlich echt. Für Interessierte stellt Fonseca seinen Code auf GitHub bereit.

Hack lässt erahnen, was mit KI in Games möglich sein könnte

Technisch ließe sich das Projekt auch auf echter Gamecube-Hardware ausprobieren – über einen alten Netzwerkadapter. Das wäre aber deutlich komplizierter, weil „Animal Crossing“ selbst keine Online-Funktion hat. Für den Emulator ist Fonsecas Lösung dagegen elegant und stabil.

Der Einfluss von künstlicher Intelligenz auf die Spielebranche ist für die Spieler selbst bisher noch kaum spürbar. Der Hack zeigt, wie nostalgische Spiele mit moderner KI plötzlich ein zweites Leben bekommen können – und gibt eine Vorahnung darauf, was noch alles möglich sein könnte, wenn Figuren in neueren Games plötzlich anfangen, Dialoge zu improvisieren.

Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.


(jle)



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China: Kartellbehörde wirft Nvidia Verletzung von Fusionsauflagen vor


Nvidia soll gegen Auflagen der chinesischen Kartellbehörde verstoßen haben. Das teilt die sogenannte State Administration for Market Regulation (SAMR) in einer kurzen Nachricht mit. Demnach fiel eine im Dezember 2024 begonnene Voruntersuchung zulasten Nvidias aus; jetzt folgt eine umfassende Untersuchung.

Es geht um die Übernahme des Netzwerkspezialisten Mellanox im Jahr 2020 für sieben Milliarden US-Dollar. China stimmte der Übernahme damals unter Auflagen zu, ohne diese detailliert öffentlich zu machen.

Diskriminierung gegen China

Laut der Nachrichtenagentur Bloomberg setzte die Kartellbehörde voraus, dass Nvidia chinesische Firmen nicht diskriminieren darf. Die Untersuchung könnte mit den Exporteinschränkungen durch die US-Regierung zusammenhängen: Nvidia darf viele KI-Beschleuniger aufgrund von US-Gesetzen nicht nach China verkaufen. Die USA argumentieren, dass China die Beschleuniger für militärische Zwecke nutzen würde.

In das Exportverbot sind Nvidias eigene Server einbezogen, die Mellanox‘ Netzwerktechnik beinhalten – die GPU- und Netzwerksparten sind mittlerweile eng miteinander verwoben. Mellanox hat etwa den in Supercomputern verbreiteten Interconnect Infiniband entwickelt, der zahlreiche Serverboards miteinander verbindet. Inzwischen bietet Nvidia einige Switches und Netzwerkprozessoren an. Allein im vergangenen Quartal setzte Nvidia mit Netzwerktechnik knapp 7,3 Milliarden US-Dollar um.

Je nach Argumentation könnte man die Situation so auslegen, dass Nvidia zur Diskriminierung gezwungen wird, ebenso andere Chipfirmen wie AMD.

Weitere Untersuchungen gegen US-Firmen

Das chinesische Handelsministerium hat kürzlich auch eine sogenannte Anti-Dumping-Untersuchung gegen US-Chiphersteller wie Broadcom, Texas Instrument (TI) und Analog Devices eingeleitet. Sie stellen allerlei Controller und Analogschaltungen mit älterer Fertigungstechnik her – das Brot-und-Butter-Geschäft vieler chinesischer Hersteller. US-Chips könnten demnach zu unerlaubt starkem Preiskampf in China geführt haben. Strafzölle zur Stärkung chinesischer Hersteller stehen im Raum.

Aktuell verhandeln die chinesischen und US-amerikanischen Regierungen in Madrid über Streitthemen. Gegenseitige Zölle stehen dort im Fokus.


(mma)



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Fast 100 Stunden Akkulaufzeit: Over-Ear-Kopfhörer Teufel Real Blue NC 3 im Test


Die Over-Ear-Kopfhörer Teufel Real Blue NC 3 kommen mit effektiverem ANC, optimiertem Sound, erhöhtem Tragekomfort und unglaublichen 98 Stunden Akkulaufzeit.

