KI und Tech to Go - der Praxis-Pitch

Quantencomputing, KI-Agenten im Praxistest und Revolution in der Robotik

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Entwicklungen im Bereich Quantencomputer mit Fokus auf den chinesischen Zuchonogzhi 3 Chip, unsere Erfahrungen mit dem KI-Agenten Manus AI und bahnbrechende Fortschritte in der Robotik von Google Gemini Robotics und Nvidias Isaac Groot N1

Themen:

Neuer Quantencomputer aus China: Zuchonogzhi 3

  • Soll alles bisherige in den Schatten stellen, inklusive Google Willow.
  • Verfügt über 105 Qubits und 182 Koppler.
  • Diskussion über die Kohärenzzeit und Gatterzeit als wichtige Kennzahlen.
  • Beeindruckende Genauigkeitswerte von 99,9% bei einem Qubit und 99,6% bei zwei Qubits.
  • Vergleich mit Google Willow (105 Qubits, 100 Mikrosekunden Kohärenzzeit) und IBM Eagle (ähnliche Fehlerrate bei einem Qubit, aber höher bei zwei).
  • Die Behauptung einer Million Mal schnelleren Geschwindigkeit im Vergleich zu Google Willow wird kritisch hinterfragt.
  • Erklärung des Prinzips von Qubits und der Schwierigkeit ihrer Messung in der Quantenphysik.
  • Die Möglichkeit, aus Qubits "Qubytes" zu generieren und die Parallelität von Berechnungen.
  • Diskussion über das Potenzial von Quantencomputern in Verbindung mit KI auf dem Weg zur AGI (Artificial General Intelligence).

    • KI-Agenten und "Wipe Coding" im Test

    • Vorstellung der neuen Ernie Modelle 4.5 und X1 von Baidu, die günstiger als DeepSeek angeboten werden.
    • Die These, dass im Bereich Foundation Models ein Preiskampf stattfindet, da ein echter "Burggraben" fehlt.
    • Vorstellung der Adobe Experience Platform Orchestrator mit verschiedenen KI-Agenten für Analyse, Content-Erstellung, Lead-Bewertung, Zielgruppen-Segmentierung, Produktempfehlungen und Website-Optimierung.
    • Die Frage nach den Kosten solcher Tools und der Wahrscheinlichkeit, dass sie auf bestehende Modelle (OpenAI, DeepSeek etc.) zugreifen.

      • Erfahrungsbericht von Christian mit Manus AI:

      • Erstellung eines Online-Steuerrechners (schnelle Erstellung, aber fehlerhafte Ergebnisse trotz Überarbeitung).
      • Erstellung einer Urlaubsplanungs-Webseite (gute Übersicht von Flügen und Hotels, aber fehlende Buchungslinks).
      • Interaktion mit dem Agenten während der Aufgabenbearbeitung (z.B. Captcha-Eingabe).
      • Hinweis auf die potenziell hohen Kosten für den Betreiber aufgrund langer Bearbeitungszeiten.
      • Vergleich mit Raplit und ähnliche Erfahrungen mit "Wipe Coding" (schnelle Oberflächenerstellung, aber Probleme mit der Korrektheit komplexer Berechnungen).
      • Die Schwierigkeit, den Fehlern in KI-generiertem Code auf die Spur zu kommen.
      • Die generelle Problematik der Inkonsistenz und Fehlerhaftigkeit von KI-Ergebnissen (Studie mit über 60% Fehlerquote bei Chatbots).
      • Widersprüchliche Aussagen über die Fähigkeiten von KI (z.B. Code-Generierung vs. News-Zusammenfassung).
      • Die Bedeutung von strukturierten Prompts (z.B. in XML) für genauere Ergebnisse.
      • Die These, dass KI "Code Language" besser versteht als natürliche Sprache.
      • Die Notwendigkeit von Genauigkeit, besonders im B2B-Bereich mit Rechnungen und Analysen.
      • Die Vorsicht bei Entscheidungen, die auf KI-generierten Ergebnissen basieren (z.B. Investitionen).

