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Künstliche Intelligenz

Wissensgrundlagen zur Softwareentwicklung für Windows auf Arm64


Energieeffiziente Arm-Prozessoren gewinnen auch in Windows-Umgebungen an Bedeutung. Moderne Arm-Chips integrieren neben CPU und GPU auch neuronale Prozessoren (NPUs) für KI-Aufgaben, was auf Windows-Geräten neue Anwendungsszenarien ermöglicht. Für Entwickler ist dieser Trend mehr als eine reine Plattformfrage. Mit dem Wechsel der Prozessorarchitektur verändern sich grundlegende technische Annahmen – etwa zu Performance, Energieverbrauch und Kompatibilität bestehender Anwendungen. Um diese Auswirkungen einordnen zu können, lohnt sich ein Blick auf die architektonischen Unterschiede zwischen x64- und Arm64-Systemen.

Arm-CPUs folgen dem RISC-Prinzip (Reduced Instruction Set Computer) und sind auf Energieeffizienz ausgelegt. In der Praxis bedeutet das längere Akkulaufzeiten von 15 bis 20 Stunden Dauerbetrieb, während klassische x64-Laptops nach weniger Stunden erneut zu laden sind. Arm-Prozessoren erzeugen zudem weniger Abwärme und erlauben schlanke Lüfterdesigns.

  • Mit Windows 11 on Arm, nativer x64-Emulation und Toolsupport durch Visual Studio gewinnt Arm64-Targeting an Relevanz.
  • Frameworks wie Flutter, .NET MAUI, React Native und Unity, die auf plattformübergreifende Konsistenz angewiesen sind, profitieren von der einheitlichen CPU-Basis von Android, iOS und Windows.
  • Entwicklerinnen und Entwickler müssen ihre Entwicklungsstrategien, Build-Prozesse und Testumgebungen anpassen, wenn sie ihre Windows-Anwendungen Arm-tauglich machen oder neue Applikationen nativ schreiben möchten.


Dr. Veikko Krypczyk

Dr. Veikko Krypczyk

Dr. Veikko Krypczyk ist als Softwareentwickler und Trainer auf Blazor, WinUI 3 und .NET MAUI spezialisiert. Sein Wissen gibt er über Workshops und Seminare weiter.

Arm64 verwendet einen reduzierten, konsistenten Befehlssatz mit vielen Registern, während x64-CPUs komplexe CISC-Befehle (Complex Instruction Set Computer) und eine begrenzte Registeranzahl nutzen (weitere Unterschiede siehe Red-Hat-Seite). Für Entwickler ändert sich dadurch etwa der Umgang mit Inline-Assembler und bestimmten Compileroptimierungen: Sie müssen Portierungen speziell für Arm-Registernamen, Aufrufs- und Speicherkonventionen kompilieren. Gut geschriebener C- und C++-Code lässt sich jedoch mit einem anderen Compiler-Backend neu übersetzen, ohne die Logik anpassen zu müssen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Wissensgrundlagen zur Softwareentwicklung für Windows auf Arm64“.
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Künstliche Intelligenz

Sora ist tot und Kamerahersteller sind sich einig – die Fotonews der KW 13/26


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Manchmal räumt die Tech-Branche schneller auf, als sie Chaos anrichten kann. OpenAI, das Unternehmen, das noch vor wenigen Monaten mit seinem KI-Videogenerator Sora die kreative Welt revolutionieren wollte, hat das Tool diese Woche kurzerhand eingestampft. Nicht leise, nicht schrittweise – sondern mit einem Social-Media-Post, der sich liest wie eine Abschiedsrede auf einer Betriebsfeier, bei der niemand wirklich traurig ist.