Für Teufel ist der Real Blue NC nach eigenen Angaben zu einem Bestseller geworden. Der Over-Ear-Kopfhörer ist bewusst als attraktiver Allrounder konzipiert, der sich zuletzt vor allem mit guter Laufzeit, schickem Design und tollem Sound auszeichnete. Nun liegt der Real Blue NC 3 auf unserem Tisch und verspricht vollmundig deutliche Verbesserungen in vielen wichtigen Punkten. Entsprechend gespannt sind wir, wie gut sich der Bluetooth-Kopfhörer in unserem Test schlägt.

Design und Tragekomfort

Wer den Vorgänger oder auch den Teufel Real Blue Pro (Testbericht) kennt, wird beim Real Blue NC 3 optisch kaum echte Unterschiede ausmachen. Zu den auffälligsten Änderungen zählt eine kleine Kerbe in der Bügelpolsterung und ein leicht verändertes Muschel-Design. Ansonsten bleibt Teufel beim Altbewährten. Die Optik ist grundsolide und wirkt – trotz viel Plastik – durch das matte Finish schick und edel. Zur Verstärkung ist ein Metallbügel eingearbeitet. Der Korpus ist faltbar, die Ohrpolster lassen sich austauschen. Das Hartschalen-Case in Anthrazit ist robust und mit schickem Stoffüberzug ein wenig auffälliger gehalten. Schön!

Der Tragekomfort ist gut, eher eng anliegend, für Brillenträger geeignet und mit 280 Gramm auch noch angenehm leicht. Die Memoryschaum-Polsterung ist für eine bessere Abschirmung recht dicht, wodurch es bei warmen Außentemperaturen schon mal etwas schwitzig werden kann. Ansonsten will Teufel beim Real Bue NC 3 den Auflagedruck ein wenig reduziert haben. Davon merken wir jedoch nicht viel. Der Druck ist – wie beim Vorgänger – vergleichsweise stark und könnte beim längeren Tragen oder bei größeren Köpfen vielleicht unangenehm wirken. Wir haben da eine Vermutung, warum sich Teufel hier mit einer Verbesserung so schwertut. Mehr dazu gleich unter dem Punkt ANC.

Teufel Real Blue NC 3 Bilder

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3

Bedienung und App

Die Kopplung mit dem Smartphone oder Laptop gelingt schnell und einwandfrei – auch dank Google Fast Pair und Microsoft Swift Pair. Bei der Bedienung direkt am Kopfhörer setzt der Teufel Real Blue NC 3 auf eine Kombination aus einem 5-Wege-Joystick und zwei Tasten, was uns sehr gut gefällt. Die Hauptbedienung findet über den Joystick statt. Dazu gibt es eine ANC-Taste zum Durchschalten der Modi und einen Power-Button, über den auch das Koppeln eingeleitet werden kann. Das ist schön eingängig gelöst.

Die Begleit-App Teufel Go überzeugt uns hingegen nicht. Es gibt nur wenige Einstellungsmöglichkeiten. Der einzige Grund, hier regelmäßig hineinzuschauen, ist vielleicht der Equalizer mit seinen acht Klang-Presets und der Möglichkeit, sein eigenes Preset zu erstellen. Ansonsten gibt es hier noch das ANC-Menü, das allerdings keinen Mehrwert bietet. Dort lassen sich nämlich lediglich die Modi durchschalten, was über die ANC-Taste am Kopfhörer schneller und einfacher geht. Warum also dafür die App starten? Die Option, die ANC-Intensität zu ändern, wie sie viele andere Hersteller mittlerweile bieten, gewährt Teufel dem Nutzer nicht. Stattdessen setzt man lieber zwingend auf ein rein adaptives ANC, das sich automatisch den Umgebungsgeräuschen anpasst.

