21.07.2017

Chatbot Steckbrief: Mit dem ComicBot Spaß abonnieren

In unserer neuen Artikelreihe "Chatbot Steckbrief" berichten wir jeden Freitag über einen Chatbot. Dieses Mal stellt uns der Entwickler Silvio Doblhofer seinen "Comicbot" vor. Mit dem Chatbot kann man nicht nur seine Lieblingscomics abonnieren, sondern auch neue Cartoons entdecken. Über hunderttausend Nachrichten wurden bereits an die Abonnenten verschickt.
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Entwickler Silvio Doblhofer hat den "ComicBot" selbst entwickelt und designt.
Von der „New York Times“ bis zum „The Economist“ – Comics dürfen in keiner Ausgabe fehlen. Die Karikaturen können lustig sein, zum Nachdenken anregen oder komplexe Themen leicht verständlich machen. Sie sind situationsbezogen oder zeitlos. Es gibt sie als einmaligen Sketch oder monatelange Fortsetzung.

ComicBot bietet Cartoons im Abo

Silvio Doblhofer, Initiator und Entwickler des Chatbots, ist selbst Comic-Fan. Ursprünglich startete er den Bot, um sich selbst zu helfen: Abonniert man spezielle Lieblings-Autoren oder Comics, schickt der Bot regelmäßige Updates. Aber man kann sich auch inspirieren lassen und auf neue Cartoons stoßen. Seit Anfang Februar hat der „ComicBot“ bereits über 1000 aktive Abonnenten. Zum heutigen Stichtag wurden bereit 111.736 Nachrichten verschickt. Den Chatbot gibt es auf Facebook Messenger unter dem Nickname „TheComicBot„.

Mentor und Chatbot-Creator

In der Chatbot-Community ist Doblhofer kein Unbekannter. Der Entwickler, der als Mentor den Artificial Intelligence und Chatbot-Inkubator Lemmings I/O unterstützt, ist an der erfolgreichen Fertigstellung der meisten Chatbots im Programm mitverantwortlich.

Dem Brutkasten beantwortet Doblhofer, was er seit dem Launch gelernt hat und welche Schritte als nächstes anstehen.

Wieso hast du den Chatbot gestartet?

Ich hatte mich zu dem Zeitpunkt schon viel mit Chatbots beschäftigt, und im Rahmen von Lemmings I/O auch schon einige Ideen umgesetzt. Da ich selber sehr gerne Webcomics lese, und das Lesen dieser lange Zeit zu meiner täglichen Routine gehörte, kam auch recht bald die Idee eines Chatbots, der mir dies erleichtert. Die Idee ist also, LiebhaberInnen von Webcomics eine neue Möglichkeit zu geben, ihre Lieblingscomics zu konsumieren und neue Webcomics zu entdecken, sowie den AutorInnen eine neue Möglichkeit zu geben, ihre Inhalte zu verteilen und neue LeserInnen zu erreichen.

Seit wann gibt es deinen Bot nun schon und wie viele User hat er?

Der Bot ist seit Anfang Februar veröffentlicht und hat momentan über 1100 aktive Subscriber – dh. User die zumindest ein Comic abonniert haben und somit fast täglich ein Comic erhalten / mit meinem Chatbot in Kontakt stehen.

Wie bist du an das Marketing herangegangen und hast du Tipps für andere, die du teilen kannst?

Ich muss wohl eingestehen, dass Marketing meine Schwachstelle ist. Ich bin Software-Entwickler, und beschäftige mich daher gerne mit den technischen Details und der User Experience. Marketing ist etwas, dass ich gerne beiseite schieben. Nach meiner Erfahrung sind aber klar auf die Zielgruppe abgestimmte und fokussierte Maßnahmen klar effektiver als breitere Maßnahmen.

Was waren die größten Hürden und welche Learnings hast du bereits mitgenommen?

Die größte Hürde ist für mich die Zusammenarbeit mit den Autoren. Mir ist es ein großes Anliegen, mit den Autorinnen oder Autoren zusammenzuarbeiten, aber leider ist es garnicht so einfach, deren Aufmerksamkeit zu erlangen bzw. Kontakt aufzunehmen. Eines meiner Learnings war jedenfalls, dass es für eine funktionierende und zufriedenstellende Messenger Experience nicht unbedingt eine tiefe Konversation bzw. ein ausführliches Charakterdesign benötigt, sondern dass diese für Anwendungsfälle wie ComicBot sogar eher eine Ablenkung sein kann und störend wirkt. Wichtiger ist es vielmehr, die Funktionalität die der Chatbot zur Verfügung stellt, klar zu kommunizieren und einfach verwendbar zu machen.

Gibt es inzwischen ein Team?

Ich entwickle den Chatbot alleine, halte aber immer wieder Meetings mit Allan Berger (Anm. der Red: Co-Founder Blossom.io, Mit-Initiator von Lemmings.io, Chatbot Inkubation Program in Wien) um die UX zu verfeinern bzw. neue Ideen zu besprechen. Das nächste Ziel wäre die Kooperation mit Autoren.

Hast du den Bot selbst programmiert und würdest du es so noch einmal wieder machen?

Ja, der Bot ist eine Eigenentwicklung in JavaScript. Ich habe mir bei der Entwicklung als Ziel gesetzt, mich mit einigen Technologien näher auseinandersetzen und dadurch auch aus technischer Perspektive viel gelernt. Es war insofern jedenfalls eine gute Entscheidung die ich so, wenn auch unter Umständen mit Fokus auf andere Technologien, jedenfalls nochmal so machen würde.

Vielen Dank!

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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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