Good Morning from San Francisco,

Metas Llama 3.1 kennt Harry Potter offenbar auswendig. 42 Prozent des ersten Buchs, Wort für Wort. Stanford-Forscher haben das “Gedächtniswunder” entlarvt.

Das Modell rezitiert ganze Passagen. Ganz ähnlich wohl bei Tolkiens "Der Hobbit" und Orwells “1984". Die Vorgängerversion hatte nur 4,4 Prozent geschafft.

Meta-Boss Mark Zuckerberg soll die Raubkopien aus Schatten-Bibliotheken im Netz angeblich genehmigt haben.

Die Stanford Studie entlarvt danach Metas Ausreden: KI speichert komplette Bücher und lernt nicht nur Muster. Das dürfte den Rechteinhabern starke Munition für ihre Gerichtsprozesse liefern.

Stay curious, 🤖

Marcus Schuler

Meta-KI kann fast die Hälfte von Harry Potter zitieren – Wort für Wort

Der Meta-Konzern hat sich selbst ein Bein gestellt. Das Unternehmen trainierte sein Llama 3.1-Modell offenbar so gründlich mit Harry Potter, dass es nun 42 Prozent des ersten Buchs perfekt wiedergeben kann. Eine Stanford-Studie hat das Ausmaß jetzt aufgedeckt.

Die Forscher testeten 13 KI-Modelle an Tausenden Buchpassagen. Llama 3.1 70B übertraf alle anderen. Es spuckt 50-Wort-Abschnitte aus "Harry Potter und der Stein der Weisen" in der Hälfte aller Versuche korrekt aus. Das Vorgängermodell Llama 1 schaffte nur 4,4 Prozent desselben Buchs.

Meta machte das Problem also schlimmer und nicht besser.

Ironie: Richard Kadreys "Sandman Slim" speicherte Llama 3.1 nur zu 0,13 Prozent. Ausgerechnet. Kadrey verklagt Meta nämlich wegen Urheberrechtsverletzung.

Beliebte Bücher wie "Der Hobbit" und "1984" landen dagegen komplett im digitalen Gedächtnis.

Meta Boss Mark Zuckerberg kämpft derzeit an vielen Fronten. Zuckerberg soll wohl persönlich die Nutzung von Raubkopien aus "Schatten-Bibliotheken" wie LibGen genehmigt haben. Ein Ingenieur soll intern vor dem Herunterladen der Raubkopien gewarnt haben: "Das fühlt sich nicht richtig an."

Das Unternehmen verlor mittlerweile 11 seiner 14 Top-Llama-Forscher. Die neue Llama 4 Version Behemoth verschiebt sich auf Ende 2025. Meta investierte verzweifelt 14 Milliarden Dollar in Scale AI. Google kündigte daraufhin seinen 200-Millionen-Vertrag mit Scale.

Warum das wichtig ist:

• Meta behauptete, KI-Modelle lernen nur "Muster". Die Studie beweist das Gegenteil: Llama speichert komplette Bücher ab.
• Gerichte könnten die Modelle selbst als illegale Kopien einstufen - nicht nur deren Ausgaben.

Read on, my dear:

• Understanding AI: Meta's Llama 3.1 can recall 42 percent of the first Harry Potter book

KI Image des Tages

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Mehr Hirn statt mehr Power: Warum KI-Koordination Skalierung ersetzt

Anthropic hat Details zu Claudes Forschungsfunktion veröffentlicht. Das System nutzt mehrere KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Grund: Ein Einzelmodell schafft komplexe Aufgaben schlechter.

Die Firma testete ihr Multi-Agent-System gegen Einzelagenten. Das Ergebnis: 90,2 Prozent bessere Leistung. Claude Opus 4 koordiniert dabei Claude Sonnet 4 als Arbeitsagenten.

Architektur umgeht Grenzen

Das System imitiert Forschungsteams. Ein Hauptagent analysiert Anfragen und erstellt spezialisierte Teilagenten für verschiedene Aspekte gleichzeitig.

Jeder Teilagent erforscht seinen Bereich unabhängig. Dann meldet er komprimierte Erkenntnisse zurück. Das unterscheidet sich von sequenzieller Abarbeitung durch einen Agent.

Drei Faktoren erklären 95 Prozent der Leistungsunterschiede: Token-Nutzung (80 Prozent), Tool-Aufrufe und Modellwahl. Mehr Token helfen nur bei intelligenter Verteilung.

Kosten steigen dramatisch

Multi-Agent-Systeme fressen Token. Einzelagenten nutzen 4-mal mehr Token als Chat-Interaktionen. Multi-Agent-Systeme brauchen 15-mal mehr als normale Chats.

Modellqualität schlägt rohe Rechenpower. Das Upgrade von Claude Sonnet 3.7 auf Sonnet 4 brachte größere Gewinne als verdoppelte Token-Budgets beim älteren Modell.

Parallele Verarbeitung beschleunigt

Geschwindigkeitsverbesserungen kamen durch parallele Arbeit: 3-5 Teilagenten gleichzeitig statt nacheinander. Teilagenten nutzen mehrere Tools auf einmal.

Diese Änderungen reduzierten Forschungszeit um 90 Prozent bei komplexen Anfragen. Aufgaben, die früher Stunden dauerten, schaffen sie jetzt in Minuten.

Frühe Versionen erzeugten 50 Teilagenten für einfache Anfragen oder suchten endlos nach nicht existierenden Informationen. Anthropic baute Resume-Systeme, die bei Fehlerpunkten neu starten statt komplett von vorn beginnen.

Warum das wichtig ist:

• Token-Verteilung über Agenten könnte wichtiger sein als reine Modellgröße – Koordination schlägt Skalierung
• Multi-Agent-Systeme lösen Kontextlimits einzelner Modelle, rechtfertigen aber nur bei wertvollen Aufgaben die 15-fachen Kosten

Read on, my dear:

• implicator.ai: How Anthropic's Multi-Agent AI Beats Single Models by 90%

🛠️ KI-Werkzeugkasten

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1. Die Gründer 👥

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4. Die Finanzierung 💰

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