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Investoren sagen voraus: KI wird 2026 den Arbeitsmarkt verändern

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Die Vorhersagen über die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt im Jahr 2026 deuten darauf hin, dass bis zu 11,7 % der Arbeitsplätze automatisiert werden könnten, was zu einem Rückgang von Einstiegspositionen und Entlassungen führen könnte.
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Wie KI Einstiegsjobs im Technologiebereich neu gestaltet

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Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat erhebliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, insbesondere im Technologiebereich. Einstiegsjobs stehen vor neuen Herausforderungen, da KI Routineaufgaben automatisiert und die Erwartungen an die Fähigkeiten von neuen Absolventen verändert.
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Wie KI das Marketing revolutioniert: 13 Beispiele für erfolgreiche Anwendungen

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In diesem Artikel werden 13 beeindruckende Beispiele vorgestellt, die zeigen, wie KI im Marketing eingesetzt wird, um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
Artikelbild für den Artikel: NotebookLM: Datenquellen in strukturierte Tabellen umwandeln

NotebookLM: Datenquellen in strukturierte Tabellen umwandeln

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NotebookLM hat eine neue Funktion namens Data Tables eingeführt, die es Nutzern ermöglicht, Informationen aus verschiedenen Quellen in einem strukturierten Format zu organisieren und zu analysieren.
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Google testet 30-minütige Audio-Vorlesungen auf NotebookLM

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Google testet ein neues Format für Audio-Vorlesungen auf NotebookLM, das eine umfassende AI-generierte Vorlesung von etwa 30 Minuten Länge bietet. Diese Vorlesungen sollen in verschiedenen Sprachen verfügbar sein und richten sich an Studierende, Forscher und Berufstätige.
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Codex vs. Claude Code: Welches KI-Tool passt zu dir?

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In diesem Artikel vergleichen wir die KI-Entwicklungstools Codex und Claude Code, beleuchten ihre Stärken und Schwächen und geben Empfehlungen für Entwickler.
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Gedächtnis: Wie Agenten lernen

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In diesem Artikel untersuchen wir, wie Gedächtnis Agenten beim Lernen unterstützt und welche Arten von Gedächtnis es gibt. Wir betrachten Implementierungsmuster und deren Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Agenten.
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Spekulative Dekodierungsmodelle: Fortschritte und Herausforderungen

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In diesem Artikel werden die neuesten Entwicklungen im Bereich der spekulativen Dekodierung, insbesondere die Veröffentlichung von SpecBundle Phase 1 und SpecForge v0.2, untersucht. Wir beleuchten die Herausforderungen und Vorteile dieser Technologien.
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Speculative Decoding Modelle: Ein Fortschritt in der KI-Inferenz

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Der Artikel behandelt die Veröffentlichung von SpecBundle Phase 1 und SpecForge v0.2, die darauf abzielen, spekulatives Decoding für die breitere Gemeinschaft zugänglich zu machen und die Inferenzgeschwindigkeit großer Sprachmodelle zu verbessern.