In dieser Episode vom KI>Inside-Podcast, deinem Podcast für schnell verdauliches KI-Wissen, trifft Patrick Ratheiser auf Marius Konstantin Dinu von Extensity AI – und gemeinsam öffnen sie ein neues Kapitel in der Welt der künstlichen Intelligenz. Taucht ein in die faszinierende Welt der neurosymbolischen KI, die logisches Denken und moderne Machine-Learning-Modelle verbindet. Marius zeigt, wie Unternehmen durch diese Technologie dynamische Prozesse schaffen und sogar Inhalte wie interaktive Bücher in Echtzeit gestalten können.Warum ist das wichtig? Weil Extensity AI mit seiner „Software 3.0“ den Grundstein für Programme legt, die flexibler, intelligenter und anpassungsfähiger sind als alles, was wir bisher kannten. Unternehmen profitieren von automatisierten Workflows und KI-gestützter Forschung – und sind damit schneller, innovativer und auf dem neuesten Stand der Technik.Hört rein, lasst euch inspirieren und erfahrt, wie neurosymbolische KI und Software 3.0 die Unternehmenswelt der Zukunft prägen werden!Themen dieser Episode: Neurosymbolische KI: Wie Extensity AI logisches Denken mit modernen KI-Modellen kombiniert und warum dies eine echte Revolution für die KI ist. Software 3.0: Was ist Software 3.0, und wie unterscheidet sie sich von bisherigen Lösungen? Marius erklärt, wie dynamische Programme zur Laufzeit entstehen können, die sich sofort an neue Anforderungen anpassen. Praxisbeispiele: Wie Unternehmen neurosymbolische KI zur Automatisierung von Workflows, zur Content-Erstellung und zur Optimierung von Forschungsprozessen einsetzen können. Bedeutung von Open Source: Warum Extensity AI auf Open Source setzt und wie die Community den Fortschritt in der KI vorantreibt. Ein Blick in die Zukunft: Marius gibt spannende Einblicke, wie KI die Innovation beschleunigen und neue Maßstäbe in der Forschung setzen könnte.Danke für dein Interesse und bis zum nächsten Mal beim KI>Inside-Podcast, deinem Podcast für schnell verdauliches KI-Wissen!Links und Ressourcen:Für Fragen und Anregungen zum Podcast, kontaktiere uns unter:
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