Teufel Real Blue NC 3 Screenshots

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Teufel Real Blue NC 3 Screenshot

Features

Der Teufel Real Blue NC 3 verbindet sich über Bluetooth 5.3. Dank Bluetooth Multipoint klappt das auch mit zwei Geräten gleichzeitig. Das Feature ist für alle sehr praktisch, die häufig zwischen Laptop und Smartphone wechseln wollen, etwa beim Lernen oder Arbeiten. Eine Trageerkennung hat der Over-Ear-Kopfhörer nicht. Die coole „ShareMe“-Funktion des Vorgängers, über die sich der gleiche Sound mit zwei (kompatiblen) Kopfhörern hören lässt, wurde gestrichen.

Auch bei den Codecs wurde der Rotstift angesetzt: Das Vorgängermodell hatte mit aptX für Hi-Res-Klang noch eine tolle Besonderheit an Bord, der Real Blue NC 3 macht das Highlight kurzerhand zu einem Manko und bietet nun nur noch SBC und AAC. Ein echtes Downgrade – und für uns nicht nachvollziehbar, warum Teufel sich dazu entschieden hat. Zumal Kopfhörer mit Hi-Res-Klang mittlerweile selbst in der Einstiegsklasse zu finden sind, wie beim gelungenen 1More Sonoflow (Testbericht) für unter 70 Euro.

Ansonsten ist noch der 3,5-mm-Klinkenanschluss des Real Blue NC 3 zu benennen, über den der Over-Ear-Kopfhörer auch analog ohne Stromverbrauch genutzt werden kann. Das macht ihn breit einsetzbar. Das passende Audiokabel liegt (in Kopfhörerfarbe) bei.

Teufel Real Blue NC 3

Teufel Real Blue NC 3 TechStage.de

Akku

Teufel hat sich beim Real Blue NC 3 auffällig stark auf die Akkulaufzeit konzentriert, die mit bis zu 98 Stunden deutlich länger als beim Vorgänger (bis zu 55 Stunden) ausfällt und ein echtes Marathon-Format aufzeigt. Mit aktiviertem ANC sind es noch bis zu 59 Stunden. Mit dem 700 mAh starken Akku lässt sich also wirklich tagelang durchhören, ehe der Kopfhörer an die Steckdose muss. Geladen wird dann per USB-C inklusive Schnellladefunktion.

Klang

Trotz gestrichenem Hi-Res-Codec hört sich der Real Blue NC 3 in vielen Situationen richtig gut an und versprüht schnell den basslastigen Teufel-Charme, für den die Marke bekannt ist – selbst im neutralen Klang-Preset. Möglich macht das ein 40 Millimeter großer Linear-HD-Töner mit belüfteter Rückraumkammer, der sich über alle Musikgenres hinweg gut eingestimmt verhält. Erfreulich ist, dass die Maximallautstärke im neuen Modell noch einmal erhöht wurde, wodurch die Bässe dann auch ganz anders knallen können, wenn man so will. Erst bei hoher Lautstärke und mit maximaler Bassverstärkung wird es – je nach Song – dann unschön überlagernd. Ansonsten ist alles gut aufeinander abgestimmt. Wer die Bass-Dominanz nicht mag, kann zur Not über den Equalizer in der App gegensteuern. Grundsätzlich liefert Teufel hier souverän ab.

Die Sprachqualität beim Telefonieren macht ebenfalls eine gute Figur. Selbst in lauter oder windiger Umgebung ist für beide Seiten alles noch gut verständlich.

ANC

Ein hervorstechendes Talent bei der aktiven Geräuschunterdrückung hatte Teufel bislang nicht aufzeigen können. Leider gilt das auch für den Real Blue NC in dritter Generation. Teufel wirbt zwar mit einem verbesserten ANC, im direkten Vergleich mit dem Vorgänger können wir allerdings keinen hörbaren Unterschied ausmachen. Wird der ANC-Modus aktiviert, rücken Außengeräusche durchaus ein Stück weit in die Ferne. Mit Blick auf die Performance der gängigen ANC-Elite, wie dem JBL Tour One M3 (Testbericht), ist Teufels ANC-Flaggschiff hier aber klar unterlegen.

