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Tomorrow's SEO: How AI is Reshaping Search - SEOkomm 2023 Keynote

Tomorrow's SEO: How AI is Reshaping Search - SEOkomm 2023 Keynote

Wir stehen an der Schwelle zum umfassendsten technologischen Wandel in der Geschichte der Menschheit​: 2023 wird in die Geschichte eingehen als das Breakout Year für generative KI. Die rasanten Fortschritte in der Entwicklung von KI-gestützten Tools und Prozessen verändern perspektivisch alles. Insbesondere auch der Rollout von Googles Search Generative Experience (SGE) im nächsten Jahr wird nachhaltige Auswirkungen auf die Themen Suche bzw. Performance Marketing haben. Fachleute verbinden die Angst vor dem Unbekannten mit der Begeisterung für das, was einst als unvorstellbar galt​. Rund 30 % der heute geleisteten Arbeitsstunden könnten bis 2030 automatisiert werden. Was bedeutet dieser rapide Fortschritt für uns (und unseren Job) als SEO? Vor welchen Herausforderungen steht Branchenprimus Google, aufgrund der schier unendlichen Menge an Inhalt? Bastian wagt mit seiner Keynote auf der SEOkomm einen Blick ins Jahr 2024 – don’t miss it!

Peak Ace

June 11, 2024
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Transcript

  1. Tomorrow’s SEO How AI Is Reshaping Search Bastian Grimm |

    Peak Ace AG | @basgr 24. November 2023
  2. Ob Gesundheitswesen, Bildung oder Berufe – kaum ein Bereich unseres

    Alltags verbleibt KI-Berührungspunkt. KI verändert alles
  3. 7 peakace.agency Milliarden von Informationen wurden über Jahrzehnte im Internet

    publiziert – diese stehen KI nun als Trainingsdaten zur Verfügung. #1
  4. Maschinen sind mittlerweile dazu in der Lage, verschiedene menschliche Aktivitäten

    zu übernehmen sowie präzise Vorhersagen zu treffen. Fortschritte im Deep Learning #2
  5. Signifikante Fortschritte in der Cloud-, Infrastruktur- und Verbrauchertechnologie machen es

    einfacher und günstiger denn je, KI-Technologie zu entwickeln und einzusetzen. Ressourcen-Verfügbarkeit #3
  6. Innovationen und Fortschritte werden sich nicht nur auf die KI-

    Entwicklung auswirken, sondern auch auf unsere Arbeit …
  7. 14 peakace.agency Redirects (für alte Inhalte) Als Faustregel gilt hier:

    1-zu-1-Weiterleitungen mit der größtmöglichen thematischen Nähe „anno 2018 auf der #seokomm“
  8. 16 peakace.agency URL-Inventar mit einem Crawling Tool erfassen … und

    dann irgendwie (meist manuell) mit der neuen Zielstruktur, in Abhängigkeit vom jeweiligen Content, in Einklang bringen und daraus das Redirect Mapping File erzeugen. … oder ein anderer Crawler eurer Wahl. … oder Google Sheets. Das Erstellen von 1-zu-1- Redirect-Mappings für alte Inhalte erfolgt nicht selten in Excel und es wird dann versucht, Titel, Überschriften oder URLs manuell zuzuordnen.
  9. 19 peakace.agency Wie? Easy… Embeddings und Vektordatenbank = Redirect Win

    Notwendige Schritte für bessere Weiterleitungen (und eine bessere Customer Journey): Hauptinhalt von jeder (alten) Seite / URL extrahieren Embeddings generieren Zusammen mit Metadaten in Vektordatenbank speichern Semantische Suche in der DB auf Basis der Embeddings alter URLs
  10. Wortvektoren bestehen aus vielen Zahlen und tragen Semantik mit sich

    herum. Man kann damit jedes Wort in einen Wortvektor umwandeln und dann damit rechnen. Was sind (Word) Embeddings? Quelle: https://pa.ag/3SGxZzs
  11. Sinngemäß: „König“ minus „Mann“ plus „Frau“ ergibt „Königin“. Auch Synonyme

    etc. lassen sich damit finden. Was sind (Word) Embeddings? Quelle: https://pa.ag/3SGxZzs
  12. 23 peakace.agency Hauptinhalt jeder alten Seite / URL extrahieren <title>

