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NVIDIA WKN: 918422 ISIN: US67066G1040 Kürzel: NVDA Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion
96,17 USD
-5,24 %-5,32
21. Apr, 17:05:04 Uhr,
Nasdaq
Kommentare 214.058
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Silver004,
26. Mär 9:26 Uhr
0
Warum kauft jeder IPhones obwohl sie teurer sind und auch nicht besser?
Silver004,
26. Mär 9:27 Uhr
0
Nvidia sollte die nächste Tage trotzdem mal durchatmen, wär gut für den Chart
kurzdruck,
26. Mär 9:07 Uhr
0
Ich habe heute leider keine Zeit für die LooserAktie. Habe Termine.
MeTi199,
26. Mär 8:52 Uhr
0
Nvidia ist eher zurückhaltender. Bei dem Top News und die Bewertungen von Großhäuser sollte der Kurs gerade eher mindestens bei 120 Euro liegen. Der Abverkauf war eher übertrieben. Die Quartalzahlen waren auch Top. Die Investitionen sind einmalig. Die Aussichten sind Top. Nvidia ist mit Abstand das beste KI-Unternehmen.
HopeSolo,
26. Mär 8:50 Uhr
0
Welche ISIN hast du genommen ? Bitte gib auch Zeit deines Ein- und Ausstiegs bekannt. Nicht das dir nachher vorgeworfen wird du hättest verkauft bevor du kaufen konntest. Zeig mal her was du für ein Superinvestor du bist.
kurzdruck,
26. Mär 8:32 Uhr
0
Chipkrieg eskaliert nun. 50 Techs seitens USA gesperrt. Egal die Chinesen bringen eigene bessere raus. Deepseek R2 ist bereits scharf gestellt. Vorbörse rot. Schon wieder Zeit für Short!
Jogi95,
26. Mär 7:38 Uhr
0
Gestern schon bei grünem NASDAQ keine Gewinne erzielt...und heute dann gleich zu Beginn rot!
TomysBar,
26. Mär 6:14 Uhr
1
Bis zum Selbstbetrug
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Öffentlichkeitswahrnehmung der KI-Fortschritte. Laut der Umfrage stimmen 80 Prozent der Befragten der Aussage zu, dass die Darstellung der Fähigkeiten aktueller KI-Systeme nicht mit der Realität übereinstimmt. "Viele der als menschenähnlich gepriesenen Systeme - etwa für das Programmieren oder mathematische Problemlösungen - machen immer noch grundlegende Fehler", warnt Thomas Dietterich von der Oregon State University, der ebenfalls an dem Bericht mitgewirkt hat. Diese Systeme seien zwar nützliche Werkzeuge, aber keineswegs ein Ersatz für menschliche Arbeitskräfte.
Ein neuerer Ansatz, der verstärkt verfolgt wird, ist das sogenannte "Inference Time Scaling". Dabei wird den Modellen mehr Rechenleistung und Zeit pro Anfrage zur Verfügung gestellt, um genauere Antworten zu liefern. Arvind Narayanan von der Princeton University hält diese Strategie jedoch nicht für eine "Patentlösung" zur Erreichung von AGI.
Ein weiteres Problem ist die uneinheitliche Definition von AGI. Google DeepMind betrachtet sie als eine KI, die in kognitiven Tests alle Menschen übertrifft, während Huawei die physische Interaktion mit der Umwelt als essenziell ansieht. Microsoft und OpenAI wiederum verknüpfen AGI mit einem wirtschaftlichen Ziel: Erst wenn ein KI-Modell 100 Milliarden US-Dollar Gewinn generieren kann, soll AGI als erreicht gelten.
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