KITE AI 中文
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Kite Creator Spotlight: Offizielle Regeln｜TeilnahmebedingungenKite ist der exklusive Premium-Partner von The Blockchain 100 2026 auf Binance Square. Zur Feier starten wir den Kite Creator Spotlight: einen zusätzlichen Prämienpool von 80.000 $KITE (≈10.000 $) für Creator, die neue Perspektiven, eigene Recherchen und anregende Gespräche rund um die Agentenökonomie einbringen.
1. Kampagnenzeitraum
16. Okt. 2026 bis 1. Nov. 2026, 23:59 Uhr (UTC)
2. So nehmen Sie teil
1) Folgen Sie diesem Konto.
2) Veröffentlichen Sie während der Kampagne einen eigenen Binance-Square-Beitrag über Kite und die Agentenökonomie mit #KiteBBW und $KITE. Textbeiträge müssen mindestens 200 Zeichen umfassen; Videos müssen mindestens 30 Sekunden lang sein.
Kite Creator Spotlight: Offizielle Regeln｜Teilnahmebedingungen
Kite ist der exklusive Premium-Partner von The Blockchain 100 2026 auf Binance Square. Zur Feier starten wir den Kite Creator Spotlight: einen zusätzlichen Prämienpool von 80.000 $KITE (≈10.000 $) für Creator, die neue Perspektiven, eigene Recherchen und anregende Gespräche rund um die Agentenökonomie einbringen.
1. Kampagnenzeitraum
16. Okt. 2026 bis 1. Nov. 2026, 23:59 Uhr (UTC)
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1. Kampagnenzeitraum
16. Okt. 2026 bis 1. Nov. 2026, 23:59 Uhr (UTC)
2. So nehmen Sie teil
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CoreWeave hat 29,8 Milliarden Dollar Schulden und nur 3,95 Milliarden Dollar Bargeld. Wie groß ist der finanzielle Druck bei anderen GPU-Clouds?
Unser neuer Kurzfilm über Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Lauf vom 27. Oktober. Wir haben einen Bot beauftragt, die Bilanzen von fünf börsennotierten GPU-Clouds zu überwachen und uns nur dann zu benachrichtigen, wenn bei einem Posten etwas nicht stimmt. Mit Geld aus seinem eigenen Budget kaufte er Finanzdaten bei stablefinance und Nachrichten bei Serper.
▷ Bevor er Geld ausgab, legte er zunächst einen Plan vor: fünf Aktiensymbole, Bilanzposten und Nachrichten – ein Lauf kostet etwa 0,12 Dollar.
▷ Wir antworteten mit einem kurzen „OK“, und schon bezahlte er mit dem dafür eingerichteten Budget von 100 Dollar in Kite Agent Passport.
▷ Beim ersten Lauf lag der Zinsdeckungsgrad aller fünf Unternehmen unter dem Zweifachen. Die Schulden von CoreWeave entsprachen dem 8,94-Fachen des Eigenkapitals. Jetzt aktualisiert diese regelmäßige Aufgabe jeden Montag die Seite unauffällig – für etwa 0,5 Dollar im Monat.
Lass einen Agenten deine Bilanzen im Blick behalten und behalte den Montag für dich.
Probiere es mit deinem eigenen Agenten aus: Richte Kite Agent Passport unter https://agentpassport.ai/ ein. 🪁
CoreWeave hat 29,8 Milliarden Dollar Schulden und nur 3,95 Milliarden Dollar Bargeld. Wie groß ist der finanzielle Druck bei anderen GPU-Clouds?
Unser neuer Kurzfilm über Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Lauf vom 27. Oktober. Wir haben einen Bot beauftragt, die Bilanzen von fünf börsennotierten GPU-Clouds zu überwachen und uns nur dann zu benachrichtigen, wenn bei einem Posten etwas nicht stimmt. Mit Geld aus seinem eigenen Budget kaufte er Finanzdaten bei stablefinance und Nachrichten bei Serper.
▷ Bevor er Geld ausgab, legte er zunächst einen Plan vor: fünf Aktiensymbole, Bilanzposten und Nachrichten – ein Lauf kostet etwa 0,12 Dollar.
▷ Wir antworteten mit einem kurzen „OK“, und schon bezahlte er mit dem dafür eingerichteten Budget von 100 Dollar in Kite Agent Passport.
▷ Beim ersten Lauf lag der Zinsdeckungsgrad aller fünf Unternehmen unter dem Zweifachen. Die Schulden von CoreWeave entsprachen dem 8,94-Fachen des Eigenkapitals. Jetzt aktualisiert diese regelmäßige Aufgabe jeden Montag die Seite unauffällig – für etwa 0,5 Dollar im Monat.
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▷ Bevor er Geld ausgab, legte er zunächst einen Plan vor: fünf Aktiensymbole, Bilanzposten und Nachrichten – ein Lauf kostet etwa 0,12 Dollar.
▷ Wir antworteten mit einem kurzen „OK“, und schon bezahlte er mit dem dafür eingerichteten Budget von 100 Dollar in Kite Agent Passport.
▷ Beim ersten Lauf lag der Zinsdeckungsgrad aller fünf Unternehmen unter dem Zweifachen. Die Schulden von CoreWeave entsprachen dem 8,94-Fachen des Eigenkapitals. Jetzt aktualisiert diese regelmäßige Aufgabe jeden Montag die Seite unauffällig – für etwa 0,5 Dollar im Monat.
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Warum kann ein Unternehmen in einem bestimmten Bereich so weit vorne liegen? Die Antwort ist vielleicht nicht Talent, sondern jahrelange Konzentration auf nur eine Richtung.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu Gast ist Jerry Tworek, ehemaliger OpenAI-Forscher und maßgeblicher Architekt der Reasoning-Modelle o1/o3.
▷ Anthropic ist beim Programmieren erfolgreich, vor allem dank seines Fokus: Schon als die Gründer noch bei OpenAI waren, maßen sie dem Programmieren enorme Bedeutung bei und sahen es als notwendigen Schritt auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz. Jahrelange Investitionen mündeten schließlich in Claude Code und Programmieragenten.
▷ Wenn die Zukunft von Daten bestimmt wird, sind Daten ein Nullsummenspiel: Konzentriert man Daten und Arbeitskraft auf bestimmte Fähigkeiten, wird das Modell darin besser, büßt dafür aber andere Fähigkeiten ein. So entwickeln sich die Labore ganz natürlich zu Spezialisten auf unterschiedlichen Gebieten.
▷ Wenn die Zukunft von Forschung bestimmt wird, ist diese mit hohen Risiken, aber auch hohen Erträgen verbunden: Eine gute Idee kann alle Bereiche zugleich verbessern und durch das Training eines leistungsfähigeren Modells zu einem umfassenden Vorsprung führen. Im Moment lässt sich nur schwer beurteilen, welche dieser Zukünfte uns erwartet.🪁
Warum kann ein Unternehmen in einem bestimmten Bereich so weit vorne liegen? Die Antwort ist vielleicht nicht Talent, sondern jahrelange Konzentration auf nur eine Richtung.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu Gast ist Jerry Tworek, ehemaliger OpenAI-Forscher und maßgeblicher Architekt der Reasoning-Modelle o1/o3.
▷ Anthropic ist beim Programmieren erfolgreich, vor allem dank seines Fokus: Schon als die Gründer noch bei OpenAI waren, maßen sie dem Programmieren enorme Bedeutung bei und sahen es als notwendigen Schritt auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz. Jahrelange Investitionen mündeten schließlich in Claude Code und Programmieragenten.
▷ Wenn die Zukunft von Daten bestimmt wird, sind Daten ein Nullsummenspiel: Konzentriert man Daten und Arbeitskraft auf bestimmte Fähigkeiten, wird das Modell darin besser, büßt dafür aber andere Fähigkeiten ein. So entwickeln sich die Labore ganz natürlich zu Spezialisten auf unterschiedlichen Gebieten.
