Für alle, die nach einer Alternative zu RaspAP suchen, lohnt sich ein Blick auf »PiFI«. Die Router-Konfiguration erfolgt dabei zeitgemäß über eine Smartphone-App. Im Hintergrund arbeitet das leistungsstarke OpenWrt. Die Firmware ist Open Source, allerdings gibt es auch eine kostenpflichtige Version namens PiFi Kid.
Christian Wölbert schreibt in »Bundesrechnungshof: Schonungsloser Bericht zum Status der digitalen Verwaltung« für heise.de Ein Bericht des Bundesrechnungshofs zeigt den ernüchternden Status Quo bei der Digitalisierung der Verwaltung und nennt Ursachen für die Probleme. Die Rechnungsprüfer haben zum Beispiel ermittelt, dass im Juli dieses Jahres erst 5 Prozent der sogenannten “Einer-für-alle”-Onlinedienste (EfA) flächendeckend genutzt wurden. “Damit sind 95 Prozent der EfA-Lösungen, die der Bund vollständig finanziert hat, größtenteils nur in einem Land oder einer Kommune im Einsatz oder sogar Investitionsruinen”, heißt es in dem unveröffentlichten Bericht, der c’t vorliegt. Zuvor hatte der Spiegel über das Thema berichtet. ...
Das aufregende Projekt von User StuckAtPrototype namens »Racer« bringt das Gefühl von Mario Kart in die reale Welt. Dabei handelt es sich um ein Open-Source-Spielzeug, das die Faszination der beliebten Videospielreihe greifbar macht. Für diejenigen, die in der kalten Jahreszeit nach einem spannenden DIY-Projekt suchen, könnte dies genau das Richtige sein.
Heute habe ich meine RSS-Feeds durchgesehen und dabei einige Blogs entdeckt, die seit längerem keine neuen Beiträge veröffentlicht haben. Dabei ist mir aufgefallen, dass nasendackel.de inzwischen offline ist. Besonders geschätzt habe ich an Christophs Blog seine kreativen Beiträge und das innovative Design. Christoph konzentriert seine Energie nun auf inlovewithpda.com, ein weiteres wunderschön gestaltetes Blog.
Ben Schwan schreibt in »KI und logisches Denken: Apple-Forscher zweifeln – und warnen« für heise.de Insgesamt, so die Hypothese der Apple-Forscher, findet in den Modellen kein logisches Denken statt, was sich bei einer “Verwirrung” der Modelle durch zusätzliche Informationen zeigt, was wiederum das Ergebnis verschlechtert. “Wir vermuten, dass dieser Rückgang auf die Tatsache zurückzuführen ist, dass die derzeitigen LLMs nicht zu echtem logischen Denken fähig sind; stattdessen versuchen sie, die Reasoning-Schritte, die in ihren Trainingsdaten beobachtet wurden, nachzuahmen.” Das heißt: Auch eine “denkende KI” orientiert sich stets an dem, was sie aus den Trainingsdaten kennt. ...