Dazu kommt, dass die aktive Geräuschunterdrückung des Real Blue NC 3 zwingend adaptiv arbeitet und man so nie weiß oder entscheiden kann, ob das ANC nun auf höchster Stufe läuft oder eben nicht. Das wirkt einschränkend und viel zu ungenau. Ein kleines Aber gibt es jedoch: Der Real Blue NC 3 bietet durch seinen erhöhten Anpressdruck und eine vergleichsweise dichte Memoryschaum-Polsterung eine sehr gute Grundabschirmung, wenn auch ein wenig auf Kosten des (längeren) Tragekomforts. Dadurch fällt die schwache ANC-Performance im Alltag nicht ganz so deutlich ins Gewicht. Andersherum wäre es uns allerdings lieber gewesen.

Gut gefällt uns hingegen der Aware-Modus: Die eigene Stimme dröhnt nicht übermäßig in den Ohren und das durchgeschleifte Umfeld klingt sehr natürlich.

Preis

Mit einer UVP von 230 Euro siedelt sich der Teufel Real Blue NC 3 im Bereich ANC-Kopfhörer im gehobenen Mittelklasse-Segment an. Zum Testzeitpunkt kosten alle drei Farbvarianten (Schwarz, Weiß und Blau) direkt bei Teufel 200 Euro.

Fazit

An und für sich ist der Teufel Real Blue NC 3 ein solider Allrounder, der sich angenehm breit einsetzen lässt und auch ein attraktives Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. Der Klang gefällt uns richtig gut, die Verarbeitungsqualität ist toll und durch die enorm lange Akkulaufzeit kann man kaum entspannter über längere Zeit Musikhören, Filme schauen oder auf Reisen gehen. Eine deutliche Schwäche sehen wir nur beim ANC und vielleicht auch noch bei der Begleit-App mit ihren mageren Möglichkeiten, das hat Teufel noch nicht so ganz raus.

Für Besitzer des Vorgängers stellt sich die Frage, ob sich ein Wechsel auf das neue Modell lohnt. Um ehrlich zu sein, ergibt das nur wenig Sinn. Der gestrichene Hi-Res-Codec ist schon ein hartes Manko und am falschen Ende gespart – und bis auf die Akkulaufzeit gibt es lediglich Detailverbesserungen zu bemerken. Letztlich dürfte es für viele auch egal sein, ob sie mit dem Kopfhörer nun drei oder vier Tage durchhören können. Nach unserem Eindruck hat sich Teufel beim neuen Modell viel zu sehr auf eine möglichst lange Akkulaufzeit eingeschossen. Diesen Fleiß hätten wir viel lieber bei der ANC-Performance gesehen, wofür das Modell ja eigentlich auch stehen soll. Also, Teufel: Gerne dann beim Nachfolger!



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Apertus ausprobiert: So schlägt sich das mehrsprachige KI-Modell


Die meisten großen Sprachmodelle fokussieren sich auf Englisch als Hauptsprache, verstehen und generieren aber auch Texte in anderen verbreiteten Sprachen. Wenig gesprochene Sprachen kommen dabei allerdings häufig zu kurz. Auch bei sogenannten offenen Modellen, die ihre Gewichte öffentlich zur Verfügung stellen, kennt man die zugrundeliegenden Trainingsdaten nicht. All das soll das in der Schweiz entwickelte große Sprachmodell Apertus anders machen. Die Entwickler sind die ETH Zürich, die EPF Lausanne und das Swiss National Supercomputing Centre (CSCS).




Prof. Dr. Christian Winkler beschäftigt sich speziell mit der automatisierten Analyse natürlichsprachiger Texte (NLP). Als Professor an der TH Nürnberg konzentriert er sich bei seiner Forschung auf die Optimierung der User Experience.