▷ Wenn die Zukunft von Forschung bestimmt wird, ist diese mit hohen Risiken, aber auch hohen Erträgen verbunden: Eine gute Idee kann alle Bereiche zugleich verbessern und durch das Training eines leistungsfähigeren Modells zu einem umfassenden Vorsprung führen. Im Moment lässt sich nur schwer beurteilen, welche dieser Zukünfte uns erwartet.🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu Gast ist Jerry Tworek, ehemaliger OpenAI-Forscher und maßgeblicher Architekt der Reasoning-Modelle o1/o3.
▷ Anthropic ist beim Programmieren erfolgreich, vor allem dank seines Fokus: Schon als die Gründer noch bei OpenAI waren, maßen sie dem Programmieren enorme Bedeutung bei und sahen es als notwendigen Schritt auf dem Weg zur allgemeinen künstlichen Intelligenz. Jahrelange Investitionen mündeten schließlich in Claude Code und Programmieragenten.
▷ Wenn die Zukunft von Daten bestimmt wird, sind Daten ein Nullsummenspiel: Konzentriert man Daten und Arbeitskraft auf bestimmte Fähigkeiten, wird das Modell darin besser, büßt dafür aber andere Fähigkeiten ein. So entwickeln sich die Labore ganz natürlich zu Spezialisten auf unterschiedlichen Gebieten.
▷ Wenn die Zukunft von Forschung bestimmt wird, ist diese mit hohen Risiken, aber auch hohen Erträgen verbunden: Eine gute Idee kann alle Bereiche zugleich verbessern und durch das Training eines leistungsfähigeren Modells zu einem umfassenden Vorsprung führen. Im Moment lässt sich nur schwer beurteilen, welche dieser Zukünfte uns erwartet.🪁
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Jedes Modell kann ein Briefing verfassen. Aber was wäre, wenn dein Agent für jeden Schritt das am besten geeignete Modell auswählen und jeden Aufruf selbst bezahlen könnte?
Unser neuer Kurzfilm zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Lauf vom 15. Oktober. Wir baten einen Bot um ein aktuelles Briefing zur Straße von Hormus. Über BlockRunAI bezahlte er fünf Modelle aus vier Labors – ohne sich irgendwo zu registrieren oder einen API-Schlüssel zu verwenden.
▷ Bevor er den ersten Cent ausgab, holte er für jeden kostenpflichtigen Aufruf einen Preis ein: insgesamt etwa 0,78 $, wobei kein einzelner Aufruf unser Limit von 0,50 $ überschritt.
▷ Claude verfasste die Analyse, Grok lieferte Gegenargumente und Gemini übernahm den Faktencheck. Der Analyst stufte die Lage als kritisch ein, das Red Team widersprach, und die abschließende Bewertung lautete „Hoch“.
▷ Die Infografik wurde von zwei Bildmodellen erstellt. Insgesamt gab es 11 kostenpflichtige Aufrufe für 0,71 $, abgebucht von dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Budget von 100 $.
Mit Agenten recherchieren – und den Schlüssel stets selbst in der Hand behalten.
Probiere es mit deinem eigenen Agenten aus: Richte Kite Agent Passport unter https://agentpassport.ai/ ein. 🪁
Jedes Modell kann ein Briefing verfassen. Aber was wäre, wenn dein Agent für jeden Schritt das am besten geeignete Modell auswählen und jeden Aufruf selbst bezahlen könnte?
Unser neuer Kurzfilm zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Lauf vom 15. Oktober. Wir baten einen Bot um ein aktuelles Briefing zur Straße von Hormus. Über BlockRunAI bezahlte er fünf Modelle aus vier Labors – ohne sich irgendwo zu registrieren oder einen API-Schlüssel zu verwenden.
▷ Bevor er den ersten Cent ausgab, holte er für jeden kostenpflichtigen Aufruf einen Preis ein: insgesamt etwa 0,78 $, wobei kein einzelner Aufruf unser Limit von 0,50 $ überschritt.
▷ Claude verfasste die Analyse, Grok lieferte Gegenargumente und Gemini übernahm den Faktencheck. Der Analyst stufte die Lage als kritisch ein, das Red Team widersprach, und die abschließende Bewertung lautete „Hoch“.
▷ Die Infografik wurde von zwei Bildmodellen erstellt. Insgesamt gab es 11 kostenpflichtige Aufrufe für 0,71 $, abgebucht von dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Budget von 100 $.
Mit Agenten recherchieren – und den Schlüssel stets selbst in der Hand behalten.
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Unser neuer Kurzfilm zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Lauf vom 15. Oktober. Wir baten einen Bot um ein aktuelles Briefing zur Straße von Hormus. Über BlockRunAI bezahlte er fünf Modelle aus vier Labors – ohne sich irgendwo zu registrieren oder einen API-Schlüssel zu verwenden.
▷ Bevor er den ersten Cent ausgab, holte er für jeden kostenpflichtigen Aufruf einen Preis ein: insgesamt etwa 0,78 $, wobei kein einzelner Aufruf unser Limit von 0,50 $ überschritt.
▷ Claude verfasste die Analyse, Grok lieferte Gegenargumente und Gemini übernahm den Faktencheck. Der Analyst stufte die Lage als kritisch ein, das Red Team widersprach, und die abschließende Bewertung lautete „Hoch“.
▷ Die Infografik wurde von zwei Bildmodellen erstellt. Insgesamt gab es 11 kostenpflichtige Aufrufe für 0,71 $, abgebucht von dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Budget von 100 $.
Mit Agenten recherchieren – und den Schlüssel stets selbst in der Hand behalten.
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„Ein Agent für Datenwissenschaft, ein Agent für Technik, ein Agent für Produktmanagement“ – ein Multi-Agenten-Design, das die menschliche Organisationsstruktur einfach kopiert, könnte von Anfang an auf wackligen Beinen stehen.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge des The Cognitive Revolution Podcast. Zu Gast ist Flo Crivello, Gründer und CEO von Lindy. Seiner Ansicht nach sollte man Fähigkeiten in den meisten Fällen so weit wie möglich in einem einzigen Agenten bündeln, statt sie auf mehrere Agenten aufzuteilen.
▷ Menschliche Organisationen brauchen Arbeitsteilung, weil jeder nur 24 Stunden am Tag hat und der Kontext, den man im Kopf behalten kann, begrenzt ist. Agenten unterliegen diesen Einschränkungen nicht: Sie können jederzeit abgespalten und kopiert werden und an einem Tag so viel erledigen, wie sie wollen.
▷ Arbeitsteilung ist also kein guter Grund, mehrere Agenten einzusetzen. Oft bauen Menschen aus übertriebener Vermenschlichung intuitiv Multi-Agenten-Systeme, die weit mehr Agenten umfassen als optimal wäre.
▷ Er ergänzt, dass dies keine absolute Aussage ist: Es gibt durchaus gute Gründe für mehrere Agenten – Arbeitsteilung gehört jedoch nicht dazu.🪁
„Ein Agent für Datenwissenschaft, ein Agent für Technik, ein Agent für Produktmanagement“ – ein Multi-Agenten-Design, das die menschliche Organisationsstruktur einfach kopiert, könnte von Anfang an auf wackligen Beinen stehen.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge des The Cognitive Revolution Podcast. Zu Gast ist Flo Crivello, Gründer und CEO von Lindy. Seiner Ansicht nach sollte man Fähigkeiten in den meisten Fällen so weit wie möglich in einem einzigen Agenten bündeln, statt sie auf mehrere Agenten aufzuteilen.
▷ Menschliche Organisationen brauchen Arbeitsteilung, weil jeder nur 24 Stunden am Tag hat und der Kontext, den man im Kopf behalten kann, begrenzt ist. Agenten unterliegen diesen Einschränkungen nicht: Sie können jederzeit abgespalten und kopiert werden und an einem Tag so viel erledigen, wie sie wollen.
▷ Arbeitsteilung ist also kein guter Grund, mehrere Agenten einzusetzen. Oft bauen Menschen aus übertriebener Vermenschlichung intuitiv Multi-Agenten-Systeme, die weit mehr Agenten umfassen als optimal wäre.
