NHL setzt auf Romantik-Hörbücher, während KI-Videomacher um Aufmerksamkeit konkurrieren

Die National Hockey League hat diese Woche mit der Veröffentlichung kurzer Hörstücke im Romans-Stil über ihre eigenen Spieler begonnen. Einige der angesprochenen Autoren haben öffentlich die Teilnahme abgelehnt. WIRED berichtete am Freitag über die erste Partie, Teil einer Kampagne namens "Hot for Hockey", und gab an, dass die Liga beliebte Hockey-Romance-Autoren kontaktierte, um 60- bis 90-sekündige Beiträge für Hörbuch-Plattformen zu schreiben und zu vertonen.

Die Geschichten sind keine Romane. Sie lesen sich wie Klappentexte, die darauf ausgelegt sind, Tickets zu verkaufen.

WIRED zitierte den vollständigen Text eines Stücks mit dem Titel The Summer I Turned Gritty with Trevor Zegras: "Trevor Zegras kam nach Philly auf der Suche nach einem Neuanfang. Aber nach dem Kampf gegen Pittsburgh in den Playoffs letztes Jahr stellte er fest, wie ruppig es werden konnte. Ein heißer Sommer später sieht Phillys Schönling deutlich ruppiger aus." Die erste Partie umfasst laut WIRED Sebastian Aho von den Carolina Hurricanes und Jack Eichel von den Vegas Golden Knights und wurde von C.R. Jane, Autorin von Pucking Wrong, verfasst.

Nicht jeder im Genre ist amüsiert. Emily Rath, eine Bestseller-Hockey-Romance-Autorin, sagte auf Threads, dass die Liga sie kontaktiert habe und sie ein Angebot noch nie so schnell abgelehnt habe, berichtete WIRED. Rath sagte, die Präsentationsfolien der Kampagne enthielten Witze, die sie als verspottend ansah, sowie ihrer Meinung nach KI-generierte Cover-Renderings. Chelsea Curto, Autorin der D.C. Stars-Reihe, wies ebenfalls auf die KI-Grafiken hin und schrieb, es sei wahrscheinlich zum Besten gewesen, dass sie abgelehnt habe, da ihre Bücher "sehr kritisch gegenüber der Liga sein können".

Ein NHL-Sprecher, Jon Weinstein, sagte WIRED, die Kampagne sei eine "spielerische Anspielung auf etwas, das offensichtlich im kulturellen Zeitgeist stattfindet". Er sagte, die Liga sei "sehr stolz darauf, echte Hockey-Autoren, Illustratoren und Synchronsprecher in dem Bereich zu unterstützen".

Die visuelle Seite bleibt in Bewegung

Die NHL-Geschichte ist eine nützliche Erinnerung daran, dass KI-generierter oder KI-gestützter Inhalt nun eine Routine ist, wie große Organisationen sich vermarkten, und dass das Publikum es bemerkt. Auf der Modellseite brachte die vergangene Woche eine stetige Serie von Veröffentlichungen für Video- und Bildarbeit hervor.

Ideogram sagte am 1. Oktober, dass sein neues Ideogram 4.5-Modell einen Teil eines Bildes bearbeiten kann, ohne den Rest zu verändern, ein Problem, bei dem führende Modelle wie GPT-Image 2.5 und Nano Banana nach wiederholten Bearbeitungen laut dem Unternehmen noch Artefakte zeigen. The Decoder berichtete, dass das Modell in vier Qualitätsstufen mit Preisen von 0,8 bis 22 Cent pro Bild bei nativer 2K-Auflösung geliefert wird, jetzt auf der Plattform und API von Ideogram verfügbar ist und Partner wie Picsart, Runway, Pika und Leonardo AI hat. Ein Open-Weight-Release wird bald versprochen.

Tavus stellte unterdessen Griffin vor, das es als erstes "Human Interaction Model" bezeichnet, ein System, das Sprache, Gesichtsausdrücke, Tonfall, Gesten und Pausen verarbeitet, während es Video empfängt und generiert. Laut The Decoder glaubten 48 Prozent der Teilnehmer einer Tavus-Studie, Griffin sei eine echte Person, nach einem einminütigen Videoanruf, im Gegensatz zu einem bisherigen Höchstwert von zwei Prozent. In einem von Tavus als unabhängiger Nvidia-Test beschriebenen Test, der misst, wie menschlich sich eine KI in direkter Audio-Video-Gesprächssituation anfühlt, erzielte Griffin 3,83 Punkte im Vergleich zu 3,92 für echte Menschen und 2,80 für das bisher beste KI-Modell.

Eine Vorschau namens Griffin-Lite ist für "ausgewählte Tester als Research Preview" offen, mit einer vollständigeren Version versprochen, sobald "Sicherheitsbedenken adressiert sind", berichtete The Decoder. Tavus listet Tutoring, das Üben schwieriger Gespräche und kamera-basierte technische Unterstützung als mögliche Anwendungen auf.

