Belastung von Menschen mit geringem Einkommen und niedrigem Bildungsgrad durch Folgen von CO2-Emissionen
Frage an Bing: Ich bin an Informationen, idealerweise an wissenschaftlich belegten Statistiken interessiert
Internalisierung von Umweltkosten
"Umweltkosten sollten grundsätzlich internalisiert – also den Verursachern angelastet – werden. Da dies bisher nur unzureichend geschieht, gibt es keine hinreichenden wirtschaftlichen Anreize, die Umweltbelastung zu senken. Preise ohne vollständige Internalisierung der Umweltkosten sagen nicht die ökologische Wahrheit. Dies verzerrt den Wettbewerb und hemmt die Entwicklung und Marktdiffusion umweltfreundlicher Techniken und Produkte. Die Umweltkosten müssen vor allem in Bereichen wie dem Energie- und Verkehrssektor, die besonders hohe Umweltschäden verursachen, stärker als bisher in Rechnung gestellt werden. Dies würde beispielsweise den Ausbau der erneuerbaren Energien fördern, die Energieeffizienz erhöhen und wesentlich zu einer nachhaltigen Mobilität beitragen. Aber auch in anderen Bereichen wie beispielsweise der Landwirtschaft und im Baugewerbe würde die Berücksichtigung der Umweltkosten zu nachhaltigeren Produktions- und Konsummustern führen." [1]
[1] Gesellschaftliche Kosten von Umweltbelastungen, 10.08.2021 - https://www.umweltbundesamt.de/daten/umwelt-wirtschaft/gesellschaftliche-kosten-von-umweltbelastungen#gesamtwirtschaftliche-bedeutung-der-umweltkosten
#Prekariat #CO2 #CO2Emissionen #CO2CGPT #CO2ChatGPT #CO2Prekariat #PrekariatCO2
- ob die negative Folgen, gesundheitliche Schäden für die Menschen in prekären Lebensverhältnissen durch Klimawandel stärker ausgeprägt sind im Vergleich zu wohlsituierten Personen
Umweltbelastungen verursachen hohe Kosten für die Gesellschaft, etwa in Form von umweltbedingten Gesundheits- und Materialschäden, Ernteausfällen oder Schäden an Ökosystemen. So haben allein die deutschen Treibhausgas-Emissionen im Jahr 2019 Umweltkosten in Höhe von mindestens 156 Milliarden Euro verursacht. Eine ambitionierte Umweltpolitik senkt diese Kosten und entlastet damit die Gesellschaft.[1]
Internalisierung von Umweltkosten
"Umweltkosten sollten grundsätzlich internalisiert – also den Verursachern angelastet – werden. Da dies bisher nur unzureichend geschieht, gibt es keine hinreichenden wirtschaftlichen Anreize, die Umweltbelastung zu senken. Preise ohne vollständige Internalisierung der Umweltkosten sagen nicht die ökologische Wahrheit. Dies verzerrt den Wettbewerb und hemmt die Entwicklung und Marktdiffusion umweltfreundlicher Techniken und Produkte. Die Umweltkosten müssen vor allem in Bereichen wie dem Energie- und Verkehrssektor, die besonders hohe Umweltschäden verursachen, stärker als bisher in Rechnung gestellt werden. Dies würde beispielsweise den Ausbau der erneuerbaren Energien fördern, die Energieeffizienz erhöhen und wesentlich zu einer nachhaltigen Mobilität beitragen. Aber auch in anderen Bereichen wie beispielsweise der Landwirtschaft und im Baugewerbe würde die Berücksichtigung der Umweltkosten zu nachhaltigeren Produktions- und Konsummustern führen." [1]
[1] Gesellschaftliche Kosten von Umweltbelastungen, 10.08.2021 - https://www.umweltbundesamt.de/daten/umwelt-wirtschaft/gesellschaftliche-kosten-von-umweltbelastungen#gesamtwirtschaftliche-bedeutung-der-umweltkosten
#Prekariat #CO2 #CO2Emissionen #CO2CGPT #CO2ChatGPT #CO2Prekariat #PrekariatCO2
Hallo, das ist Bing,
ich kann Ihnen eine kurze Übersicht über die Akademie für Künstliche Intelligenz AKI gGmbH geben. Laut den Suchergebnissen ist die Akademie eine gemeinnützige Organisation mit Sitz in Berlin, die die Wissenschaft bei Forschungsprojekten zum Thema KI unterstützt und KI als Schlüsseltechnologie im Kampf gegen den Klimawandel etablieren will¹. Die Akademie ist Teil des KI Bundesverbandes und wird von Daniel Abbou und Vanessa Cann geleitet³. Die Akademie organisiert oder nimmt an verschiedenen Veranstaltungen teil, wie z.B.:
- Der KI-Campus: Eine Online-Plattform für digitales Lernen zu Künstlicher Intelligenz¹.