Angekündigt war Apertus schon länger, Anfang September veröffentlichten die Einrichtungen das Modell dann in Varianten mit acht Milliarden und 70 Milliarden Parametern. Apertus steht auf Hugging Face unter der Apache-2.0-Lizenz zur Verfügung, aber vor dem Download muss man dennoch zustimmen, dass man die Institutionen nicht für eventuelle Schäden haftbar macht. Apertus soll auch weniger gebräuchliche Sprachen wie Schweizerdeutsch oder Rätoromanisch verarbeiten. Das gab es bisher noch nicht.

Modellarchitektur

Beide Modelle unterstützen eine Kontextgröße von 64.000 Token, wobei das kleinere 32 Attention Heads und ebenso viele Layer hat, das größere dagegen 64 Attention Heads und 80 Layer. Beide Modelle haben eine eigene Architektur und benötigen zur richtigen Funktion die aktuelle Version der transformers-Bibliothek oder den Einsatz der Frameworks vLLM oder SGLang. llama.cpp unterstützt die Modelle bisher nicht, wohl aber das MLX-Framework von Apple. So kann man die Modelle auch quantisiert ausführen, wenn die GPU nicht über den notwendigen Arbeitsspeicher verfügt.

Das Modell ist ausführlich dokumentiert. Spezialitäten in der Architektur sind die xIELU-Aktivierungsfunktion und die QK-Norm für die Attention Layer, was aktuell auch der Grund für die fehlende Unterstützung durch llama.cpp ist. Ansonsten benutzt das Modell wie viele andere Multi-Head-Query-Attention und RoPE-Scaling. Gewöhnungsbedürftig und viel diskutiert ist das Chat-Template.


Ausschnitt aus dem sehr komplizierten Chat-Template von Apertus.

Ausschnitt aus dem sehr komplizierten Chat-Template von Apertus.

Ausschnitt aus dem sehr komplizierten Chat-Template von Apertus.

(Bild: https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-Instruct-2509/blob/main/chat_template.jinja)

Im Training hat sich die Gruppe große Mühe gegeben und einiges Neues ausprobiert. Dazu gehört der AdEMAMix-Optimizer, der statt dem häufig verwendeten AdamW-Optimizer zum Einsatz kommt. In diesem Umfeld haben sich zuletzt einige neue Ideen ergeben, so hat etwa Moonshot sein Kimi-K2-Modell mit den Muon-Optimizer trainiert. Bei der Optimierung nutzt Apertus die Technik Goldfish Loss statt des üblichen Cross-Entropy-Loss. Goldfish Loss soll verhindern, dass Modelle Tokenfolgen auswendig lernen und dadurch zu wörtlichen Wiederholungen des Trainingsmaterials neigen. Außerdem nutzte die Gruppe mit Warmup-Stable-Decay einen neuen Scheduler, der ein kontinuierliches Training ermöglicht – die Gesamtlänge des Trainings muss so nicht schon vorher feststehen.

Die unterschiedlichen Design-Entscheidungen erklären die Forscher in ihrem Beitrag ausführlich und zeigen, dass die gewählten Alternativen in einem kleinen Modell zu einer schnelleren Konvergenz führen, also mit weniger Trainingsschritten (Epochen genannt) auskommen. Ein weiteres Experiment, in dem die Forscher das Modell mit FP8-Gewichten trainierten, scheiterte jedoch.

Doch nicht nur die Trainingsprozedur ist gut dokumentiert, auch die gewählten Trainingsdaten sind offengelegt. Sie bestehen hauptsächlich aus FineWeb in verschiedenen Varianten, StarCoder und FineMath sowie dem freien Teil von CommonPile. Die Entwickler wollen dabei sogar nachträglich noch die aktuelle Variante von robots.txt der Quellwebseiten berücksichtigen und die Daten noch einmal entsprechend bereinigt haben. Hier reiht sich Apertus in die kleine Gruppe von Modellen wie Olmo oder SmoLM ein, die wirklich alles veröffentlichen und damit maximal transparent sind.