    Tag <h1>s jeweils erster & letzter Satz <p> <h2>s <h2>s alle kombinieren Inhalt = Title + h1 + h2s + … ▪ Extrahieren: <title> + Hauptinhalt ▪ Kombinieren: <title>, <h1>, <h2>s und erster & letzter Satz jedes Absatzes
  13. 24 peakace.agency Embeddings generieren und in Vektordatenbank speichern Für jede

    URL der Website: ▪ Zuvor generierte Inhalte übermitteln ▪ Embeddings generieren ▪ Embeddings in einer Vektor-datenbank inkl. Metadaten (URL, Titel etc.) speichern Inhalt Inhalt Inhalt 0.03 … 0.19 -0.21 … 0.03 0.08 … -0.15
  14. 25 peakace.agency Vektordatenbank nach semantisch bestem Match durchsuchen Für jede

    veraltete Seiten: ▪ Vektorielle semantische Suche nach KNN (k-nearest neighbour) ▪ 301 auf NN-URL setzen ▪ Keine schwachen Weiterleitungen mehr Andere Optionen: ▪ Zuverlässig: Vektorabstand (Relevanz) ▪ 80/20-Suche: Vektor + Top-GSC-Keyword etc. 0.31 … -0.41 {Get { Article ( nearVector: { limit: 1, content: { vector:[embedding], certainty: 0.7 } } ) { url } }} Zukünftiger 404
  15. Nicht immer 100 % perfekt (insbesondere bei sehr viel inhaltlich

    gleichem URL-Inventar sind komplexere Anpassungen nötig) Signifikante Zeitersparnis
  16. 31 peakace.agency Dazu gab es kürzlich den ersten Vorstoß der

    USA US-Präsident Joe Biden hat eine KI-Verfügung erlassen, womit sich die USA die Marktführerschaft im Bereich KI- Entwicklungen sichern sowie Standards für KI-Sicherheit etablieren möchte. Quelle: https://pa.ag/473T6Qt Konkret umfasst diese Maßnahmen / Standards … ▪ zum Schutz vor KI-generierten Medien und Deepfakes. ▪ zur Stärkung der Privatsphäre der US-Bürger:innen. ▪ bzgl. Screenings biologischer Syntheseprozesse. Darüber hinaus plant die US-Regierung … ▪ ein Sicherheitsprogramm für die Entwicklung von KI-Tools. ▪ ein Memorandum für den sicheren, ethischen und effektiven Einsatz von KI im Militär und Geheimdiensten. „Große“ Firmen werden unverhältnismäßig bevorzugt
  17. 32 peakace.agency Und Europa so? Schraubt weiter am Artificial Intelligence

    Act Beim AIA handelt es sich um einen EU-Verordnungsvorschlag zur Schaffung eines Rechtsrahmens für vertrauenswürdige künstliche Intelligenz in Europa. Quelle: https://pa.ag/3ufz2wg Der AIA verfolgt einen risikobasierten Ansatz für KI mit Geltungsbereich Europa. Darin geht es vor allem um: ▪ die Regulierung von verbotenen Praktiken ▪ die Anforderungen an risikoreiche KI ▪ Transparenz und Rechenschaftspflicht
  18. Entwicklungen, die sich in der Vergangenheit über Jahre hingezogen haben,

    werden zukünftig nur noch Monate oder Wochen dauern.
  19. Und investieren Milliardenbeträge in die erforderliche Infrastruktur sowie die Entwicklung

    neuer Modelle und KI-gestützter Anwendungen. Die größten Player der Tech-Branche konkurrieren um die KI-Vorherrschaft
  20. 36 peakace.agency Bis 2025 weltweit etwa 200 Mrd. USD …

    So investierte u. a. Amazon 4 Mrd. USD in Anthropic, Google legt gleich nochmal 2 Mrd. USD dazu … Und das sind nur zwei der größeren Deals der vergangenen Wochen. Quelle: https://pa.ag/47nSJjv
  21. 39 peakace.agency KI ist wahrlich kein neues Thema für Google