▷ Er ergänzt, dass dies keine absolute Aussage ist: Es gibt durchaus gute Gründe für mehrere Agenten – Arbeitsteilung gehört jedoch nicht dazu.🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge des The Cognitive Revolution Podcast. Zu Gast ist Flo Crivello, Gründer und CEO von Lindy. Seiner Ansicht nach sollte man Fähigkeiten in den meisten Fällen so weit wie möglich in einem einzigen Agenten bündeln, statt sie auf mehrere Agenten aufzuteilen.
▷ Menschliche Organisationen brauchen Arbeitsteilung, weil jeder nur 24 Stunden am Tag hat und der Kontext, den man im Kopf behalten kann, begrenzt ist. Agenten unterliegen diesen Einschränkungen nicht: Sie können jederzeit abgespalten und kopiert werden und an einem Tag so viel erledigen, wie sie wollen.
▷ Arbeitsteilung ist also kein guter Grund, mehrere Agenten einzusetzen. Oft bauen Menschen aus übertriebener Vermenschlichung intuitiv Multi-Agenten-Systeme, die weit mehr Agenten umfassen als optimal wäre.
▷ Er ergänzt, dass dies keine absolute Aussage ist: Es gibt durchaus gute Gründe für mehrere Agenten – Arbeitsteilung gehört jedoch nicht dazu.🪁
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„Vortraining ist tot“ lautet eine derzeit verbreitete Einschätzung. Doch Mark Chen, Chief Research Officer bei OpenAI, vertrat in einer kürzlich erschienenen Folge des Latent Space Podcast die gegenteilige Ansicht: Vortraining ist nicht tot, sondern wird vielmehr unterschätzt. Ein weiterer unterschätzter Bereich sei das Produktdenken: sich über den letztendlichen Verwendungszweck klar zu werden und die in der Forschung entwickelten grundlegenden Komponenten mit konkreten Anwendungsszenarien für intelligente Agenten in der realen Welt zu verbinden. Seiner Ansicht nach darf Forschung nicht abgeschottet im luftleeren Raum betrieben werden. Ohne Bezug zur praktischen Anwendung lässt sich selbst die beste Technologie nur schwer in ein wirklich nützliches Werkzeug verwandeln. Quelle: Latent Space Podcast（https://www.youtube.com/watch?v=fpAthTtha8c）
„Vortraining ist tot“ lautet eine derzeit verbreitete Einschätzung. Doch Mark Chen, Chief Research Officer bei OpenAI, vertrat in einer kürzlich erschienenen Folge des Latent Space Podcast die gegenteilige Ansicht: Vortraining ist nicht tot, sondern wird vielmehr unterschätzt. Ein weiterer unterschätzter Bereich sei das Produktdenken: sich über den letztendlichen Verwendungszweck klar zu werden und die in der Forschung entwickelten grundlegenden Komponenten mit konkreten Anwendungsszenarien für intelligente Agenten in der realen Welt zu verbinden. Seiner Ansicht nach darf Forschung nicht abgeschottet im luftleeren Raum betrieben werden. Ohne Bezug zur praktischen Anwendung lässt sich selbst die beste Technologie nur schwer in ein wirklich nützliches Werkzeug verwandeln. Quelle: Latent Space Podcast（https://www.youtube.com/watch?v=fpAthTtha8c）
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„Ein Data-Scientist-Agent, ein Engineer-Agent“ – ein Multi-Agenten-Design, das menschliche Organisationsstrukturen einfach nachahmt, könnte von Anfang an auf dem falschen Grundgedanken beruhen. In einer kürzlich erschienenen Folge des The Cognitive Revolution Podcast erklärte Flo Crivello, Gründer und CEO von Lindy: Menschliche Organisationen brauchen Arbeitsteilung, weil jeder Mensch nur 24 Stunden am Tag hat und sich nur begrenzt viel Kontext merken kann. Für Agenten gelten diese Einschränkungen nicht: Sie können jederzeit abgezweigt und kopiert werden und den ganzen Tag ununterbrochen arbeiten. „Arbeitsteilung“ ist also kein guter Grund, Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln. Oft bauen Menschen aufgrund übermäßiger Vermenschlichung Agentensysteme mit weit mehr Agenten als optimal. Er betonte auch, dass dies keine absolute Aussage sei: Es gebe durchaus andere gute Gründe für Multi-Agenten-Systeme – Arbeitsteilung gehöre jedoch nicht dazu. Originalvideo: https://www.youtube.com/watch?v=4JYoTE_VKaU
„Ein Data-Scientist-Agent, ein Engineer-Agent“ – ein Multi-Agenten-Design, das menschliche Organisationsstrukturen einfach nachahmt, könnte von Anfang an auf dem falschen Grundgedanken beruhen. In einer kürzlich erschienenen Folge des The Cognitive Revolution Podcast erklärte Flo Crivello, Gründer und CEO von Lindy: Menschliche Organisationen brauchen Arbeitsteilung, weil jeder Mensch nur 24 Stunden am Tag hat und sich nur begrenzt viel Kontext merken kann. Für Agenten gelten diese Einschränkungen nicht: Sie können jederzeit abgezweigt und kopiert werden und den ganzen Tag ununterbrochen arbeiten. „Arbeitsteilung“ ist also kein guter Grund, Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln. Oft bauen Menschen aufgrund übermäßiger Vermenschlichung Agentensysteme mit weit mehr Agenten als optimal. Er betonte auch, dass dies keine absolute Aussage sei: Es gebe durchaus andere gute Gründe für Multi-Agenten-Systeme – Arbeitsteilung gehöre jedoch nicht dazu. Originalvideo: https://www.youtube.com/watch?v=4JYoTE_VKaU
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Der nächste Schritt der KI besteht nicht nur darin, besser zu chatten – sie beginnt auch, selbst Entdeckungen zu machen: vom Lösen mathematischer Aufgaben bis zum Entwurf von Chips wird Innovation direkt durch Rechenleistung hervorgebracht.
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Sendung von CNBC Television. Hauptredner ist Sam Altman, CEO von OpenAI.
▷ Er sagt, KI werde nicht mehr nur zum Lösen mathematischer Aufgaben eingesetzt, sondern finde auch in vielen Wissenschaftsbereichen und bei den wichtigsten technischen Herausforderungen Anwendung. Sie helfe der Menschheit, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und neue Technologien zu erfinden.
▷ Als Beispiel nennt er einen Chip namens Jalapeno, der bei OCI eingesetzt werde. Er bezeichnet ihn als den weltweit besten KI-Chip für Inferenz. Ein Großteil der Entwicklungsarbeit sei von KI erledigt worden – schneller, als man es sich bisher vorstellen konnte.
▷ Seiner Einschätzung nach hat sich KI innerhalb weniger Jahre vom Chatbot über Programmieragenten hin zu einer Technologie entwickelt, die Rechenleistung direkt in Innovation umsetzt. Ob beim Bau von Chips oder bei der Behandlung von Krankheiten – das Ergebnis werde ein besserer und günstigerer Service sein. Emotional hätten die Menschen aber noch nicht wirklich erfasst, dass diese Zukunft bereits begonnen hat. 🪁
Der nächste Schritt der KI besteht nicht nur darin, besser zu chatten – sie beginnt auch, selbst Entdeckungen zu machen: vom Lösen mathematischer Aufgaben bis zum Entwurf von Chips wird Innovation direkt durch Rechenleistung hervorgebracht.
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Sendung von CNBC Television. Hauptredner ist Sam Altman, CEO von OpenAI.
▷ Er sagt, KI werde nicht mehr nur zum Lösen mathematischer Aufgaben eingesetzt, sondern finde auch in vielen Wissenschaftsbereichen und bei den wichtigsten technischen Herausforderungen Anwendung. Sie helfe der Menschheit, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und neue Technologien zu erfinden.
▷ Als Beispiel nennt er einen Chip namens Jalapeno, der bei OCI eingesetzt werde. Er bezeichnet ihn als den weltweit besten KI-Chip für Inferenz. Ein Großteil der Entwicklungsarbeit sei von KI erledigt worden – schneller, als man es sich bisher vorstellen konnte.