- Der KI-Summit: Eine jährliche Konferenz für Entscheider*innen aus Politik, Wirtschaft und Gesellschaft zum Thema Künstliche Intelligenz¹.
- Der AI4Good Hackathon: Ein Online-Wettbewerb für Studierende und junge Professionals, die innovative Lösungen mit Künstlicher Intelligenz für gesellschaftliche Herausforderungen entwickeln wollen¹.
Ich hoffe, das hilft Ihnen weiter. 😊
Quelle: Unterhaltung mit Bing, 3.3.2023(1) Akademie für Künstliche Intelligenz (AKI) - Projekte - KI Verband. https://ki-verband.de/projekte/ Zugegriffen 3.3.2023.
(2) Impressum - KI-Verband. https://ki-verband.de/impressum/ Zugegriffen 3.3.2023.
(3) Akademie für künstliche Intelligenz AKI gGmbH. https://firmeneintrag.creditreform.de/10117/2013081941/AKADEMIE_FUER_KUENSTLICHE_INTELLIGENZ_AKI_GGMBH Zugegriffen 3.3.2023.
#KIverband #DanielAbbou #VanessaCann #KIBundesverband
ich kann Ihnen eine kurze Übersicht über die Akademie für Künstliche Intelligenz AKI gGmbH geben. Laut den Suchergebnissen ist die Akademie eine gemeinnützige Organisation mit Sitz in Berlin, die die Wissenschaft bei Forschungsprojekten zum Thema KI unterstützt und KI als Schlüsseltechnologie im Kampf gegen den Klimawandel etablieren will¹. Die Akademie ist Teil des KI Bundesverbandes und wird von Daniel Abbou und Vanessa Cann geleitet³. Die Akademie organisiert oder nimmt an verschiedenen Veranstaltungen teil, wie z.B.:
- Der KI-Campus: Eine Online-Plattform für digitales Lernen zu Künstlicher Intelligenz¹.
- Der KI-Summit: Eine jährliche Konferenz für Entscheider*innen aus Politik, Wirtschaft und Gesellschaft zum Thema Künstliche Intelligenz¹.
- Der AI4Good Hackathon: Ein Online-Wettbewerb für Studierende und junge Professionals, die innovative Lösungen mit Künstlicher Intelligenz für gesellschaftliche Herausforderungen entwickeln wollen¹.
Ich hoffe, das hilft Ihnen weiter. 😊
Quelle: Unterhaltung mit Bing, 3.3.2023(1) Akademie für Künstliche Intelligenz (AKI) - Projekte - KI Verband. https://ki-verband.de/projekte/ Zugegriffen 3.3.2023.
(2) Impressum - KI-Verband. https://ki-verband.de/impressum/ Zugegriffen 3.3.2023.
(3) Akademie für künstliche Intelligenz AKI gGmbH. https://firmeneintrag.creditreform.de/10117/2013081941/AKADEMIE_FUER_KUENSTLICHE_INTELLIGENZ_AKI_GGMBH Zugegriffen 3.3.2023.