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Das Titelbild der Ausgabe 01 2026 des Foto-Magazins c't Fotografie

Das Titelbild der Ausgabe 01 2026 des Foto-Magazins c't Fotografie

(Bild: 

heise

)

Die Geschichte von Sora ist so kurz wie lehrreich. Im September kam Sora 2 mit großem Tamtam auf den Markt, im März ist Schluss. Nicht nur die App verschwindet, wie das Wall Street Journal berichtet – das gesamte Projekt wird beerdigt. CEO Sam Altman höchstpersönlich teilte seinen Mitarbeitern mit, dass OpenAI keine Produkte mehr unterstützen wird, die auf generativen Videomodellen basieren. Sogar die Videofunktion in ChatGPT steht auf der Streichliste.

Der Grund? OpenAI bereitet offenbar einen Börsengang vor und will sich auf das konzentrieren, womit sich tatsächlich Geld verdienen lässt: Produktivitäts- und Unternehmensanwendungen. Fidji Simo, die für Anwendungen zuständige Chefin, hatte schon letzte Woche gewarnt, man müsse aufhören, sich von „Side Quests“ ablenken zu lassen. Sora war offenbar genau das – eine Nebenmission, die mehr Ressourcen verschlang, als der Markt an Nachfrage hergab.

Besonders pikant: Disney hatte im Zuge einer Vereinbarung zugesagt, eine Milliarde Dollar in OpenAI zu investieren, inklusive Lizenzierung beliebter Disney-Figuren für generative KI-Apps. Mit dem Ende von Sora ist auch dieser Deal vom Tisch. Disney gab sich diplomatisch: man „respektiere die Entscheidung“, aber eine Milliarde Dollar respektiert man eben auch. Wir berichteten über Soras kreatives Potenzial, nun darf man sich fragen: War der Künstler Boris Eldagsen mit seinem experimentellen Sora-Video am Ende einer der wenigen, die dem Tool tatsächlich etwas Sinnvolles abgewinnen konnten?

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Während OpenAI also seine KI-Video-Ambitionen beerdigt, haben die großen Kamerahersteller auf der CP+ eine bemerkenswert einheitliche Position bezogen. Canon, Nikon, Sony, Fujifilm, OM System, Panasonic und Sigma sind sich in einer Frage, in der man kaum Einigkeit erwartet hätte, einig: Generative KI hat in einer Kamera nichts verloren.

Das ist, man muss es so sagen, möglicherweise das erste Mal in der Geschichte der Fotobranche, dass alle sieben großen Marken exakt dieselbe Meinung vertreten. Sigma-CEO Kazuto Yamaki bringt es auf den Punkt: „Fotografie dreht sich nicht nur um das Ergebnis, sondern um die Freude am Prozess.“ Wenn es nur ums Bild ginge, könnten KI-generierte Bilder Fotos ersetzen – aber genau das sei eben nicht der Fall.

Nikon betont den menschlichen Faktor der Kreativität und verweist auf die Risiken, die generative KI für das Konzept der Originalität birgt. Canon warnt vor Fälschungen und fordert bessere Authentizitätsnachweise. Fujifilm will klar unterscheiden können, ob ein Bild generiert oder fotografiert wurde. OM System sieht KI als Hilfsmittel – etwa bei Rauschreduzierung oder Bildkomposition –, aber nicht als Bilderzeuger. Panasonic betont, dass gerade bei Videoproduktionen das Motiv real sein müsse.

Wohlgemerkt: Niemand lehnt KI grundsätzlich ab. Autofokus-Erkennung, Motivverfolgung, Rauschreduzierung – all diese Prozesse profitieren von maschinellem Lernen, und die Hersteller nutzen es ausgiebig. Die rote Linie verläuft dort, wo aus Nichts etwas erzeugt wird, wo also nicht mehr fotografiert, sondern fabriziert wird. Dass ausgerechnet die Smartphone-Hersteller ihre Produktvorstellungen zunehmend um genau diese Fähigkeit herum inszenieren, quittieren die Kamera-Chefs mit einvernehmlichem Kopfschütteln.

Dass die Ablehnung generativer KI keineswegs Technikfeindlichkeit bedeutet, zeigt Canon in einem separaten Gespräch auf der CP+. Go Tokura, Executive Vice President und Chef der Imaging Group, sieht in Deep Learning und KI sogar den Motor für die nächsten großen Durchbrüche in der Kameratechnik.