▷ Seiner Einschätzung nach hat sich KI innerhalb weniger Jahre vom Chatbot über Programmieragenten hin zu einer Technologie entwickelt, die Rechenleistung direkt in Innovation umsetzt. Ob beim Bau von Chips oder bei der Behandlung von Krankheiten – das Ergebnis werde ein besserer und günstigerer Service sein. Emotional hätten die Menschen aber noch nicht wirklich erfasst, dass diese Zukunft bereits begonnen hat. 🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Sendung von CNBC Television. Hauptredner ist Sam Altman, CEO von OpenAI.
▷ Er sagt, KI werde nicht mehr nur zum Lösen mathematischer Aufgaben eingesetzt, sondern finde auch in vielen Wissenschaftsbereichen und bei den wichtigsten technischen Herausforderungen Anwendung. Sie helfe der Menschheit, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und neue Technologien zu erfinden.
▷ Als Beispiel nennt er einen Chip namens Jalapeno, der bei OCI eingesetzt werde. Er bezeichnet ihn als den weltweit besten KI-Chip für Inferenz. Ein Großteil der Entwicklungsarbeit sei von KI erledigt worden – schneller, als man es sich bisher vorstellen konnte.
▷ Seiner Einschätzung nach hat sich KI innerhalb weniger Jahre vom Chatbot über Programmieragenten hin zu einer Technologie entwickelt, die Rechenleistung direkt in Innovation umsetzt. Ob beim Bau von Chips oder bei der Behandlung von Krankheiten – das Ergebnis werde ein besserer und günstigerer Service sein. Emotional hätten die Menschen aber noch nicht wirklich erfasst, dass diese Zukunft bereits begonnen hat. 🪁
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Der 1X-Gründer und CEO Bernt Børnich schätzt in einer aktuellen Folge des All-In Podcasts, dass der „harte Durchstart“ der Robotik weniger als 10 Jahre entfernt ist; persönlich setzt er auf 3 Jahre. Als harten Durchstart bezeichnet er eine Zukunft, in der Roboter Roboter bauen, Rechenzentren und Chipfabriken errichten sowie Bergbau und Raffination übernehmen und so einen sich selbst erhaltenden Überfluss an Arbeitskräften schaffen. Entscheidend sei, dass KI in die physische Welt vordringen und Experimente selbst durchführen sowie deren Ergebnisse beobachten müsse – erst dann könne die Wissenschaft schneller voranschreiten. Quelle: All-In Podcast, https://www.youtube.com/watch?v=TqNiSTeNtb0
Der 1X-Gründer und CEO Bernt Børnich schätzt in einer aktuellen Folge des All-In Podcasts, dass der „harte Durchstart“ der Robotik weniger als 10 Jahre entfernt ist; persönlich setzt er auf 3 Jahre. Als harten Durchstart bezeichnet er eine Zukunft, in der Roboter Roboter bauen, Rechenzentren und Chipfabriken errichten sowie Bergbau und Raffination übernehmen und so einen sich selbst erhaltenden Überfluss an Arbeitskräften schaffen. Entscheidend sei, dass KI in die physische Welt vordringen und Experimente selbst durchführen sowie deren Ergebnisse beobachten müsse – erst dann könne die Wissenschaft schneller voranschreiten. Quelle: All-In Podcast, https://www.youtube.com/watch?v=TqNiSTeNtb0
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Verifiziert
Der Austausch mit der Community im Binance Campus auf Phu Quoc war sehr bereichernd.
Bei der Masterclass stellte Henryleemr, der Leiter des Kite-Ökosystems, vor, woran wir bei Kite arbeiten, und führte alle durch eine Produktdemo. Gemeinsam mit unserem Leiter für den asiatisch-pazifischen Raum, 0xLaughing, tauschte er sich außerdem ausführlich mit den KOLs aus und hörte sich ihre Gedanken und Perspektiven an.
Vielen Dank an das Binance-Team und an alle, die ich dort treffen durfte. Gerade in herausfordernden Zeiten ist dieser Geist der gegenseitigen Unterstützung besonders wertvoll. Die Wiederaufbauarbeiten von binance gehen weiter. Wir stehen an der Seite von binance und werden auch weiterhin gemeinsam daran arbeiten, ein stärkeres und widerstandsfähigeres Ökosystem aufzubauen.🪁
Der Austausch mit der Community im Binance Campus auf Phu Quoc war sehr bereichernd.
Bei der Masterclass stellte Henryleemr, der Leiter des Kite-Ökosystems, vor, woran wir bei Kite arbeiten, und führte alle durch eine Produktdemo. Gemeinsam mit unserem Leiter für den asiatisch-pazifischen Raum, 0xLaughing, tauschte er sich außerdem ausführlich mit den KOLs aus und hörte sich ihre Gedanken und Perspektiven an.
Vielen Dank an das Binance-Team und an alle, die ich dort treffen durfte. Gerade in herausfordernden Zeiten ist dieser Geist der gegenseitigen Unterstützung besonders wertvoll. Die Wiederaufbauarbeiten von binance gehen weiter. Wir stehen an der Seite von binance und werden auch weiterhin gemeinsam daran arbeiten, ein stärkeres und widerstandsfähigeres Ökosystem aufzubauen.🪁
Bei der Masterclass stellte Henryleemr, der Leiter des Kite-Ökosystems, vor, woran wir bei Kite arbeiten, und führte alle durch eine Produktdemo. Gemeinsam mit unserem Leiter für den asiatisch-pazifischen Raum, 0xLaughing, tauschte er sich außerdem ausführlich mit den KOLs aus und hörte sich ihre Gedanken und Perspektiven an.
Vielen Dank an das Binance-Team und an alle, die ich dort treffen durfte. Gerade in herausfordernden Zeiten ist dieser Geist der gegenseitigen Unterstützung besonders wertvoll. Die Wiederaufbauarbeiten von binance gehen weiter. Wir stehen an der Seite von binance und werden auch weiterhin gemeinsam daran arbeiten, ein stärkeres und widerstandsfähigeres Ökosystem aufzubauen.🪁
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Verifiziert
Der Kite-Track ist jetzt beim SERV Hackathon 02 von openservai live.
Baue mit dem Kite Agent Passport Agents, die einkaufen, buchen und Zahlungen abschließen können:
▷ Verifizierbare Identität
▷ Vom Nutzer festgelegte Berechtigungen und Ausgabenlimits
▷ Agentische Zahlungen für echte Aufgaben
Vom 2. bis 15. November. Insgesamt 5.000 $ Preisgeld für alle Tracks.
Willkommen beim Bauen auf Kite.🪁
Der Kite-Track ist jetzt beim SERV Hackathon 02 von openservai live.
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Vom 2. bis 15. November. Insgesamt 5.000 $ Preisgeld für alle Tracks.
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Vom 2. bis 15. November. Insgesamt 5.000 $ Preisgeld für alle Tracks.
Willkommen beim Bauen auf Kite.🪁
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Lerne deine Muse kennen – und die 16 Gewinner.
30.095 Einsendungen, aus denen 16 Muses gezogen wurden.
1. _rumaisah
2. tolgaozek
3. wolfngel
4. 1cewithmeenaeth
5. tradeguru
6. shahariar1k
7 bis 16: kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 QNam30992 BabuLaki47370 0xAlphana
1.000 USDC und Kite-Router-Guthaben im Wert von 1.100 US-Dollar, je nach Platzierung vergeben.
Hinweis für die Gewinner: Kite sendet nach und nach Direktnachrichten zur Kontoverifizierung. Die Prämien werden nach erfolgreicher Verifizierung ausgezahlt.
Vielen Dank an alle, die Inhalte erstellt, veröffentlicht und mitgemacht haben. Eure Muses haben unseren Feed zum Leuchten gebracht.
_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Wie wurden diese 16 ausgewählt?