    Google CEO Sundar Pichai fasste die Google-I/O-2016-Konferenz mit folgenden Worten zusammen: „An important shift from a mobile first world to an AI first world” Quelle: https://pa.ag/3GgHiip In 2016, a few months after becoming CEO of Google, Sundar Pichai made a sweeping proclamation: Google, whose name had become synonymous with search, would now be an “AI-first” company.
  22. 40 peakace.agency Und trotzdem hat Google es dann verschlafen …

    … bzw. wurde mindestens von OpenAI und der Bing-Integration eiskalt erwischt. peakace.agency
  23. 41 peakace.agency Googles Investor:innen waren alles andere als begeistert Was

    letztendlich dazu führte, dass Google nacheinander zwei komplett unfertige Produkte launchte. Quellen: https://pa.ag/3SL0o7L & https://pa.ag/46ckFpQ & https://pa.ag/3uct7bl
  24. Search Generative Experience (SGE) „SGE is an early step in

    transforming the Search experience with generative AI. When using SGE, people will notice their search results page with familiar web results, organized in a new way […]”
  25. 44 peakace.agency Ihr wollt das Ganze selbst ausprobieren? Tragt euch

    in die Google-Labs-Warteliste ein (falls ihr noch nicht draufsteht): g.co/Labs – funktioniert allerdings nur mit IP/VPN (bspw. USA, Indien, Japan etc.), wo sich die SGE in der Testphase befindet; also NICHT in Europa! Quelle: https://pa.ag/433w36x
  26. 46 peakace.agency Quellenangabe, kann per Klick erweitert / geöffnet werden

    Per KI generierte textliche Zusammen- fassung des Themas (in verschiedensten Darstellungen) Einstieg in den Konversationsmodus, inkl. KI-generierter Vorschläge / Query Refinements Thematisch passendes Bild, meist vom ersten (alten) organischen Ergebnis Drei (oder auch mehr) organische Ergebnisse; verlinken direkt extern. Hauptquellen für den Inhalt im SGE Snippet
  27. 48 peakace.agency Wie kann ich für SGE Snippets (bzw. LLM-Output)

    optimieren? Theoretisch machbar, es stellt sich jedoch die Kosten- / Nutzenfrage – insbes. davon abhängig, wie viele Quellen optimiert bzw. beeinflusst werden müssten Quelle: https://pa.ag/3uenaKU It remains to be seen whether LLM optimization […] will really become a legitimate strategy for influencing LLMs in terms of their own goals.
  28. 49 peakace.agency E-E-A-T als Filter (bspw. Quality Thresholds) für Quellen?

    Für bestmögliche LLM-Antworten muss sichergestellt sein, dass der zugrunde liegende Datenkorpus für Trainingsdaten aus vertrauenswürdigen Quellen stammt. Google könnte auch hier E-E-A-T verwenden, um ebendiese Quellen auszuwählen und nur auf diejenigen zuzugreifen, die eine bestimmte Qualität / Vertrauen aufweisen. Authorship, anyone?
  29. 53 peakace.agency Eingebundene Definitionen Hier wird direkt rausverlinkt, auch bei

    Nicht-Wikipedia-Ergebnissen. Eine neue Traffic-Quelle?
  30. 54 peakace.agency Verschiedene Perspektiven zu einem Thema Denn LLMs liefern

    immer nur die überein- stimmende Mitte – es braucht also mehr! (zukünftig auch auf Desktop verfügbar)
  31. 55 peakace.agency Werbeintegrationen gibt’s natürlich auch … Quelle: https://pa.ag/47mKtke (Glenn

    Gabe) Sponsored Posts in Form eines Karussells (nach Follow-up-Frage)
  32. 58 peakace.agency Quelle: https://pa.ag/3MMah0X Life or Death: AI-generated mushroom foraging

    books are all over Amazon; Experts are worried that books produced by ChatGPT […] which target beginner foragers, could end up killing someone. Terry Pratchett peakace.agency Möglicherweise tödlich:
  33. 59 peakace.agency Verschwinden diese Halluzinationen jemals? „It’s inherent in the

    mismatch between the technology and the proposed use cases,” sagt Emily Bender, Professorin für Linguistik und Leiterin des Labors für Computerlinguistik an der Universität Washington. Quelle: https://pa.ag/3PqP0Mh LLMs sind konzipiert, das jeweils nächste Wort vorherzusagen – natürlich wird es Fälle geben, in denen das Modell falsch liegt.
  34. 62 peakace.agency Etwa 40 % der Test-Queries liefern (sofort) ein