#KIverband #DanielAbbou #VanessaCann #KIBundesverband
Voraussetzungen bei Software und Personal
Wir betrachten in diesem Kapitel bevorzugt zentralisierte und homogen organisierte Infrastrukturen, obwohl B. Yuan et al., (2022) prototypisch gezeigt haben, dass KI-Modelle auch dezentralisiert und heterogen auf vernetzten Rechnern trainiert werden können. Zentralisierte Infrastrukturen haben den Vorteil, dass der eingesetzte Software-Stack einfacher und weniger fehleranfällig gehalten werden kann, die Datenquellen zuverlässiger und schneller verfügbar sind sowie Nutzerrechte und Sicherheitsvorkehrungen (DMZ, VPN) schlichter zu handhaben sind. Darüber hinaus können mit einem zentralisierten KI-Hochleistungszentrum zuverlässigere Statistiken über Energieverbrauch und Effizienz erhoben werden.https://leam.ai/feasibility-study-leam-2023/ S. 109 in der PDF Datei
Voraussetzungen Software
Die Lingua Franca für die Entwicklung moderner KI-Systeme ist Python (van Rossum, 1995), wobei KI-Anwendungen zunehmend auch in anderen Programmiersprachen entwickelt werden. Für die Entwicklung des Service-Layers kommen viele Sprachen in Frage, die hier nicht aufgelistet werden sollen. Die Softwarebibliotheken, die beim Trainieren und der Inferenz zum Einsatz kommen, sind großteils, wenn nicht gänzlich, durch Open-Source-Software abdeckbar. Beispielhaft sind hier auf dem Framework-Level PyTorch (Paszke et al., 2019), TensorFlow (Abadi et al., 2016), Keras (Keras, 2015/2022), und Jax (Frostig et al., 2018) zu nennen.
Bei der Orchestrierung nutzt der Applikations-Layer teilweise dieselbe Software wie der Framework-Layer, bspw. Ray (Moritz et al., 2018), Slurm (Yoo et al., 2003), kubeflow (Kubeflow, 2017/2022), hydra (Hydra, 2019/2022), Abseil (Abseil Python Common Libraries, 2017/2022) und andere (s. Kapitel 7.4). Weiterhin werden auch numerische Bibliotheken
13 Vgl. bspw. (CSTB Releases Report Fostering Responsible Computing Research, 2022; Patterson et al., 2022) und die darin enthaltenen Referenzen.
14 MAC steht für Multiply-Add-Compute, der zentralen Rechenoperation von Computerprozessoren. Große KI-Modelle für Deutschland
wie BLAS („An Updated Set of Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)”, 2002), NumPy (Harris et al., 2020) und andere Verwendung finden. Beim ML-spezifischen Monitoring kann auf Bibliotheken wie AimStack (Arakelyan et al., 2020) oder MLFlow (MLflow, 2018/2022) zurückgegriffen werden. Diese Liste ist ausschließlich exemplarisch und dient lediglich der Darstellung der Wichtigkeit von Open-Source-Software für die Entwicklung
moderner KI-Applikationen.
Die Aufgaben im Applikations-Layer erfordern eine hohe Spezialisierung, welche üblicherweise von Informatiker:innen und Software-Entwickler:innen in geteilten Rollen übernommen wird. Diese kann man in vier Rollenprofile unterscheiden: Machine Learning Researcher konzipieren und entwickeln neue Algorithmen, während sich Machine Learning Engineers mit der Optimierung des Trainings- und Inferenzcodes und der Implementierung des verteilten Lernens beschäftigen. Zusammen bilden sie ein Team, um KI-Modelle zu skalieren.
Full-Stack und Backend-Ingenieur:innen entwickeln den Service-Layer und arbeiten u.A. mit Systemadministrator:innen und Dev-Ops-Expert:innen zusammen, um die Benutzeroberfläche mit den verschiedenen Funktionalitäten des Gesamtsystems zu koppeln. Data Engineers und Data Scientists arbeiten an dem Data-Storage & Data-Loading-Layer und seiner Infrastruktur. Das beinhaltet das Design der Datenbanken oder anderer Speichereinheiten, die Entwicklung der ETL-Pipelines sowie das Kontrollieren der Daten-Lade-Pipelines und das korrekte Design der Trainings-Datensätze.
#FederatedLerning #FederatedLerningLEAM #LEAMSkalierbarkeit #Python #PyTorch #TensorFlow #Keras #Jax
CGPT: Frohe Botschaft
Diese auf KI basierte Technologie wird unser, wird euer Leben nachhaltig verändern.
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Arbeitgeber und Organisationen, die sich für Menschen mit Autismus Asperger Syndrom engagieren.
Hallo, das ist Bing. Ich freue mich, Ihnen zu helfen. 😊
Es gibt einige Arbeitgeber und Organisationen, die sich für Menschen mit Autismus Asperger Syndrom engagieren. Zum Beispiel:
- **Diversicon** bietet kostenlose Kurse an, die Menschen mit Autismus auf dem Weg auf den ersten Arbeitsmarkt unterstützen¹.