Wir haben insgesamt 30.095 Einsendungen erhalten. Davon haben 82 die Prüfung bestanden und wurden in der öffentlichen Liste festgeschrieben. Die endgültige Reihenfolge wurde durch die Zufallszahl aus Runde 33574332 von drand quicknet bestimmt. Jede Platzierung kann hier überprüft werden: https://gokite.community/draws/muse-2026
_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Jeder Schritt wurde öffentlich gemacht, bevor der nächste begann:
26. Oktober: Die vollständigen Prüfergebnisse wurden veröffentlicht. Zu jeder Einsendung gab es ein Ergebnis und eine Begründung. Außerdem wurde ein 48-stündiges Einspruchsfenster eröffnet.
28. Oktober: Die Liste wurde eingefroren. Ein Einspruch wurde nach Prüfung bestätigt, und die Liste wurde korrigiert.
1. November: Die endgültige Liste samt SHA-256-Hash wurde veröffentlicht. Anschließend wurde eine zukünftige drand-Runde festgelegt und die Ziehung durchgeführt.
Jeder kann anhand dieser eingefrorenen Liste die Ziehung erneut durchführen. Die vollständige Dokumentation findet sich in diesem Thread: https://x.com/Kite_Frens_Eco/status/2114662542530511191 🪁
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_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Wie wurden diese 16 ausgewählt?
Wir haben insgesamt 30.095 Einsendungen erhalten. Davon haben 82 die Prüfung bestanden und wurden in der öffentlichen Liste festgeschrieben. Die endgültige Reihenfolge wurde durch die Zufallszahl aus Runde 33574332 von drand quicknet bestimmt. Jede Platzierung kann hier überprüft werden: https://gokite.community/draws/muse-2026
_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Jeder Schritt wurde öffentlich gemacht, bevor der nächste begann:
26. Oktober: Die vollständigen Prüfergebnisse wurden veröffentlicht. Zu jeder Einsendung gab es ein Ergebnis und eine Begründung. Außerdem wurde ein 48-stündiges Einspruchsfenster eröffnet.
28. Oktober: Die Liste wurde eingefroren. Ein Einspruch wurde nach Prüfung bestätigt, und die Liste wurde korrigiert.
1. November: Die endgültige Liste samt SHA-256-Hash wurde veröffentlicht. Anschließend wurde eine zukünftige drand-Runde festgelegt und die Ziehung durchgeführt.
Jeder kann anhand dieser eingefrorenen Liste die Ziehung erneut durchführen. Die vollständige Dokumentation findet sich in diesem Thread: https://x.com/Kite_Frens_Eco/status/2114662542530511191 🪁
30.095 Einsendungen, aus denen 16 Muses gezogen wurden.
1. _rumaisah
2. tolgaozek
3. wolfngel
4. 1cewithmeenaeth
5. tradeguru
6. shahariar1k
7 bis 16: kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 QNam30992 BabuLaki47370 0xAlphana
1.000 USDC und Kite-Router-Guthaben im Wert von 1.100 US-Dollar, je nach Platzierung vergeben.
Hinweis für die Gewinner: Kite sendet nach und nach Direktnachrichten zur Kontoverifizierung. Die Prämien werden nach erfolgreicher Verifizierung ausgezahlt.
Vielen Dank an alle, die Inhalte erstellt, veröffentlicht und mitgemacht haben. Eure Muses haben unseren Feed zum Leuchten gebracht.
_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Wie wurden diese 16 ausgewählt?
Wir haben insgesamt 30.095 Einsendungen erhalten. Davon haben 82 die Prüfung bestanden und wurden in der öffentlichen Liste festgeschrieben. Die endgültige Reihenfolge wurde durch die Zufallszahl aus Runde 33574332 von drand quicknet bestimmt. Jede Platzierung kann hier überprüft werden: https://gokite.community/draws/muse-2026
_rumaisah tolgaozek wolfngel 1cewithmeenaeth tradeguru shahariar1k kerrylegit KingTowdah Jok3rjo6 oladipsingami apaajadesainin bestan777 Elowen_77 Jeder Schritt wurde öffentlich gemacht, bevor der nächste begann:
26. Oktober: Die vollständigen Prüfergebnisse wurden veröffentlicht. Zu jeder Einsendung gab es ein Ergebnis und eine Begründung. Außerdem wurde ein 48-stündiges Einspruchsfenster eröffnet.
28. Oktober: Die Liste wurde eingefroren. Ein Einspruch wurde nach Prüfung bestätigt, und die Liste wurde korrigiert.
1. November: Die endgültige Liste samt SHA-256-Hash wurde veröffentlicht. Anschließend wurde eine zukünftige drand-Runde festgelegt und die Ziehung durchgeführt.
Jeder kann anhand dieser eingefrorenen Liste die Ziehung erneut durchführen. Die vollständige Dokumentation findet sich in diesem Thread: https://x.com/Kite_Frens_Eco/status/2114662542530511191 🪁
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Die von dem jüngsten Binance-Sicherheitsvorfall betroffenen $KITE Token wurden eingefroren. Wir arbeiten eng mit Binance, heyibinance, cz_binance und Branchenpartnern zusammen, verfolgen die betroffenen Gelder lückenlos und bemühen uns, sie zurückzuholen. Gemeinsam bleiben wir stark 💪 🪁
Die von dem jüngsten Binance-Sicherheitsvorfall betroffenen $KITE Token wurden eingefroren. Wir arbeiten eng mit Binance, heyibinance, cz_binance und Branchenpartnern zusammen, verfolgen die betroffenen Gelder lückenlos und bemühen uns, sie zurückzuholen. Gemeinsam bleiben wir stark 💪 🪁
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Die brutalste Realität beim Führen eines Unternehmens für große KI-Modelle ist, dass bislang kein Wettbewerbsvorteil in Sicht ist, den man verteidigen könnte.
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu hören ist Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und renommierter Technologieanalyst. Er beleuchtet einige mögliche Auswege für Modellunternehmen, die sich in einer Lage „ohne Burggraben“ befinden.
▷ Anders als bei früheren Plattformwechseln sinken die Grenzkosten bei KI nicht, sondern steigen. Man kann nicht erst eine Consumer-App aufbauen, hundert Millionen Nutzer gewinnen und sich dann überlegen, wie man Geld verdient. Das Hauptgeschäft muss sich an Unternehmenskunden richten.
▷ Ein Modellunternehmen zu führen bedeutet, Forschende, Kapital und Rechenleistung gleichzeitig auf verschiedene Bereiche zu verteilen – ein bisschen wie Katzen hüten. Alle vier bis sechs Wochen schafft es ein neues Modell an die Spitze der Rangliste. Ob durch Netzwerkeffekte oder eine Produktebene auf den Modellen: Ein Weg zu dauerhafter Differenzierung ist nicht in Sicht.
▷ Eine mögliche Strategie ist, eine einzelne Fähigkeit zur Perfektion zu bringen. Claude könnte beim Programmieren gut genug sein, um bereits einen Vorsprung erzielt zu haben. Doch alle drei bis sechs Monate wird das Feld wieder neu durchgemischt – niemand kann sich zurücklehnen. 🪁
Die brutalste Realität beim Führen eines Unternehmens für große KI-Modelle ist, dass bislang kein Wettbewerbsvorteil in Sicht ist, den man verteidigen könnte.
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu hören ist Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und renommierter Technologieanalyst. Er beleuchtet einige mögliche Auswege für Modellunternehmen, die sich in einer Lage „ohne Burggraben“ befinden.
▷ Anders als bei früheren Plattformwechseln sinken die Grenzkosten bei KI nicht, sondern steigen. Man kann nicht erst eine Consumer-App aufbauen, hundert Millionen Nutzer gewinnen und sich dann überlegen, wie man Geld verdient. Das Hauptgeschäft muss sich an Unternehmenskunden richten.
▷ Ein Modellunternehmen zu führen bedeutet, Forschende, Kapital und Rechenleistung gleichzeitig auf verschiedene Bereiche zu verteilen – ein bisschen wie Katzen hüten. Alle vier bis sechs Wochen schafft es ein neues Modell an die Spitze der Rangliste. Ob durch Netzwerkeffekte oder eine Produktebene auf den Modellen: Ein Weg zu dauerhafter Differenzierung ist nicht in Sicht.