    SGE Snippet Basis: 91.000 Keywords, Mitte Okt. 2023 (Chart links); Top-100 MozCast, Mitte Sept. 2023 (Chart rechts) Quellen: https://pa.ag/3QzDiyd & https://pa.ag/3Qonzla Presence of AI Snapshot 39,66% 30,17% 30,17% Has_Snapshot No_Generate_Button No_Snapshot Presence of AI Snapshot 31% 56% 13% Full appearance "Generate" Button No SGE
  35. Für welche Queries bzw. Search Intents? Für welchen Anteil des

    Gesamt-Traffics? In welchen Verticals etc.? Wie wird Google überhaupt den Rollout gestalten?
  36. 67 peakace.agency Und nein, das SGE Snippet ist sicher noch

    nicht final … … und auch nicht immer die richtige Antwort. Der Fokus liegt hier (meiner Meinung nach) auf sometimes sowie auf one way (Danny Sullivan von Google zur SGE). Quelle: https://pa.ag/47rEqus Sometimes, gen AI can help SGE is one way AI might help with search
  37. 68 peakace.agency So oder so – SGE ist gekommen, um

    zu bleiben! In Googles eigenen Worten: „User feedback has been very positive so far.” While it’s exciting new technology, we’ve constantly been bringing in AI innovations into search for the past few years, and this is the next step in the journey. Sundar Pichai, CEO Google & Alphabet
  38. Unter der Annahme (!), dass sich der Verlust ähnlich wie

    seinerzeit beim Rollout der Featured Snippets gestaltet. Sofern ein Keyword betroffen ist: ~30 % Traffic-Verlust (?) Quelle: https://pa.ag/3SCy0o0
  39. Durchaus denkbar, dass es in Zukunft sehr viel schwieriger werden

    wird, organischen Traffic für informationelle Inhalte zu generieren. Kurzes Zwischenfazit
  40. Wer die Art von Inhalten veröffentlicht, bei denen die SGE

    (für Nutzer:innen) tatsächlich besser ist als ein Klick auf die eigene Website, hat schon seit einiger Zeit Probleme … Commodity Content ist schon länger zum Scheitern verurteilt
  41. 74 peakace.agency Nochmal zurück zur SGE – denn da gibt’s

    ja noch mehr … Mittels SGE While Browsing fasst euch Chrome beliebige Artikel in Sekundenschnelle zusammen! Quelle: https://pa.ag/3qNNMRD SGE While Browsing könnte möglicherweise einen Teil des tatsächlichen Website-Traffics wegnehmen und sich zudem negativ auf Metriken wie Time-on-Site auswirken.
  42. Ist viel Sidebar-Interaktion gut? Oder vielleicht eher analog zur Return-to-SERP

    ein Indikator für nicht so gute Inhalte? Intent Mismatch etc.?
  43. Eine Sammlung von großen KI-Modellen und nicht ein einzelnes LLM

    – Gemini wird als zukünftiges KI-Framework u. a. Bard und der SGE als Basis dienen. Google arbeitet zudem an Gemini
  44. 78 peakace.agency Was wir bisher zu Gemini wissen Anvisierter Release:

    ab 2024 – in einem mehrstufigen Prozess Quellen: https://pa.ag/40FznnV & https://pa.ag/3ul5c9p Multimodalität Input / Output mittels multipler Formate (z. B. Text, Audio, Video, Gesten etc.) Reinforcement Learning Um Halluzinieren drastisch zu reduzieren 3rd-Party-fähig Hohe Effizienz bei der Verwendung externer Tools und APIs Gedächtnis Wissensbasis aufbauen und diese erweitern, während das Modell lernt
  45. Meine Theorie: (Nicht öffentliche) Confidence Levels, z. B. für YMYL

    in das Main LLM einführen und Special Interest- Modelle wie Med-PaLM 2, wo nötig, zusätzlich abfragen. SGE-Inhalte werden sich noch mal stark (qualitativ) verändern
  46. Die SGE ist nichts anderes als die nächste Evolutionsstufe in