Apertus ausprobiert

Im Tech-Report findet man bereits Hinweise, dass Apertus nicht mit den aktuellen State-of-the-Art-Modellen konkurrieren kann. Um die Fähigkeiten selbst einzuschätzen, hilft nur das Ausprobieren. Diese Tests betrachten nur das 70B-Modell, das kleinere mit acht Milliarden Parametern war immer sehr kurz angebunden. Im ersten Versuch geht es um das Allgemeinwissen des Modells zum heise-Verlag:

Prompt:

Erkläre den Heise Zeitschriftenverlag!

Antwort:

Der Heise Zeitschriftenverlag ist ein deutscher Verlag, der sich auf die Veröffentlichung von Fachzeitschriften und Online-Inhalten im Bereich der Informationstechnologie (IT) spezialisiert hat. Der Verlag wurde 1996 gegründet und hat seinen Sitz in Hannover, Deutschland.

Zu den bekanntesten Publikationen des Heise Zeitschriftenverlags gehören:

  1. c’t (Computer Technik): Eine der bekanntesten und meistgelesenen IT-Fachzeitschriften in Deutschland. Sie erscheint wöchentlich und behandelt Themen wie Hardware, Software, Netzwerke, Sicherheit, Smart Home, Mobilität und vieles mehr.
  2. iX (Informationen aus der Informatik): Eine weitere wöchentliche Fachzeitschrift, die sich an IT-Profis und Entwickler richtet. Sie bietet tiefgehende Artikel, Interviews und Berichte zu aktuellen Entwicklungen in der IT.
  3. Telepolis: Ein Online-Magazin, das sich mit den gesellschaftlichen, politischen und ethischen Aspekten der Informationstechnologie auseinandersetzt. Es erscheint täglich und bietet Hintergrundberichte, Analysen und Kommentare.
  4. heise online: Die Online-Plattform des Verlags, die aktuelle Nachrichten, Hintergrundberichte, Testberichte und Interviews zu IT-Themen anbietet. Sie ist eine der führenden IT-Nachrichtenquellen im deutschsprachigen Raum.
  5. heise Developer: Ein Online-Portal, das sich an Entwickler richtet und Themen wie Programmierung, Softwareentwicklung, Cloud-Technologien, DevOps und mehr behandelt.
  6. heise Security: Ein Online-Portal, das sich auf IT-Sicherheit spezialisiert hat. Es bietet aktuelle Nachrichten, Hintergrundberichte, Testberichte und Tipps zu Sicherheitsfragen.
  7. heise online Shop: Ein Online-Shop, in dem Leser und Interessierte Bücher, Zeitschriften-Abonnements und andere IT-Produkte kaufen können.

Der Heise Zeitschriftenverlag ist bekannt für seine hohe Qualität und Tiefe der Berichterstattung, sowie für seine unabhängige und kritische Herangehensweise an IT-Themen. Er ist ein wichtiger Akteur im deutschen IT-Journalismus und genießt hohes Ansehen in der Branche.

Neben dem falschen Gründungsdatum, das bei vielen Modellen nicht stimmt, sind die Informationen eine bunte Mischung aus korrekt und falsch. Bei der Frage nach der Anzahl der „e“ in Erdbeere patzt das Modell eindeutig:

Prompt:

Wie viele ‚e‘ sind in ‚Erdbeere‘?

Antwort:

2

Die Antwort ist 2, da das Wort ‚Erdbeere‘ zwei ‚e‘ enthält. Das Wort ‚Erdbeere‘ enthält zwei ‚e‘. Die korrekte Antwort ist 2.

Eine französische Frage nimmt Apertus sofort an und antwortet auch entsprechend darauf:

Prompt:

Expliquez l’algorithme pour chercher dans une liste?

Antwort:

L’algorithme pour chercher dans une liste est une méthode qui permet de trouver un élément spécifique dans une liste.Pour expliquer cet algorithme, nous allons utiliser un exemple simple. Supposons que

nous ayons une liste de nombres entiers, par exemple : [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 7]. Nous voulons trouver la position de l’élément 5 dans cette liste.