Die Rede ist von KI-gestütztem Weißabgleich, der Motiverkennung nutzt, von KI-basierter Rauschreduzierung in der Software und von digitalen Objektivkorrekturen, die zusammen mit optischen Maßnahmen die Bildqualität verbessern. Besonders spannend: Canon sieht Potenzial, durch KI-basierte Bildverarbeitung die ewige Spannung zwischen hoher Auflösung und hoher Geschwindigkeit aufzulösen. Die EOS R1 bietet bereits ein KI-Upscaling im Body, und Canon deutet auch an, dass künftige Produkte beides vereinen könnten – viele Megapixel und hohe Serienbildraten.

„Software kann bis zu einem gewissen Grad helfen“, sagt Tokura. „Durch Deep-Learning-Technologie können wir diesen Bereich verbessern.“ Das klingt weniger nach Revolution als nach konsequenter Evolution – aber genau das ist es, was Fotografen von ihren Werkzeugen erwarten: besser werden, ohne die Grundidee zu verraten.

Weniger diplomatisch, dafür umso provokanter geht es in einem Essay auf Fstoppers zu. Der finnische Fotograf und Autor Alvin Greis stellt dort die Frage, ob Fotografie überhaupt noch als Beruf behandelt werden muss – und seine Antwort ist, vorsichtig formuliert, nicht das, was Berufsfotografen gerne hören.

Seine These: Professionelle Fotografie existierte historisch vor allem als eine Form der Risikokontrolle. Teure Ausrüstung, begrenztes Wissen, keine sofortige Rückmeldung – all das machte einen Profi nötig, nicht weil die Aufgaben so komplex waren, sondern weil es keinen anderen Weg zu einem brauchbaren Ergebnis gab. Die Eintrittsbarriere war höher als die tatsächliche Anforderung. Professionelle Fotografie, so Greis, habe „weit mehr Raum eingenommen, als die Aufgaben tatsächlich erforderten“.

Der Vergleich mit dem Schreibmaschinenberuf ist dabei ebenso treffend wie schmerzhaft: Tippen war einmal ein Beruf – nicht, weil Schreiben Spezialisten erforderte, sondern weil Fehler teuer und schwer rückgängig zu machen waren. Sobald Tastatur, Undo-Funktion und Textverarbeitung das Risiko eliminierten, verschwand der Beruf. Greis sieht die Fotografie auf einem ähnlichen Weg.

Natürlich hat die These ihre Grenzen, und die Kommentarspalte auf Fstoppers zeigt das deutlich. Hochzeitsfotografen weisen darauf hin, dass es bei einer Trauung keine zweite Chance gibt. Porträtfotografen betonen, dass Vertrauen und Menschenkenntnis keine App ersetzen kann. Ein pensionierter Porträtist aus Toronto berichtet, dass er mit Anfragen überhäuft wird, weil die Ergebnisse neuer Fotografen und KI schlicht „überverarbeitet“ seien.

Greis räumt ein, dass professionelle Fotografie dort weiter existiert, wo sie tatsächlich nötig ist – bei Hochzeiten, bei komplexen Produktionen, überall dort, wo Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit gefragt sind. Aber er besteht darauf: Das ist ein schmaler Bereich, nicht die breite Masse fotografischer Aufgaben.

Man muss dem Essay nicht unbedingt zustimmen, um ihn als Denkanstoß wertvoll zu finden. Denn die Frage, was einen Fotografen zum Profi macht, wenn die technischen Barrieren fallen, ist berechtigt – auch wenn die Antwort komplizierter ist, als es ein ökonomisches Modell nahelegt. Wer am Wochenende Lust auf eine kontroverse Lektüre hat: Der vollständige Essay auf Fstoppers lohnt sich, schon allein wegen der Kommentare.

OpenAI lernt, dass nicht jede KI ein Produkt braucht, die Kamerahersteller lernen, dass Einigkeit möglich ist, und die Fotobranche lernt – mal wieder –, dass die spannendsten Fragen nicht die nach der nächsten Kamera sind, sondern die nach dem Sinn des Ganzen. Also: Gehen Sie raus und fotografieren Sie. Mit einer echten Kamera. Die Pixel sind echt, die Emotionen auch – und das ist mehr, als jede KI von sich behaupten kann.