    Googles permanenter Bemühung, Anfragen direkt zu beantworten
  47. 83 peakace.agency Der Deal wurde (einseitig) überarbeitet. Danke, Google! KI-Zusammenfassungen

    verändern das Geschäft, auf dem Google aufgebaut wurde („Gebt uns Inhalte, wir geben euch Traffic“) grundlegend, indem noch mehr Inhalte der Quelle übernommen und direkt gezeigt werden – und damit mehr der Search Journey auf Google verbleibt.
  48. 84 peakace.agency Welcome MetNet-3 – oder glaubt ihr, das ist

    auch Zufall? „Currently available in the contiguous United States […] MetNet-3 is helping bring accurate and reliable weather information to people in multiple countries and languages.” Quelle: https://pa.ag/3uaeqVX Wetter-Integration der SGE
  49. Zudem: Diese Widgets kosten Geld, u. a. für Design, Produktion,

    Wartung und ggf. Aktualisierung. Produktpartnerschaften skalieren nur bedingt und bedeuten immer manuellen Aufwand
  50. 88 peakace.agency Auch Zufall … Klar, oder? US eCommerce SERP

    Mitte Nov. 23 … Und nicht im Shopping Tab! ▪ Preisverlauf in den SERPs ▪ Filterleiste als Default an, zeigt deutlich mehr beliebte Produkte ▪ Produkte selbst ziehen wiederum mehr Inhalte von den Webseiten ▪ Buy-now-Button direkt in den Checkout-Prozess
  51. 91 peakace.agency Google auf der Search On ‘21: Quellen: https://pa.ag/3amVV3L

    & https://pa.ag/46isw5g My team and I spent a great deal of time providing high-quality answers to questions that haven’t even been asked yet. Prabhakar Raghavan (SVP, Google) Unbedingt lesenswert:
  52. 92 peakace.agency Dazu passt auch der neue Follow-this-Topic-Button super …

    Vmtl. auch nur eine Zwischenlösung, um eure Präferenzen – ohne erneute Suchanfrage – besser zu verstehen:
  53. 94 peakace.agency Das gilt z. B. auch für Bing Chat

    (bzw. jetzt Copilot) Denn: Der Chat-Dialog erlaubt ein besseres Verständnis von Kontext durch die Kombination aus (multiplen) Queries, User-Profilen und Ranking-Daten: Quelle: https://pa.ag/3u8gLRs It’s a little bit more time to really go deep in understanding the query […] this is all about being able to have an orchestration between the queries itself and the ranking and the profile of a user to really go deeper in understanding what the user is looking for. Fabrice Chanel (Principal PM, Bing)
  54. Denn strukturierte Daten sind viel zu limitiert. So kennt schema.org

    bspw. nur ~800 Markup-Typen und ~1.400 verschiedene Eigenschaften. Google bereitet sich darauf vor, nicht mehr von Structured Data (schema.org) abhängig zu sein
  55. Sie analysieren Anfragen in natürlicher Sprache und sagen auf Grundlage

    ihres Sprachverständnisses die bestmögliche Antwort voraus. Generative Pre-Trained Transformers
  56. 102 peakace.agency Was sind denn bitte Latent Spaces? Vereinfacht (!)