        • Revolution in der Robotik durch Google Gemini Robotics und Nvidia Isaac Groot N1

        • Vorstellung von Google Gemini Robotics und Gemini Robotics ER (Embodied Reasoning) basierend auf Gemini 2.0.
        • Der Output erfolgt in Maschinensprache zur direkten Robotersteuerung.
        • Generalistischer Ansatz, getestet mit verschiedenen Robotertypen (Aloha 2, Apollo).
        • Nutzung eines zusätzlichen Modells namens Advanced Vision Language Vision Language Action für räumliches Verständnis und Objekterkennung.
        • Reasoning-Modelle (Gemini) für Bewegungsplanung.
        • Dieser Ansatz unterscheidet sich von der vorherigen Hypothese, dass Lernen durch die Bewegung des Roboters stattfindet.
        • Nvidia Isaac Groot N1 verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit Reasoning- und Planungsmodellen zur Robotersteuerung.
        • Drei wichtige Elemente für generalistische, interaktive und geschickte Robotik.
        • Die Fortschritte ermöglichen die Anreicherung von LLM-Wissen mit Motosensorik.
        • Die Notwendigkeit eines Referenzrahmens und Feedback für echtes Lernen wird betont.
        • Beeindruckende Beispiele für die Geschicklichkeit der Roboter, wie das Falten eines Papierblatts ("Dexterity").
        • Die Fähigkeit, räumliches Verständnis für komplexe Aufgaben wie Origami zu entwickeln.
        • Erwähnung des Origami-Beispiels in Anlehnung an den Film "Blade Runner".
        • Beispiel von Unitree, dessen Roboter durch Reinforcement Learning gelernt hat, unter allen Umständen aufzustehen.
        • Vergleich mit früheren Boston Dynamics Videos, die nun durch Reinforcement Learning als Standard gelten.
        • Reinforcement Learning als Analogie zur Evolution des menschlichen Körpers.
        • Nvidia Isaac Groot N1 als Open-Source-Alternative.
        • Diskussion über die potenziellen Geschäftsmodelle von Google (Lizenzen, Open Source wie Android) und Nvidia (Lock-in durch Chip-Architektur) im Robotikbereich.
        • Die Frage, warum Tesla und andere Robotikfirmen diese neuen Strukturen noch nicht einsetzen.

          • Zitate/Aussagen:

          • "angeblich ist dieser Prozessor eine Million mal schneller als der Google Willow Chip."
          • "Ich habe irgendwie das Gefühl, diese ganze Quantencomputer Thematik ist ähnlich wie Fusionsenergie. Ja, wir stehen immer kurz davor, aber es sind es sind immer noch 5 bis 10 Jahre oder 20 Jahre äh bis es dann tatsächlich soweit ist…"
          • Christian: "wenn wir jetzt die Entwicklung zusammennehmen, also Quantencomput und KI, sind wir dann, wenn wir das zusammenbringen, vielleicht doch gar nicht so weit entfernt von der sogenannten ähm AGI…"
          • Yusuf zitiert Demis Hassabis: "…dass er nicht glaubt, dass das mit den klassischen Large Language Models und Transformermodellen, die jetzt da draußen sind, dass das was wird. Er redet auch schon von World Models…"
          • Christian über die Ergebnisse von Manus AI: "…die Ergebnisse, die ich dann bekommen habe von dem Rechner, ich habe sie mit verschiedenen anderen Tools verglichen, die waren äh leider falsch."
          • Yusuf über ähnliche Erfahrungen mit Raplit: "…hat super ausgeschaut, hat wirklich alles super dargestellt, aber die Berechnungen waren zum Teil einfach Schrott…"
          • Christian: "…wenn ich eine Münze werfen würde, dann hätte ich noch eine bessere Erfolgsquote als wenn ich so ein KI Chatbot frag…" (überspitzt formuliert zur Fehlerhaftigkeit von KI)
          • Yusuf zitiert den CEO von Anthropic: "…in sechs bis 12 Monate äh gibt's keine Software Developer mehr und 90% des Codes wird irgendwie von KI geschrieben…"
          • Yusuf: "…wahrscheinlich kann einfach die KI viel besser Code Language verstehen als klassische Sprache, weil die klassische Sprache halt doch noch immer sehr vieldeutig ist."
          • Yusuf über Google Gemini Robotics: "…letztendlich Gemini als Output eine Maschinensprache nutzt, die dann den Roboter steuert quasi…"
          • Yusuf: "…die Komplexität so etwas zu tun liegt ja darin, dass man ein räumliches Verständnis davon haben muss, was passiert, wenn ich ein Blatt Papier, was ja quasi zweidimensional ist, falte."

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            Quellen:

            • Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER:
              • https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/
            • Chinas neue Quantencomputer Zuchonogzhi 3:
              • https://www.forbes.com/sites/luisromero/2025/03/10/quantum-singularity-ahead-chinas-zuchongzhi-3-reshapes-quantum-race/
            • Adobe Experience Platform Orchestrator:
              • https://www.unite.ai/adobe-introduces-10-purpose-built-ai-agents-for-customer-experience/
              ...more
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              KI und Tech to Go - der Praxis-PitchBy Yusuf Sar, Christian Kunz