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(tho)



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Künstliche Intelligenz

KI-Update Deep-Dive: Wenn der KI-Vorwurf das Studium beendet


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Künstliche Intelligenz ist aus dem Bildungsalltag nicht mehr wegzudenken. Eine aktuelle britische Studie zeigt: Studierende nutzen KI-Tools, um sich Konzepte erklären zu lassen, Material zusammenzufassen oder Ideen zu strukturieren. Doch während die Technologie längst Einzug in Hörsäle und Klassenzimmer gehalten hat, fehlen klare rechtliche Rahmenbedingungen. Die Folge: Ein regelrechter Flickenteppich an Regelungen – mit möglicherweise sogar gravierenden Konsequenzen für Betroffene.


Eigenwerbung Fachdienst heise KI PRO

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„Wir haben unseren berühmten Föderalismus und damit einen Flickenteppich“, erklärt Sibylle Schwarz, Gründungspartnerin der Kanzlei elseschwarz in Wiesbaden und auf Beamten- und Bildungsrecht spezialisiert. „Das Bundesland entscheidet, wie das Schulgesetz beziehungsweise das Hochschulgesetz aussieht.“ Während manche Hochschulen KI in Prüfungen pauschal verbieten, schweigen sich andere komplett aus. Selbst innerhalb einer Universität können die Regeln variieren: „Es kann sogar einem Studierenden passieren, dass er gar nicht die Uni wechseln muss, sondern einfach nur seine Vorlesung. […] Der eine Prof verbietet es komplett, ein anderer erlaubt es vielleicht.“

Ende Februar fällte das Verwaltungsgericht in Kassel ein Urteil – das erste dieser Art in Deutschland. Ein Informatikstudent hatte seine Bachelorarbeit eingereicht, doch die Universität Kassel stufte die Arbeit als nicht bestanden ein. Begründung: Der Verdacht auf KI-Nutzung. Zudem wurde eine Wiederholungsprüfung ausgeschlossen. „Der Informatikstudent hat keinen Hochschulabschluss und den kann er auch nicht mehr erreichen“, sagt Schwarz.

Das Verwaltungsgericht bestätigte in seinem Urteil die Auffassung der Universität, dass KI als „fremde Hilfe“ zu werten sei. „Täuschung ist anzunehmen, wenn der Prüfling keine eigenständige Leistung abgegeben hat, sich also fremder Hilfe, der Hilfe eines Dritten oder unzulässiger Hilfsmittel bedient hat“, zitiert Schwarz die gängige Definition. KI werde dabei wie ein „Dritter“ behandelt – ähnlich wie ein Tischnachbar, von dem abgeschrieben wird. Das Verwaltungsgericht hat das Rechtsmittel der Berufung zugelassen.

Doch wie wird ein KI-Einsatz überhaupt nachgewiesen? Die Hochschulen setzen auf KI-Erkennungssoftware, die bekanntermaßen unzuverlässig ist. „Wenn man den KI-Output nimmt und ein bisschen menschlich ändert, dann springt der KI-Detektor nicht mehr an“, erklärt Schwarz. Daher dienen die Ergebnisse solcher Tools oft auch nur als erster Anhaltspunkt. Im nächsten Schritt prüfen Lehrende die Arbeiten manuell – etwa auf ungewöhnliche Formulierungen oder fachfremde Begriffe.

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Die Beweisführung folgt dabei dem Prinzip des „ersten Anscheins“: „Wenn zwei Klassenarbeiten identisch sind, dann guckt man mal, wo haben die beiden Prüflinge denn gesessen, saßen die nebeneinander?“ Doch dieser Ansatz stößt bei KI an Grenzen. Im Fall des Kasseler Studenten ist noch nicht bekannt, wie die Universität den KI-Einsatz konkret nachwies. „Da werden wir die schriftliche Urteilsbegründung abwarten müssen“, sagt Schwarz.