▷ Eine mögliche Strategie ist, eine einzelne Fähigkeit zur Perfektion zu bringen. Claude könnte beim Programmieren gut genug sein, um bereits einen Vorsprung erzielt zu haben. Doch alle drei bis sechs Monate wird das Feld wieder neu durchgemischt – niemand kann sich zurücklehnen. 🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI. Zu hören ist Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und renommierter Technologieanalyst. Er beleuchtet einige mögliche Auswege für Modellunternehmen, die sich in einer Lage „ohne Burggraben“ befinden.
▷ Anders als bei früheren Plattformwechseln sinken die Grenzkosten bei KI nicht, sondern steigen. Man kann nicht erst eine Consumer-App aufbauen, hundert Millionen Nutzer gewinnen und sich dann überlegen, wie man Geld verdient. Das Hauptgeschäft muss sich an Unternehmenskunden richten.
▷ Ein Modellunternehmen zu führen bedeutet, Forschende, Kapital und Rechenleistung gleichzeitig auf verschiedene Bereiche zu verteilen – ein bisschen wie Katzen hüten. Alle vier bis sechs Wochen schafft es ein neues Modell an die Spitze der Rangliste. Ob durch Netzwerkeffekte oder eine Produktebene auf den Modellen: Ein Weg zu dauerhafter Differenzierung ist nicht in Sicht.
▷ Eine mögliche Strategie ist, eine einzelne Fähigkeit zur Perfektion zu bringen. Claude könnte beim Programmieren gut genug sein, um bereits einen Vorsprung erzielt zu haben. Doch alle drei bis sechs Monate wird das Feld wieder neu durchgemischt – niemand kann sich zurücklehnen. 🪁
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Ob ein Weltmodell Physik wirklich versteht, lässt sich nicht allein daran erkennen, ob es eine Erklärung der Schwerkraft wiedergeben kann.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge der Redpoint-AI-Reihe. Zu hören ist Oriol Vinyals, VP of Research bei Google DeepMind und Co-Leiter von Google Gemini.
▷ Zentrale Herausforderung: Wenn ein Modell nach dem Training über Sprache verfügt, können seine Antworten auf Fragen zur „Schwerkraft“ lediglich auf Erklärungen beruhen, die es während des Trainings im Internet gelesen hat. Das beweist nicht, dass das Weltmodell intern tatsächlich über dieses Konzept verfügt.
▷ Mögliche Bewertungsmethode: Die Frage, ob „Schwerkraft“ in den Repräsentationen des Weltmodells vorhanden ist, mit Erklärungen verknüpfen, die sich daraus dekodieren lassen. Zunächst prüfen, ob sich eine grundlegende Erklärung geben lässt, anschließend, ob sich daraus eine Gleichung ableiten lässt.
▷ Methodischer Hinweis: Frühe unüberwachte maschinelle Übersetzung konnte Repräsentationen von Sprachen aufeinander abstimmen, die im Training nicht gesehen worden waren. Ebenso lassen sich die Dekodierungsfähigkeiten eines Sprachmodells mit dem konzeptuellen Verständnis auf der Ebene des Weltmodells abgleichen. Die Bewertung muss letztlich jedoch für die Anwendung relevant sein.🪁
Ob ein Weltmodell Physik wirklich versteht, lässt sich nicht allein daran erkennen, ob es eine Erklärung der Schwerkraft wiedergeben kann.
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge der Redpoint-AI-Reihe. Zu hören ist Oriol Vinyals, VP of Research bei Google DeepMind und Co-Leiter von Google Gemini.
▷ Zentrale Herausforderung: Wenn ein Modell nach dem Training über Sprache verfügt, können seine Antworten auf Fragen zur „Schwerkraft“ lediglich auf Erklärungen beruhen, die es während des Trainings im Internet gelesen hat. Das beweist nicht, dass das Weltmodell intern tatsächlich über dieses Konzept verfügt.
▷ Mögliche Bewertungsmethode: Die Frage, ob „Schwerkraft“ in den Repräsentationen des Weltmodells vorhanden ist, mit Erklärungen verknüpfen, die sich daraus dekodieren lassen. Zunächst prüfen, ob sich eine grundlegende Erklärung geben lässt, anschließend, ob sich daraus eine Gleichung ableiten lässt.
▷ Methodischer Hinweis: Frühe unüberwachte maschinelle Übersetzung konnte Repräsentationen von Sprachen aufeinander abstimmen, die im Training nicht gesehen worden waren. Ebenso lassen sich die Dekodierungsfähigkeiten eines Sprachmodells mit dem konzeptuellen Verständnis auf der Ebene des Weltmodells abgleichen. Die Bewertung muss letztlich jedoch für die Anwendung relevant sein.🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt von AI on Air stammt aus einer aktuellen Folge der Redpoint-AI-Reihe. Zu hören ist Oriol Vinyals, VP of Research bei Google DeepMind und Co-Leiter von Google Gemini.
▷ Zentrale Herausforderung: Wenn ein Modell nach dem Training über Sprache verfügt, können seine Antworten auf Fragen zur „Schwerkraft“ lediglich auf Erklärungen beruhen, die es während des Trainings im Internet gelesen hat. Das beweist nicht, dass das Weltmodell intern tatsächlich über dieses Konzept verfügt.
▷ Mögliche Bewertungsmethode: Die Frage, ob „Schwerkraft“ in den Repräsentationen des Weltmodells vorhanden ist, mit Erklärungen verknüpfen, die sich daraus dekodieren lassen. Zunächst prüfen, ob sich eine grundlegende Erklärung geben lässt, anschließend, ob sich daraus eine Gleichung ableiten lässt.
▷ Methodischer Hinweis: Frühe unüberwachte maschinelle Übersetzung konnte Repräsentationen von Sprachen aufeinander abstimmen, die im Training nicht gesehen worden waren. Ebenso lassen sich die Dekodierungsfähigkeiten eines Sprachmodells mit dem konzeptuellen Verständnis auf der Ebene des Weltmodells abgleichen. Die Bewertung muss letztlich jedoch für die Anwendung relevant sein.🪁
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Die meisten Menschen würden einer KI nicht ihre Bankkarte anvertrauen, und die meisten Händler akzeptieren noch keine Stablecoins. Was kann ein Agent also überhaupt kaufen?
Unser neuestes Kurzvideo zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Vorgang vom 13. Oktober. Wir haben den Bot gebeten, eine Uber-Geschenkkarte zu kaufen – und er hat sie auf Bitrefill mit USDC bezahlt.
▷ Wir wollten einen Gutschein im Wert von 10 US-Dollar. Da die kleinste Uber-Karte auf Bitrefill jedoch 15 US-Dollar kostet, hat der Bot uns vor der Bestellung darüber informiert.
▷ Er hat eine Rechnung erstellt, den Preis auf 15.00 USDC festgesetzt und aus dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Guthabenlimit von 100 US-Dollar bezahlt.
▷ Der Gutscheincode wurde direkt im Chat zugestellt. Insgesamt waren es 15.003 USDC: 15.00 für die Karte, 0.002 Rechnungsgebühr und 0.001 Gebühr für den Gutscheincode.
Dein Agent kann auf dieselbe Weise auch alle anderen Produkte auf Bitrefill kaufen – von Uber-Fahrten und Lebensmitteln über Airbnb-Unterkünfte und Steam-Spiele bis hin zu Handy-Aufladungen.
Lass deinen Agenten mit Kryptowährungen bezahlen und behalte deine Bankkarte bei dir. 🪁
Die meisten Menschen würden einer KI nicht ihre Bankkarte anvertrauen, und die meisten Händler akzeptieren noch keine Stablecoins. Was kann ein Agent also überhaupt kaufen?
Unser neuestes Kurzvideo zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Vorgang vom 13. Oktober. Wir haben den Bot gebeten, eine Uber-Geschenkkarte zu kaufen – und er hat sie auf Bitrefill mit USDC bezahlt.