Stimmen- und Entscheidungsmodelle kommen im selben Zeitfenster

Microsoft AI schob am 2. Oktober neue Sprachmodelle aus. Laut The Decoder transkribiert MAI-Transcribe-2-Streaming 60 Sprachen und liefert seine ersten teilweisen Ergebnisse in etwas mehr als 100 Millisekunden, was laut Microsoft Sprachagenten ermöglicht, zu antworten, während eine Person noch mitten im Satz ist. Eine Stunde Audio kostet zum Einführungspreis bis Ende des Jahres 0,54 US-Dollar. Die beiden neuen Text-zu-Sprache-Modelle, MAI-Voice-2.1 und MAI-Voice-2.1-Flash, decken 23 Sprachen in derselben Stimme ab, wobei die Flash-Variante eine Latenz von 150 Millisekunden und 15 US-Dollar pro Million Zeichen anstatt 22 US-Dollar hat. Beide können eine Stimme aus wenigen Sekunden Referenzaudio klonen. In einem von The Decoder zitierten Test dachten etwa die Hälfte von 4.000 Teilnehmern, die Stimmen gehörten einer echten Person.

Entscheidungsmodelle haben ihren eigenen Moment. Amazon Web Services veröffentlichte Strands Decider 2B, ein Open-Source-Modell, das zwischen vorbestimmten Optionen sortiert und ein Konfidenzmaß zurückgibt, berichtete TechCrunch am 1. Oktober. Es wurde von Distinguished Engineer Marc Brooker gebaut, nachdem er TypeSafes Jev gesehen hatte, und besetzte kurzzeitig die Spitze des Jevbench-Rankings für Modelle seiner Größe. "Was ursprünglich mein Interesse an dieser Klasse von Modellen weckte, war, dass sie eine perfekte Entscheidungsinstanz für einen Workflow-Schritt darstellen", sagte Brooker TechCrunch.

Typesafes eigenes Jev, laut InfoQ am 1. Oktober veröffentlicht, gibt typisierte probabilistische Entscheidungen statt Text zurück, mit 0,042 US-Dollar pro Million Eingabetokens und kostenloser Ausgabe, einem Kontextfenster von 32.000 Tokens und einer zitierten End-to-End-Latenz von 70ms bis 500ms. Vercel-Ingenieur Pranit Sharma stellte fest, dass ein Sicherheitsklassifikator fünf- bis 18-mal schneller lief als das LLM, das er ersetzte. Eine Analyse von 12.759 Launch-Tweets durch OpenChamber schätzte die von Nutzern berichteten Beschleunigungen auf einen Median von 7x im Vergleich zu einem Headline-Wert von 193,6x, Einsparungen auf einen Median von 30x und Latenz auf einen Median von 76ms.

Cloudflare antwortete am 1. Oktober mit Clef und Clef-flash, Open-Weight-Entscheidungsmodellen, die auch Bilder und Video verarbeiten können und ein 64.000-Kontextfenster unterstützen, berichtete The Register. Cloudflare sagt, Clef kostet 0,24 US-Dollar pro Million Tokens, fast das Sechsfache des Preises von Jev. Das Unternehmen berichtete seine Benchmark-Scores selbst, und sie wurden noch nicht im offiziellen Decision Index reproduziert, merkte The Register an.

Googles Gemini 4 Argon, am 30. September angekündigt, wird auf eine geprüfte Gruppe von Cybersecurity-Partnern unter dem Programm Fairwind des Unternehmens beschränkt. "Das sichere Freigeben von Frontier-Fähigkeiten auf diesem Niveau erfordert einen gestuften Ansatz", schrieb Koray Kavukcuoglu, Googles Chief AI Architect, in einem Blogpost, zitiert von The Guardian. TechCrunch berichtete, dass Google behauptet, Argon habe OpenAIs GPT-6 Astra und Anthropics Fable- und Opus-Modelle in mehreren Benchmarks geschlagen, unter Verweis auf das Startup Vals.

Auf dem Gebiet des Urheberrechts hat Anthropic die australische Regierung aufgefordert, "bedingte Genehmigung" für das Training an australischen urheberrechtlich geschützten Werken unter einem Opt-out-Modell in Betracht zu ziehen, laut einer Einreichung, über die The Guardian berichtete. Die ABC und SBS widersprachen, wobei ABC vor der "Kannibalisierung der australischen Nachrichtenindustrie" warnte und dafür eintrat, dass KI-Unternehmen denselben Urheberrechts-, Diffamierungs- und Datenschutzregeln unterliegen sollten wie Medienunternehmen.

OpenAI sagte, es habe eine "adversarial distillation"-Kampagne gestört, die Anfang Juli begann und mit 16.000 Anfragen von mehr als 4.000 Nutzern über zwei Tage ihren Höhepunkt erreichte, und einem Kerncluster Individuen zuschrieb, die mit Chinas Moonshot AI in Verbindung stehen, berichtete CNBC. The Register merkte an, dass OpenAI nicht sagte, welche seiner Modelle angegriffen wurden, und dass Moonshot nicht auf eine Anfrage um Kommentar reagierte.