Voici les étapes de l’algorithme pour chercher dans une liste :

  1. Commencer par initialiser une variable, par exemple `index`, à 0. Cette variable va nous permettre de suivre notre progression dans la liste.
  2. Parcourir la liste élément par élément, en commençant par le premier élément (index 0).
  3. Pour chaque élément de la liste, comparer l’élément courant avec l’élément que nous cherchons (dans notre exemple, 5).

– Si l’élément courant est égal à l’élément que nous cherchons, nous avons trouvé l’élément et nous pouvons arrêter l’algorithme.

– Si l’élément courant n’est pas égal à l’élément que nous cherchons, incrémenter `index` pour passer à l’élément suivant.

  1. Si nous avons parcouru toute la liste sans trouver l’élément, cela signifie que l’élément n’est pas présent dans la liste. Dans ce cas, l’algorithme peut retourner `None` (ou une valeur indiquant que l’élément n’a pas été trouvé) ou lever une exception, selon la manière dont on souhaite gérer cette situation.
  2. Si l’élément a été trouvé, retourner l’index de l’élément (c’est-à-dire la position de l’élément dans la liste).

Voici comment cela se traduit en code, en utilisant un langage de programmation comme Python :

def chercher_element(liste, element):
# Initialiser l'index à 0
index = 0
# Parcourir la liste
while index < len(liste):
# Vérifier si l'élément courant est égal à l'élément recherché
if liste[index] == element:
# L'élément a été trouvé, retourner l'index
return index
# Si l'élément n'est pas trouvé, incrémenter l'index
index += 1
# Si l'élément n'a pas été trouvé après avoir parcouru toute la liste
return None # Ou lever une exception, selon la convention
# Exemple d'utilisation
liste = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 7]
element = 5
resultat = chercher_element(liste, element)
print(resultat) # Devrait afficher 3, car 5 est à la position 3

Explication détaillée :

– Initialisation : On initialise `index` à 0. C’est la position actuelle dans la liste.
– Parcours : On parcourt chaque élément de la liste en incrémentant `index` à chaque itération.
– Comparaison : Pour chaque élément, on compare l’élément courant avec l’élément recherché. Si c’est le même, on retourne l’index.
– Gestion de non-découverte : Si l’élément n’est pas trouvé après avoir parcouru toute la liste, on retourne `None` (ou une valeur indiquant que l’élément n’a pas été trouvé).
– Retour : Si l’élément est trouvé, on retourne l’index. Sinon, on retourne `None`.

Complexité :

– Temps : O(n), où n est la longueur de la liste. On parcourt la liste une fois dans le pire des cas (lorsque l’élément n’est pas trouvé).
– Espace : O(1), car on utilise une seule variable pour suivre l’index.

Cet algorithme est simple et efficace pour chercher un élément dans une liste, mais il peut être optimisé dans certains cas (par exemple, en utilisant une recherche dichotomique si la liste est triée).

Cependant, pour une liste non triée, cette méthode est généralement la plus simple et la plus directe.

Die Antwort ist vollständig, das erzeugte Python-Programm funktioniert gut. Auch die französische Erklärung ist prima. Auffallend sind allerdings die Satzzeichen, die mit ihren Leerzeichen nicht immer richtig passen. Das fällt bei dem Modell häufig auf, die Ursachen sind nicht klar.

Gibt man dem Modell Eingaben auf Friaulisch, kommen auch entsprechende Ausgaben in dieser Sprache:

Prompt:

No pues vignî fûr usgnot, o ai di studiâ.

Antwort:

Sì, no pues vignî fûr usgnot, ma o ai di studiâ. O ai di studiâ par podê jessi plui utile e informatîf par te. Cun la mie conoscence fin a la date di 2024, no sai ce che al sucêt dopo. Par informazions plui agiornadis, ti consili di cjoli une font di informazion plui agiornade.

Bei anderen, wenig sinnvollen Fragen kommen Antworten auf Englisch:

Prompt:

lavorio jo?

Antwort:

It seems like you’ve entered a phrase or word that doesn’t make sense in English. Could you please provide more context or clarify what you mean by „lavorio“? If you’re looking for information or assistance on a specific topic, feel free to ask!