- **Autworker** ist eine Genossenschaft von Menschen im Autismus-Spektrum, die Wege zur Inklusion von Menschen mit Autismus in den Arbeitsmarkt finden².
- **Bewerbungen.de** gibt Tipps, wie Arbeitnehmer und Arbeitgeber Kollegen mit Autismus unterstützen können³.
Sind Sie selbst betroffen oder suchen Sie für jemanden anderen?
Quelle: Unterhaltung mit Bing, 1.3.2023(1) Autismus und Arbeit - Bundesverband Autismus Deutschland e.V.. https://www.autismus.de/detailseite/autismus-und-arbeit.html Zugegriffen 1.3.2023.
(2) Arbeit und berufliche Bildung - Bundesverband Autismus Deutschland e.V.. https://www.autismus.de/service-und-materialien/arbeit-und-berufliche-bildung.html Zugegriffen 1.3.2023.
(3) Autismus: Autisten im Berufsleben – Bewerbungen.de. https://www.bewerbungen.de/berufsleben/autismus-autisten-im-berufsleben/ Zugegriffen 1.3.2023.
#Diversicon #Autworker
Es gibt einige Arbeitgeber und Organisationen, die sich für Menschen mit Autismus Asperger Syndrom engagieren. Zum Beispiel:
- **Diversicon** bietet kostenlose Kurse an, die Menschen mit Autismus auf dem Weg auf den ersten Arbeitsmarkt unterstützen¹.
- **Autworker** ist eine Genossenschaft von Menschen im Autismus-Spektrum, die Wege zur Inklusion von Menschen mit Autismus in den Arbeitsmarkt finden².
- **Bewerbungen.de** gibt Tipps, wie Arbeitnehmer und Arbeitgeber Kollegen mit Autismus unterstützen können³.
Sind Sie selbst betroffen oder suchen Sie für jemanden anderen?
Quelle: Unterhaltung mit Bing, 1.3.2023(1) Autismus und Arbeit - Bundesverband Autismus Deutschland e.V.. https://www.autismus.de/detailseite/autismus-und-arbeit.html Zugegriffen 1.3.2023.
(2) Arbeit und berufliche Bildung - Bundesverband Autismus Deutschland e.V.. https://www.autismus.de/service-und-materialien/arbeit-und-berufliche-bildung.html Zugegriffen 1.3.2023.
(3) Autismus: Autisten im Berufsleben – Bewerbungen.de. https://www.bewerbungen.de/berufsleben/autismus-autisten-im-berufsleben/ Zugegriffen 1.3.2023.
#Diversicon #Autworker
ChatGPT-Umweltbelastung
Frage an ChatGPT: Ich bin an Anregungen interessiert,
= Quellen =
[1] Was sind die Umweltwirkungen von KI? - https://www.isi.fraunhofer.de/de/themen/ki/umweltwirkungen.html
[2] Künstliche Intelligenz: Klimahelfer oder Klimasünder? 13.07.2022 - https://www.zeit.de/digital/internet/2022-07/kuenstliche-intelligenz-klimaschutz-energieverbrauch
[3] Förderung: KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen, 2021 - https://www.bmuv.de/programm/ki-leuchttuerme-fuer-umwelt-klima-natur-und-ressourcen
#AnregungenWuchtigDisruptiv #Umweltbelastung #CGPTUmweltbelastung #Gesundheitskosten #Klimakrise
- Wie kann man prägnant die Umweltbelastung durch KI-Infrastruktur bildlich darstellen?
- Wie kann man prägnant die Vergrößerung der Schere zwischen besser situierten Bevölkerungsschichten und Personen, die in prekären Verältnissen leben durch die Etablierung der KI-Infrastruktur prägnant bildlich darstellen?