▷ Wir wollten einen Gutschein im Wert von 10 US-Dollar. Da die kleinste Uber-Karte auf Bitrefill jedoch 15 US-Dollar kostet, hat der Bot uns vor der Bestellung darüber informiert.
▷ Er hat eine Rechnung erstellt, den Preis auf 15.00 USDC festgesetzt und aus dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Guthabenlimit von 100 US-Dollar bezahlt.
▷ Der Gutscheincode wurde direkt im Chat zugestellt. Insgesamt waren es 15.003 USDC: 15.00 für die Karte, 0.002 Rechnungsgebühr und 0.001 Gebühr für den Gutscheincode.
Dein Agent kann auf dieselbe Weise auch alle anderen Produkte auf Bitrefill kaufen – von Uber-Fahrten und Lebensmitteln über Airbnb-Unterkünfte und Steam-Spiele bis hin zu Handy-Aufladungen.
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Unser neuestes Kurzvideo zu Kite Agent Passport dokumentiert einen echten Vorgang vom 13. Oktober. Wir haben den Bot gebeten, eine Uber-Geschenkkarte zu kaufen – und er hat sie auf Bitrefill mit USDC bezahlt.
▷ Wir wollten einen Gutschein im Wert von 10 US-Dollar. Da die kleinste Uber-Karte auf Bitrefill jedoch 15 US-Dollar kostet, hat der Bot uns vor der Bestellung darüber informiert.
▷ Er hat eine Rechnung erstellt, den Preis auf 15.00 USDC festgesetzt und aus dem bereits in Kite Agent Passport eingerichteten Guthabenlimit von 100 US-Dollar bezahlt.
▷ Der Gutscheincode wurde direkt im Chat zugestellt. Insgesamt waren es 15.003 USDC: 15.00 für die Karte, 0.002 Rechnungsgebühr und 0.001 Gebühr für den Gutscheincode.
Dein Agent kann auf dieselbe Weise auch alle anderen Produkte auf Bitrefill kaufen – von Uber-Fahrten und Lebensmitteln über Airbnb-Unterkünfte und Steam-Spiele bis hin zu Handy-Aufladungen.
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Das schwierigste Problem für Unternehmen, die große KI-Modelle entwickeln, ist nicht das Training, sondern eine dauerhafte Wettbewerbsbarriere zu finden. Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und renommierter Technologieanalyst, sagte kürzlich in einer Sendung von Redpoint AI: Die Grenzkosten von KI sinken nicht, sondern steigen. Der alte Weg von Verbraucher-Apps – „erst einmal hundert Millionen Nutzer gewinnen und später über die Monetarisierung nachdenken“ – funktioniert nicht; das Schlachtfeld verlagert sich zwangsläufig zu Unternehmenskunden. Um ein Modellunternehmen zu führen, muss man gleichzeitig Forschende, Kapital und Rechenleistung koordinieren. Doch alle vier bis sechs Wochen steht ein neues Modell an der Spitze der Ranglisten, und weder bei Netzwerkeffekten noch auf Produktebene sind dauerhafte Vorteile erkennbar. Claude hat die Programmierung vielleicht so weit perfektioniert, dass es sich damit einen Vorsprung verschafft hat, doch die Branche wird alle drei bis sechs Monate neu durchgemischt. Quelle: Redpoint AI https://www.youtube.com/watch?v=vDY_ocrkQ5w
Das schwierigste Problem für Unternehmen, die große KI-Modelle entwickeln, ist nicht das Training, sondern eine dauerhafte Wettbewerbsbarriere zu finden. Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und renommierter Technologieanalyst, sagte kürzlich in einer Sendung von Redpoint AI: Die Grenzkosten von KI sinken nicht, sondern steigen. Der alte Weg von Verbraucher-Apps – „erst einmal hundert Millionen Nutzer gewinnen und später über die Monetarisierung nachdenken“ – funktioniert nicht; das Schlachtfeld verlagert sich zwangsläufig zu Unternehmenskunden. Um ein Modellunternehmen zu führen, muss man gleichzeitig Forschende, Kapital und Rechenleistung koordinieren. Doch alle vier bis sechs Wochen steht ein neues Modell an der Spitze der Ranglisten, und weder bei Netzwerkeffekten noch auf Produktebene sind dauerhafte Vorteile erkennbar. Claude hat die Programmierung vielleicht so weit perfektioniert, dass es sich damit einen Vorsprung verschafft hat, doch die Branche wird alle drei bis sechs Monate neu durchgemischt. Quelle: Redpoint AI https://www.youtube.com/watch?v=vDY_ocrkQ5w
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Auszug aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI: Oriol Vinyals, Forschungs-Vizepräsident bei Google DeepMind und Co-Leiter von Gemini, erklärt, dass man bei der Bewertung, ob Weltmodelle Physik verstehen, nicht bei Fragen und Antworten in natürlicher Sprache stehen bleiben darf. Ein Modell kann zwar die Frage nach der Schwerkraft beantworten, aber vielleicht hat es lediglich eine Erklärung dazu gelesen. Erfolgversprechender wäre es, zu entschlüsseln, ob im Weltmodell ein Konzept der Schwerkraft vorhanden ist, und dieses in grundlegende Beschreibungen oder sogar Gleichungen zu übersetzen. Dabei könnte man sich an der unüberwachten maschinellen Übersetzung orientieren, bei der Repräsentationen ungesehener Sprachen aufeinander abgestimmt werden. Entscheidend ist nach wie vor, dass die Bewertung für reale Anwendungen relevant ist.
Auszug aus einer aktuellen Folge von Redpoint AI: Oriol Vinyals, Forschungs-Vizepräsident bei Google DeepMind und Co-Leiter von Gemini, erklärt, dass man bei der Bewertung, ob Weltmodelle Physik verstehen, nicht bei Fragen und Antworten in natürlicher Sprache stehen bleiben darf. Ein Modell kann zwar die Frage nach der Schwerkraft beantworten, aber vielleicht hat es lediglich eine Erklärung dazu gelesen. Erfolgversprechender wäre es, zu entschlüsseln, ob im Weltmodell ein Konzept der Schwerkraft vorhanden ist, und dieses in grundlegende Beschreibungen oder sogar Gleichungen zu übersetzen. Dabei könnte man sich an der unüberwachten maschinellen Übersetzung orientieren, bei der Repräsentationen ungesehener Sprachen aufeinander abgestimmt werden. Entscheidend ist nach wie vor, dass die Bewertung für reale Anwendungen relevant ist.
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Der Maßstab dafür, ob ein KI-Agent eine Anweisung ausführen kann, ist eigentlich ganz einfach: Könnte ein kluger Praktikant sie befolgen?
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer kürzlich erschienenen Folge der Y-Combinator-Reihe. Garry Tan, Präsident und CEO von Y Combinator, meint, Markdown sei im Grunde Code: Wenn du klare Anweisungen auf Englisch schreiben kannst, bist du Programmierer – und das Sprachmodell ist der Compiler.
▷ Eine sogenannte Skill-Datei ist einfach eine Seite mit Anweisungen auf Englisch, nichts Magisches. Ein echtes Beispiel: Sobald eine Meeting-Aufzeichnung eintrifft, wird sie automatisch transkribiert und den Sprechern zugeordnet. Zusagen, Verantwortliche und Fristen werden herausgefiltert, alle namentlich genannten Personen mit der Wissensdatenbank abgeglichen und Widersprüche zu bereits Bekanntem markiert, aber nicht überschrieben.
▷ Sein Agent-Coding-Framework G stack hat bereits 123.000 Sterne und gehört zu den 100 erfolgreichsten Open-Source-Projekten in der Geschichte von GitHub. Der Kern besteht größtenteils aus Skill-Dateien sowie einem Browser, den ein Agent steuern kann: umfangreiche Skills, schlanke Hülle.