Ladinisch beherrscht das Modell auch, hier kam es im Test zu vielen Wiederholungen:

Prompt:

Les alghes é n alimënt popolar tla gastronomia orientala, che davagna tres de plö lerch sön nostes mëses.

Antwort:

I alghes, o alghe, son alimënts popolar tla gastronomia orientala, en special tla cuschina giapunesa, chinaisa e coreana. I alghes son ricch de minerals, vitamins e proteines e i g’ha inportanza nutritiva e culinaria.

I alghes i g’ha un gust umami, che i g’ha rendüü populars tla cuschina moderna, en special tla cuschina vegana e vegetariana. I g’ha inportanza culturala e i g’ha staa utilisads per millenni per la su nutriziun e per la su savor.

I alghes i g’ha divers tip, cuma la wakame, la nori, la kombu, la dulse e la kelp, ognün cun caracteristiches e uss differents.

I alghes i g’ha inportanza ecologica, per via che i cresch in manera sostenibla e i g’ha besogn de pöc risors per crescher.

I alghes i g’ha inportanza culturala e i g’ha staa utilisads per millenni per la su nutriziun e per la su savor.

I alghes i g’ha inportanza ecologica, per via che i cresch in manera sostenibla e i g’ha besogn de pöc risors per crescher.

I alghes i g’ha inportanza culturala e i g’ha staa utilisads per millenni per la su nutriziun e per la su savor.

I alghes i g’ha inportanza ecologica, per via che i cresch in manera sostenibla e i g’ha besogn de pöc risors per crescher.

I alghes i g’ha inportanza culturala e i g’ha staa utilisads per millenni per la su nutriziun e per la su savor.

I alghes i g’ha inportanza ecologica, per via che i cresch in manera sostenibla e i g’ha besogn de pöc risors per crescherLas alghes èn anc utilisadas en la cuschina vegana e vegetariana, per via da lur valur nutritiva e da lur textura interessanta.

Per mangiar, las alghes èn spesso salsadas u seciadas. I pò esser utilisadas en salats, salsas, sòps u sco spessura.

Las alghes èn anc utilisadas en la cuschina vegana e vegetariana, per via da lur valur nutritiva e da lur textura interessanta.

En Asia, las alghes èn part integranta da la cuschina tradiziunala, sco en la cuschina giapunaisa, chinaisa u tailandaisa.

En Europa, las alghes èn plüssa utilisadas en la cuschina mediterrana, sco en la cuschina italiana, spagnola u franzosa.

Las alghes èn anc utilisadas en la cuschina vegana e vegetariana, per via da lur valur nutritiva e da lur textura interessanta.

[…]

Fragen auf Rätoromanisch konnte das Modell in diesem Versuch nicht gut beantworten:

Prompt:

Co haveis vus num?

Antwort:

I’m sorry, but I don’t understand your question. It seems like it might be a mix of languages or a typo. Could you please rephrase or clarify what you’re asking?

Übersetzungen ins Rätoromanische gelingen jedoch gut:

Prompt:

Übersetze folgenden Text auf rätoromanisch: Der Heise Zeitschriftenverlag ist ein deutscher Verlag, der sich auf die Veröffentlichung von Fachzeitschriften und Online-Inhalten im Bereich der Informationstechnologie (IT) spezialisiert hat. Der Verlag wurde 1996 gegründet und hat seinen Sitz in Hannover, Deutschland.

Antwort:

Il Heise Zeitschriftenverlag è in editur tudestg ch’è spezialisà sin la publicaziun da revistas spezialisadas e cuntegns online en il sectur da la tecnologia d’infurmaziun (IT). Il editur è stà fundà en 1996 e ha sia sedia a Hannover, en Germania.

Einige Fehler, vor allem die Wiederholungen, in den ungewöhnlicheren Sprachen sind erstaunlich – sie hängen mutmaßlich mit der geringen Menge an Trainingsdaten zusammen. Vielleicht könnte man über Temperatur- und sonstige Einstellungen auch noch einiges optimieren.



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