= Quellen =
[1] Was sind die Umweltwirkungen von KI? - https://www.isi.fraunhofer.de/de/themen/ki/umweltwirkungen.html
[2] Künstliche Intelligenz: Klimahelfer oder Klimasünder? 13.07.2022 - https://www.zeit.de/digital/internet/2022-07/kuenstliche-intelligenz-klimaschutz-energieverbrauch
[3] Förderung: KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen, 2021 - https://www.bmuv.de/programm/ki-leuchttuerme-fuer-umwelt-klima-natur-und-ressourcen
#AnregungenWuchtigDisruptiv #Umweltbelastung #CGPTUmweltbelastung #Gesundheitskosten #Klimakrise
Sendung bei Oeins einreichen
Format: mp3 mit 320 kbps. Software: Audacity aktuell Version 3.2.4 gibt es für alle gängigen Betriebssysteme
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Federated-learning-services
question:
Ich hätte gern eine exakte Beschreibung oder eine URL zu der Beschreibung einer Infrastruktur, die für's Training einer Künstlichen Intelligenz mit der Federated learning Methode eingesetzt wird. Wenn du keine Beschreibung und keine URL nennen kannst, dann bitte ich um die Nennung von kleineren Betreibern (also keine größere Konzerne wie Google, Samsung, Huawei, Apple), die Federated learning Methode einsetzen oder auch als Service anbieten.
ChatGPT-answer-1-Anfang: Für das Training einer Künstlichen Intelligenz mit der Federated Learning Methode wird eine dezentralisierte Infrastruktur benötigt, die es ermöglicht, Daten von mehreren Geräten oder Servern zu sammeln, ohne dass die Daten auf eine zentrale Serverinfrastruktur übertragen werden müssen. Dadurch können die Privatsphäre und die Sicherheit der Daten besser geschützt werden.
Ein Beispiel für eine Infrastruktur, die für Federated Learning eingesetzt wird, ist das Open-Source-Projekt "OpenMined". OpenMined bietet eine Plattform für Entwickler, um mit der Federated Learning Methode zu experimentieren. Dabei können die Entwickler Modelle auf privaten Geräten trainieren und mithilfe von Blockchain-Technologie die Modelle aggregieren, ohne die Daten offenzulegen.
Ein kleiner Betreiber, der Federated Learning als Service anbietet, ist beispielsweise "Snips.ai". Snips.ai ist ein Startup aus Frankreich, das eine Plattform für Künstliche Intelligenz entwickelt hat, die auf Federated Learning basiert. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, Modelle auf privaten Geräten zu trainieren und zu aggregieren, ohne die Daten preiszugeben.
Eine weitere Firma, die sich auf Federated Learning spezialisiert hat, ist "Scaleout". Scaleout ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Plattformen spezialisiert hat und dabei Federated Learning in seine Angebote integriert hat.
ChatGPT-answer-1-Ende
ChatGPT-answer-2-Anfang: Für das Training von Künstlichen Intelligenzen mit der Federated Learning Methode wird typischerweise eine dezentrale Infrastruktur genutzt. Dabei wird das Modell nicht zentral auf einem Server trainiert, sondern auf den Endgeräten der Nutzer, zum Beispiel auf Smartphones oder PCs. Die einzelnen Geräte führen das Training durch und senden dabei nur die notwendigen Parameter an einen zentralen Server, der diese Parameter aggregiert und das Modell aktualisiert.
Da es sich um eine relativ neue Technologie handelt, gibt es noch nicht viele kleinere Betreiber, die Federated Learning anbieten. Einige Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von KI-Modellen mit Federated Learning spezialisiert haben, sind zum Beispiel:
Snips: Ein französisches Unternehmen, das eine auf Federated Learning basierende Plattform zur Entwicklung von Sprachassistenten anbietet.
OpenMined: Eine Open-Source-Community, die sich auf Privatsphäre-freundliche KI-Modelle mit Federated Learning spezialisiert hat.
Owkin: Ein Unternehmen, das auf KI-Modelle für die medizinische Forschung mit Federated Learning setzt.
Es gibt auch einige Open-Source-Tools wie TensorFlow Federated, die es Entwicklern ermöglichen, Federated Learning in ihre eigenen Projekte zu integrieren. Eine detaillierte Beschreibung der Infrastruktur für Federated Learning und deren Implementierung findest du in der offiziellen Dokumentation von TensorFlow Federated: https://www.tensorflow.org/federated/overview.
ChatGPT-answer-2-Ende
Generiert auf https://chat.openai.com/ am 23.02.2023. Da die Generierung der ChatGPT-answer-1 sich aufgehängt hat, wurde die Generierung neu angestoßen, deswegen hier beide generierte Antworten auf eine Frage.