Für Studierende ist die Situation prekär: „Wir haben jetzt März 2026 und wir haben ungefähr sechs Entscheidungen zur Schule als auch Hochschule. In allen hat der Prüfling verloren.“ Die Konsequenzen sind drastisch: Ohne Abschluss drohen schlechtere Jobchancen und existenzielle Nachteile. „Da kratzen wir ziemlich an dem Grundrecht auf freie Berufswahl“, warnt Schwarz.

Aktuell fehlt es an klaren Vorgaben. „Es müsste ausdrücklich formuliert werden, welche KI, welches Tool, vielleicht welchen Nutzungszweck wir eben nicht als Täuschung verstanden wissen wollen“, fordert Schwarz. Statt konkrete einzelne Tools wie ChatGPT zu benennen, plädiert sie für eine Regelung nach Nutzungszwecken: „Recherche, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Ideenfindung, Lernunterstützung.“ So ließe sich etwa die Nutzung von KI für Übersetzungen oder Rechtschreibprüfungen explizit erlauben – während das Generieren kompletter Texte verboten bliebe.

Ein weiteres Problem sieht die Rechtsexpertin in der Ungleichbehandlung zwischen Lehrenden und Lernenden. „Wenn die Lehrkräfte […] KI-Tools nutzen, dann applaudieren alle. Wenn jetzt aber eine Schülerin oder ein Schüler […] ein solches Sprachmodell zu Hause nutzt, dann ist es Täuschung“, kritisiert Schwarz. Hier fehle ein ganzheitliches Konzept, wie KI sinnvoll in den Bildungsprozess integriert werden kann.

Letztlich liegt die Verantwortung bei der Politik. „Wenn etwas wesentlich für die Verwirklichung der Grundrechte ist, dann muss das das Parlament durch ein Gesetz klären“, betont Schwarz. Doch der Föderalismus erschwert einheitliche Lösungen: „16 Bundesländer, die Schulgesetze machen, 16 Bundesländer, die Hochschulgesetze machen.“ Bis dahin bleibt Studierenden nur, sich möglichst genau zu informieren – und im Zweifel lieber einmal zu viel nachzufragen.

Bis klare Regeln geschaffen sind, bleibt Studierenden nur eines: Transparenz. Wer KI nutzt, sollte dies offen kommunizieren – und sich im Idealfall die Erlaubnis der betreuenden Lehrkraft einholen. Denn eines zeigt der Fall aus Kassel deutlich: Ohne klare Regeln riskieren Studierende nicht nur schlechte Noten, sondern ihren gesamten Bildungsweg.


(igr)



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Licht, Linien, Lebenszeichen: Die Bilder der Woche 13


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Die c’t-Foto-Community zeigt auch in dieser Woche, wie vielfältig fotografisches Sehen sein kann. Ob Stadtlandschaft, Strandlicht oder Porträt – das Zusammenspiel von Form, Licht und Atmosphäre steht stets im Mittelpunkt. Einige Aufnahmen überzeugen durch präzise Geometrie und strenge Komposition, während andere flüchtige Momente einfangen, die ganz von Ruhe und Konzentration leben.

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Die Bilder führen von der portugiesischen Metropole über die kalifornische Küste bis in die afrikanischen Ebenen und die skandinavischen Kirchenräume. Zwischen Minimalismus und Emotion, Technik und Intuition entsteht ein Panorama stiller, ausbalancierter Szenen. Diese Fotos zeigen eindrucksvoll, wie Linien, Licht und Perspektive nicht nur Strukturen formen, sondern auch Geschichten von Raum, Bewegung und Wahrnehmung erzählen.