▷ Das ist längst nicht mehr nur Sache von Ingenieuren. Bei YC schreiben Teams aus den Bereichen Medien, Veranstaltungen und Finanzen – Menschen, die noch nie ein Terminal geöffnet haben – Skill-Dateien und zeitgesteuerte Aufgaben. Eine Kollegin aus dem Finanzteam hat mit einem internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen zu einer Anwendung zusammengeführt. Sie ist keine Programmiererin, sondern jetzt die Managerin des Agenten – und bald wird jeder zum Manager.🪁
Der Maßstab dafür, ob ein KI-Agent eine Anweisung ausführen kann, ist eigentlich ganz einfach: Könnte ein kluger Praktikant sie befolgen?
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer kürzlich erschienenen Folge der Y-Combinator-Reihe. Garry Tan, Präsident und CEO von Y Combinator, meint, Markdown sei im Grunde Code: Wenn du klare Anweisungen auf Englisch schreiben kannst, bist du Programmierer – und das Sprachmodell ist der Compiler.
▷ Eine sogenannte Skill-Datei ist einfach eine Seite mit Anweisungen auf Englisch, nichts Magisches. Ein echtes Beispiel: Sobald eine Meeting-Aufzeichnung eintrifft, wird sie automatisch transkribiert und den Sprechern zugeordnet. Zusagen, Verantwortliche und Fristen werden herausgefiltert, alle namentlich genannten Personen mit der Wissensdatenbank abgeglichen und Widersprüche zu bereits Bekanntem markiert, aber nicht überschrieben.
▷ Sein Agent-Coding-Framework G stack hat bereits 123.000 Sterne und gehört zu den 100 erfolgreichsten Open-Source-Projekten in der Geschichte von GitHub. Der Kern besteht größtenteils aus Skill-Dateien sowie einem Browser, den ein Agent steuern kann: umfangreiche Skills, schlanke Hülle.
▷ Das ist längst nicht mehr nur Sache von Ingenieuren. Bei YC schreiben Teams aus den Bereichen Medien, Veranstaltungen und Finanzen – Menschen, die noch nie ein Terminal geöffnet haben – Skill-Dateien und zeitgesteuerte Aufgaben. Eine Kollegin aus dem Finanzteam hat mit einem internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen zu einer Anwendung zusammengeführt. Sie ist keine Programmiererin, sondern jetzt die Managerin des Agenten – und bald wird jeder zum Manager.🪁
Dieser ausgewählte Ausschnitt aus AI on Air stammt aus einer kürzlich erschienenen Folge der Y-Combinator-Reihe. Garry Tan, Präsident und CEO von Y Combinator, meint, Markdown sei im Grunde Code: Wenn du klare Anweisungen auf Englisch schreiben kannst, bist du Programmierer – und das Sprachmodell ist der Compiler.
▷ Eine sogenannte Skill-Datei ist einfach eine Seite mit Anweisungen auf Englisch, nichts Magisches. Ein echtes Beispiel: Sobald eine Meeting-Aufzeichnung eintrifft, wird sie automatisch transkribiert und den Sprechern zugeordnet. Zusagen, Verantwortliche und Fristen werden herausgefiltert, alle namentlich genannten Personen mit der Wissensdatenbank abgeglichen und Widersprüche zu bereits Bekanntem markiert, aber nicht überschrieben.
▷ Sein Agent-Coding-Framework G stack hat bereits 123.000 Sterne und gehört zu den 100 erfolgreichsten Open-Source-Projekten in der Geschichte von GitHub. Der Kern besteht größtenteils aus Skill-Dateien sowie einem Browser, den ein Agent steuern kann: umfangreiche Skills, schlanke Hülle.
▷ Das ist längst nicht mehr nur Sache von Ingenieuren. Bei YC schreiben Teams aus den Bereichen Medien, Veranstaltungen und Finanzen – Menschen, die noch nie ein Terminal geöffnet haben – Skill-Dateien und zeitgesteuerte Aufgaben. Eine Kollegin aus dem Finanzteam hat mit einem internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen zu einer Anwendung zusammengeführt. Sie ist keine Programmiererin, sondern jetzt die Managerin des Agenten – und bald wird jeder zum Manager.🪁
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Wenn ein intelligenter Praktikant eine Aufgabe anhand von Anweisungen erledigen kann, kann ein KI-Agent das auch.
In diesem ausgewählten Ausschnitt aus AI on Air teilt Y-Combinator-Präsident und CEO Garry Tan seine Einschätzung: Markdown ist Code. Eine Skill-Datei ist eine Seite mit klaren Anweisungen in natürlicher Sprache, und der „Compiler“ ist das Sprachmodell.
Er zeigt ein konkretes Beispiel: Sobald eine Besprechungsaufzeichnung eingeht, transkribiert der Agent sie, kennzeichnet die Sprecher, extrahiert Zusagen, Verantwortliche und Fristen und verknüpft sie mit vorhandenen Unterlagen. Widersprechen Informationen dem bisherigen Kenntnisstand, werden sie zunächst markiert und nicht einfach überschrieben.
Das ist längst nicht mehr nur Ingenieursarbeit. Auch die Medien-, Event- und Finanzteams von YC schreiben Skill-Dateien und richten zeitgesteuerte Aufgaben ein. Ein Kollege aus dem Finanzteam hat mithilfe eines internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen in einer einzigen Anwendung zusammengeführt.
Nicht mehr jeden Schritt selbst erledigen, sondern Aufgaben klar formulieren und Agenten steuern.
Originalquelle: Y Combinator
https://www.youtube.com/watch?v=eRrc1pUY5oU
Wenn ein intelligenter Praktikant eine Aufgabe anhand von Anweisungen erledigen kann, kann ein KI-Agent das auch.
In diesem ausgewählten Ausschnitt aus AI on Air teilt Y-Combinator-Präsident und CEO Garry Tan seine Einschätzung: Markdown ist Code. Eine Skill-Datei ist eine Seite mit klaren Anweisungen in natürlicher Sprache, und der „Compiler“ ist das Sprachmodell.
Er zeigt ein konkretes Beispiel: Sobald eine Besprechungsaufzeichnung eingeht, transkribiert der Agent sie, kennzeichnet die Sprecher, extrahiert Zusagen, Verantwortliche und Fristen und verknüpft sie mit vorhandenen Unterlagen. Widersprechen Informationen dem bisherigen Kenntnisstand, werden sie zunächst markiert und nicht einfach überschrieben.
Das ist längst nicht mehr nur Ingenieursarbeit. Auch die Medien-, Event- und Finanzteams von YC schreiben Skill-Dateien und richten zeitgesteuerte Aufgaben ein. Ein Kollege aus dem Finanzteam hat mithilfe eines internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen in einer einzigen Anwendung zusammengeführt.
Nicht mehr jeden Schritt selbst erledigen, sondern Aufgaben klar formulieren und Agenten steuern.
Originalquelle: Y Combinator
https://www.youtube.com/watch?v=eRrc1pUY5oU
In diesem ausgewählten Ausschnitt aus AI on Air teilt Y-Combinator-Präsident und CEO Garry Tan seine Einschätzung: Markdown ist Code. Eine Skill-Datei ist eine Seite mit klaren Anweisungen in natürlicher Sprache, und der „Compiler“ ist das Sprachmodell.
Er zeigt ein konkretes Beispiel: Sobald eine Besprechungsaufzeichnung eingeht, transkribiert der Agent sie, kennzeichnet die Sprecher, extrahiert Zusagen, Verantwortliche und Fristen und verknüpft sie mit vorhandenen Unterlagen. Widersprechen Informationen dem bisherigen Kenntnisstand, werden sie zunächst markiert und nicht einfach überschrieben.
Das ist längst nicht mehr nur Ingenieursarbeit. Auch die Medien-, Event- und Finanzteams von YC schreiben Skill-Dateien und richten zeitgesteuerte Aufgaben ein. Ein Kollege aus dem Finanzteam hat mithilfe eines internen Agenten rund 100 Excel-Arbeitsmappen in einer einzigen Anwendung zusammengeführt.
Nicht mehr jeden Schritt selbst erledigen, sondern Aufgaben klar formulieren und Agenten steuern.
Originalquelle: Y Combinator
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