    gesagt: Latent Spaces vermitteln einer Maschine ein komprimiertes Verständnis der Welt – durch räumliche Darstellung. Und das Model lernt dabei automatisch! Quelle: https://pa.ag/3sBne6X Menschen können Themen verstehen, indem sie beobachtete Ereignisse in komprimierter Darstellung im Gehirn kodieren. Ohne uns jedes Detail des Aussehens zu merken, können wir so z. B. einen Hund auf der Straße erkennen.
  57. … sondern vielmehr eine Rich Experience direkt auf / in

    der SERP – ohne diese verlassen zu müssen. 10 Blue Links werden für viele Queries nicht mehr der Standard sein …
  58. 107 peakace.agency Niemand braucht 10 Antworten, wenn man die eine

    richtige Antwort bekommen kann: Quelle: https://pa.ag/3u8gLRs If AI search engines understand what is asked of them, then they are better able to provide the correct answers. That makes offering ten blue links no longer necessary. It resembles the interaction between humans, where one will ask the other something and receives a response. Nobody needs to respond with ten answers, right? Fabrice Chanel (Principal PM, Bing)
  59. Head Terms Long Tail Head Terms Long Tail Latent Tail

    h/t Tom Anthony Die Search Demand Curve wird sich signifikant verändern
  60. 112 peakace.agency Autonome KI wächst vstl. mit CAGR von 43

    % (29 Mrd. USD) Experimentelle Systeme, die auf GPT-4 oder ähnlichen Modellen laufen, ziehen Milliarden von Dollar an Investitionen an, da das Silicon Valley darum wetteifert, aus den Fortschritten Kapital zu schlagen. Quelle: https://pa.ag/3rWPMHe
  61. „Selbstgesteuerte, sich wiederholende Anweisungen, die bei jeder Iteration Ergebnisse generieren,

    ermöglichen es autonomen Agenten selbstständig Aufgaben zu entwickeln, zu priorisieren und abzuschließen – sobald ein Ziel vorgegeben wird.“ Fähigkeiten von KI-Agenten
  62. Autonome Systeme lernen und passen sich dynamischen Umgebungen an. Sie

    entwickeln sich weiter, wenn sich die Umgebung ändert. Autonom (neu) vs. automatisiert (alt)
  63. 118 peakace.agency Warum ist das für ein Computersystem / eine

    KI so schwierig? Angenommen, ihr müsst ein Meeting mit einer Gruppe von Kund:innen planen. Dies erfordert den Einsatz von komplexem Denkvermögen: Für die KI gilt es, die Präferenzen aller Beteiligten zu ermitteln, Konflikte zu lösen und gleichzeitig das Fingerspitzengefühl zu bewahren, das bei der Arbeit mit Kund:innen erforderlich ist.
  64. Agenten müssen kontinuierlich dazulernen und wichtige Grundannahmen über menschliches Verhalten

    miteinbeziehen können, die dem Common Sense entsprechen. Die größte Herausforderung?
  65. KI-Agenten werden die Produktivität und Abläufe in sämtlichen Branchen verbessern

    und ermöglichen es Unternehmen, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben. Warum mich das begeistert?
  66. 124 peakace.agency Marketing, Sales & Produktentwicklung mit größter Exposure „Nearly

    four in ten respondents [of 100 CEOs] expect more than 20% of their companies’ workforces will be reskilled.” Quelle: https://pa.ag/47oTp8E
  67. 125 peakace.agency Tendenz deutlich steigend (in den kommenden 3-5 Jahren)!

    Generative KI wird alle Kerntätigkeiten im Bereich SEO (Recherche, Content, Analytics, etc.) nachhaltig verändern. Quelle: https://pa.ag/47ud3Qq
  68. SEOs werden repetitive Aufgaben an einen KI-Agenten übertragen, während sie

    sich selbst auf das strategische Denken fokussieren. KI plus Agenten werden den SEO-Job nachhaltig verändern
  69. Suche neu definieren mit autonomen Agenten Was wäre, wenn man

    den menschlichen Faktor komplett aus der Suche entfernen würde?
  70. 128 peakace.agency User könnten das Suchen an einen Agenten delegieren