Ponte 25 de Abril…

(Bild: JeanFP)

Die Ponte 25 de Abril zieht sich durch den leichten Dunst und trifft auf das Museu de Arte in Lissabon. Alles wirkt kühl und ruhig. Die Linien des Museums führen direkt ins Bild und bilden einen klaren Kontrast zur roten Brücke, die auf der rechten Seite im Dunst und Nebel versinkt. Eine stille Stadtansicht – reduziert, ruhig und genau aufgenommen.



light show

(Bild: metapix)

Zwei Laternen ragen in den weiten, leeren Himmel. Unten schneidet eine dunkle Fläche das Bild schräg ab. Ein starker Minimalismus bestimmt die Wirkung der Szene. Die vertikalen Linien der Laternen treffen auf die schräge Kante im Vordergrund. Die Perspektive bleibt bewusst unklar und lässt Raum für eigene Interpretationen. Durch die Schwarz-Weiß-Darstellung werden Kontrast und Form betont. So entsteht ein stilles Bild mit grafischer Kraft. Es reichen wenige Elemente, um Spannung und Balance zu erzeugen.

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Pfeiffer Beach, CA

(Bild: Thomas Becher)

Die Sonne bricht sich genau durch ein Felsentor am Strand und scheint als heller Sonnenstern ins Bild. Das Licht fällt auf das Wasser und die runden Steine im Vordergrund, während die Felsen die Szenerie einrahmen. Die Komposition lebt von der zentralen Perspektive, die den Blick auf das helle Zentrum lenkt. Die sternförmigen Strahlen bringen Energie ins Bild, während die Struktur der Felsen für Ruhe und Halt sorgt. Ein perfekt geplanter und genau getroffener Moment – wenn Licht und Ort zusammenpassen.



Interessierte Blicke

(Bild: analoochjehtooch)

Eine Gruppe Giraffen steht eng beieinander. Ihre langen Hälse staffeln sich wie in einer Reihe und verleihen dem Bild Tiefe. So entsteht ein ruhiges, beinahe grafisches Gruppenporträt dieser außergewöhnlichen Tiere. Der weich abgestufte Hintergrund tritt in den Hintergrund und lässt die Szene klar wirken. Der Moment wirkt still, aber voller Spannung. Man spürt die Mischung aus Neugier und Vorsicht.



Dancing Orchid

(Bild: fossy304)

Eine Ballerina steht im Studio in einer anmutigen, zugleich dynamischen Pose. Ihre Arme und Beine formen eine elegante Linie, die an eine blühende Orchidee erinnert. Die Schwarz-Weiß-Umsetzung reduziert das Bild auf Form und Kontrast. Licht und Schatten modellieren den Körper klar und betonen die Symmetrie der Komposition. Die strenge Balance trifft auf Bewegung. Die Pose wirkt leicht und kraftvoll zugleich. So entsteht ein stiller Moment voller Spannung und Kontrolle.



Osterzeit

(Bild: Wolfgang Görgen)

Drei leuchtend gelbe Osterglocken schweben scheinbar schwerelos im Raum. Dahinter befindet sich ein ungewöhnlich weicher Hintergrund in dunklen Farben mit kleinen Lichtpunkten. Die nahe Perspektive rückt die Blüten direkt ins Blickfeld. Die drei Blüten sind locker im Bild angeordnet und wirken gut ausbalanciert. Der starke Kontrast zum dunklen Hintergrund lässt das Gelb richtig strahlen. Die weiche Unschärfe sorgt für eine klare Freistellung und viel Tiefe. Das Bild wirkt ruhig und zugleich leicht verspielt.



Warm-Kalt-Kontrast

(Bild: Marbele)

Dieser monumentale Kirchenraum beeindruckt mit seiner strengen Symmetrie: Säulen und Bögen bilden einen langen, klaren Gang. In der Mitte steht ein einzelner Mann, der die Größe dieses Raumes verdeutlicht. Warmes Licht auf der einen Seite trifft auf kühle Töne auf der anderen. Die exakt zur Mitte laufenden Linien geben dem Bild eine starke Ordnung. Durch die Wiederholung der Formen wird die Tiefe spürbar verstärkt. So entsteht ein stiller Moment von großer Wirkung. Der Mensch wirkt klein, der Raum fast überwältigend – und genau das macht den Reiz dieses Bildes aus.


(vat)



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