#Snips #SnipsAI #OpenMined #Owkin #Scaleout #ChatGPT #ChatGPTDiary #tensorflow #FederatedLearning
Ich hätte gern eine exakte Beschreibung oder eine URL zu der Beschreibung einer Infrastruktur, die für's Training einer Künstlichen Intelligenz mit der Federated learning Methode eingesetzt wird. Wenn du keine Beschreibung und keine URL nennen kannst, dann bitte ich um die Nennung von kleineren Betreibern (also keine größere Konzerne wie Google, Samsung, Huawei, Apple), die Federated learning Methode einsetzen oder auch als Service anbieten.
ChatGPT-answer-1-Anfang: Für das Training einer Künstlichen Intelligenz mit der Federated Learning Methode wird eine dezentralisierte Infrastruktur benötigt, die es ermöglicht, Daten von mehreren Geräten oder Servern zu sammeln, ohne dass die Daten auf eine zentrale Serverinfrastruktur übertragen werden müssen. Dadurch können die Privatsphäre und die Sicherheit der Daten besser geschützt werden.
Ein Beispiel für eine Infrastruktur, die für Federated Learning eingesetzt wird, ist das Open-Source-Projekt "OpenMined". OpenMined bietet eine Plattform für Entwickler, um mit der Federated Learning Methode zu experimentieren. Dabei können die Entwickler Modelle auf privaten Geräten trainieren und mithilfe von Blockchain-Technologie die Modelle aggregieren, ohne die Daten offenzulegen.
Ein kleiner Betreiber, der Federated Learning als Service anbietet, ist beispielsweise "Snips.ai". Snips.ai ist ein Startup aus Frankreich, das eine Plattform für Künstliche Intelligenz entwickelt hat, die auf Federated Learning basiert. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, Modelle auf privaten Geräten zu trainieren und zu aggregieren, ohne die Daten preiszugeben.
Eine weitere Firma, die sich auf Federated Learning spezialisiert hat, ist "Scaleout". Scaleout ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Plattformen spezialisiert hat und dabei Federated Learning in seine Angebote integriert hat.
ChatGPT-answer-1-Ende
ChatGPT-answer-2-Anfang: Für das Training von Künstlichen Intelligenzen mit der Federated Learning Methode wird typischerweise eine dezentrale Infrastruktur genutzt. Dabei wird das Modell nicht zentral auf einem Server trainiert, sondern auf den Endgeräten der Nutzer, zum Beispiel auf Smartphones oder PCs. Die einzelnen Geräte führen das Training durch und senden dabei nur die notwendigen Parameter an einen zentralen Server, der diese Parameter aggregiert und das Modell aktualisiert.
Da es sich um eine relativ neue Technologie handelt, gibt es noch nicht viele kleinere Betreiber, die Federated Learning anbieten. Einige Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von KI-Modellen mit Federated Learning spezialisiert haben, sind zum Beispiel:
Snips: Ein französisches Unternehmen, das eine auf Federated Learning basierende Plattform zur Entwicklung von Sprachassistenten anbietet.
OpenMined: Eine Open-Source-Community, die sich auf Privatsphäre-freundliche KI-Modelle mit Federated Learning spezialisiert hat.
Owkin: Ein Unternehmen, das auf KI-Modelle für die medizinische Forschung mit Federated Learning setzt.
Es gibt auch einige Open-Source-Tools wie TensorFlow Federated, die es Entwicklern ermöglichen, Federated Learning in ihre eigenen Projekte zu integrieren. Eine detaillierte Beschreibung der Infrastruktur für Federated Learning und deren Implementierung findest du in der offiziellen Dokumentation von TensorFlow Federated: https://www.tensorflow.org/federated/overview.
ChatGPT-answer-2-Ende
Generiert auf https://chat.openai.com/ am 23.02.2023. Da die Generierung der ChatGPT-answer-1 sich aufgehängt hat, wurde die Generierung neu angestoßen, deswegen hier beide generierte Antworten auf eine Frage.
#Snips #SnipsAI #OpenMined #Owkin #Scaleout #ChatGPT #ChatGPTDiary #tensorflow #FederatedLearning