    „ChatGPT [Bard / YXZ], finde und buche mir einen Flug nach Salzburg für die kommende #seokomm” ▪ Das Ranking in einer Welt autonomer Agenten würde anders aussehen als das heutige Ranking. Verschiedene Rankings ▪ Der Agent müsste die jeweiligen Präferenzen der User gut kennen, sodass er deren Ergebnisse priorisiert. ▪ Beispiele: Bestellungen immer bei Amazon, Flugbuchungen immer über Lufthansa Anbieter:innen- präferenz ▪ Agenten werden (zunächst) bekannte, zuverlässige Quellen wie Google als Indikator für die Relevanz und Verlässlichkeit heran- ziehen. Proxying (vorerst) ▪ Sie führen eigenständig Recherchen durch und leiten aus den gewon- nenen Informationen Maßnahmen ab. Recherche & Follow-up Der Agent erfragt vom User nur die Informationen, die für die Recherche und Empfehlung erforderlich sind.
  71. 129 peakace.agency Ein Erster Schritt in die Richtung: A… Assistant

    with Bard! „We’re building Assistant with Bard to be a more personalized helper that’s integrated with some of the Google services you already use […]” Quelle: https://pa.ag/3MFx2ne
  72. 130 peakace.agency Richtig gut wird‘s, wenn unsere Agents uns tatsächlich

    kennen Denn: Dann muss ich meine Präferenzen nicht mehr spezifizieren und bekomme nur noch einen Vorschlag zur finalen Freigabe. Hey Bastian, darf ich deine Flüge zur #seokomm, wie üblich, heute für dich buchen? peakace.agency
  73. 132 peakace.agency Grundlegende Biologie (besser) verstehen mit AlphaFold „By unlocking

    the modeling of protein and ligand structures together with nucleic acids and those containing post- translational modifications, our model provides a more rapid and accurate tool for examining fundamental biology.” Quelle: https://pa.ag/40IuR87 Das Gesundheitswesen wird besser werden (und das ist dringend notwendig) ▪ Agents werden auch dem Gesundheits- personal helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und produktiver zu sein. ▪ Agents werden Patient:innen helfen, eine einfache Triage vorzunehmen, Ratschläge für den Umgang mit Gesundheitsproblemen zu erhalten und zu entscheiden, ob sie sich in Behandlung begeben sollten.
  74. 133 peakace.agency Mensch und Roboter kommunizieren mittels EEG-Schnittstelle „NOIR, a

    general-purpose, intelligent brain-robot interface system that enables humans to command robots to perform everyday activities through brain signals.” Quelle: https://pa.ag/3SIXi41 Our system demonstrates success in an expansive array of 20 challenging, everyday household activities […] The effectiveness is improved by its synergistic integration of robot learning algorithms, allowing for NOIR to adapt to individual users and predict their intentions […] Der Roboter kocht, die nötigen Anweisungen stammen nur vom daran Denken.
  75. 134 peakace.agency Drastische Verbesserungen der derzeitigen LLMs … … sowie

    deutlich effizientere (x5-x10) Multi-Modality-Implementierungen Quellen: https://pa.ag/3st19aN, https://pa.ag/3uggLid, https://pa.ag/3QP6MZ4 & https://pa.ag/3SEjIDu
  76. 135 peakace.agency RetNet von Microsoft: der Transformers-Killer? Alles neu? Retentive

    Network macht das unmögliche Dreieck möglich, das gleichzeitig Trainingsparallelität, gute Leistung und niedrige Inferenzkosten erzielt. Könnte das die neue Basisarchitektur für LLMs werden? Quellen: https://pa.ag/47NK4rX & https://pa.ag/3PvwLVJ Die Ergebnisse sind um ein Vielfaches besser als bei derzeitigen Implementierungen. Dies könnte enorme Auswirkungen haben, sobald andere Teams in der Lage sind, das zu reproduzieren.
  77. 138 peakace.agency Worauf solltet ihr euch einstellen? Neue Player –

    in allen Bereichen (u. a. Chips, Infrastruktur, Modelle etc.), bspw. Leo AI, Samsung Gauss etc. Signifikante Fortschritte in den Bereichen Architektur & Foundational Models (LLMs etc.) Eine großangelegte Desinformations- kampagne (bei der im Nachhinein rauskommt, dass KI eine signifikante Rolle gespielt hat) Stärkere Auswirkungen auf Jobs im Marketing (yep, Prompting ist auch schon wieder fast old news) KI wird zukünftig deutlich interaktiver (Zielvorgabe reicht) und natürlicher zu bedienen sein (Multimodalität etc.) Modellentwicklung mit starkem Fokus auf menschlichem Verhalten (vgl. Microsoft LeMa)