09.12.2015

“Confused Travolta” wird mittels GIF zum Internet-Star

Quentin Tarantinos Kultfilm Pulp Fiction erhebt einen neuen Höhenflug. "Confused Travolta" aka Vincent Vega erobert mittels GIF zur Zeit das Internet.
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Confused Travolta wartet auf Mia Wallace. (c) Screenshot brilio.net

Quentin Tarantinos Film Pulp Fiction ist Kult. Ebenso der sowohl in seinen Filmen, als auch privat polarisierende John Travolta. Und, weil das Internet eben das Internet ist, flammt 21 Jahre nach Erscheinen von Pulp Fiction ein neuer Hype um den Kultfilm auf. “Confused Travolta” nennen sich die 3 Sekunden, die seit kurzem das Internet erobern.

Wie? John Travolta wird als GIF in jede beliebige Situation hineingeschnitten.
Das Ergebnis? Traumhaft.

In der ursprünglichen Szene wird Vincent Vega von Mia Wallace (Uma Thurman) über die Gegensprechanlage aufgefordert sich einen Drink zu holen. Wie er anschließend das Wohnzimmer betrachtet, bringt ihm neuerlichen “Weltruhm” ein.

Auch bei der kürzlichen Rolltreppenparty am Schottentor war Vincent Vega dabei.

Ein paar weitere Confused Travolta Memes:

Confused Travolta zu Gast bei den Avengers.
Confused Travolta im “Hotline Bling” Video.

Mehr zum Thema virale Hyps: Vater filmt sich mit GoPro

Confused Travolta auf einem Parkplatz.
Confused Travolta zu Gast bei Star Wars.

Mehr zum Thema viraler Hype: Katzen und Gurken

Confused Travolta beim Schnee schaufeln.
Confused Travolta beim Feuer löschen.
Confused Travolta bei Jurrasic Park.
Confused Travolta im a-Ha Video zu “Take On Me”

Die ursprüngliche Szene

Hier das Meme zum selber basteln.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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