chatgpt Timeline - FediScanner

08.02.2026 21:35
ojrask (@ojrask@piipitin.fi)

https://www.zdnet.com/article/ai-failed-test-on-remote-freelance-jobs/

#AI #LLM #Copilot #ChatGPT #Claude #Deepseek

08.02.2026 21:10
The14 (@The14@mastodon.world)

ChatGPT is in classrooms. How should educators now assess student learning?
#Tech #AI #ChatGPT #Education #HigherEducation #AcademicIntegrity #CriticalThinking #Learning #Assessment #EthicsInEducation #DigitalLiteracy #UniversityLife #FutureOfLearning
https://the-14.com/chatgpt-is-in-classrooms-how-should-educators-now-assess-student-learning/

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08.02.2026 21:03
r (@r@fed.brid.gy)

Why Users Are Rallying to #Keep4o: The Social Backlash Against OpenAI Retiring ChatGPT 4o To users, ChatGPT-4o was much more than an AI model... to many, it was a friend, a... #AI #OpenAI #Tech #ChatGPT #ChatGPT4o #ChatGPT5 #AIUpgrade #Technology #AIModel #LLM #GPT maniainc.com/technology/w...

Why Users Are Rallying to #Kee...

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08.02.2026 21:03
r (@r@bsky.brid.gy)

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08.02.2026 20:58
maniainc (@maniainc@flipboard.social)

Why Users Are Rallying to #Keep4o: The Social Backlash Against OpenAI Retiring ChatGPT 4o

To users, ChatGPT-4o was much more than an AI model... to many, it was a friend, a companion, and for some, even a lover..
We explore why ChatGPT-4o became so beloved, what motivated OpenAI's move to GPT-5, & how this conflict highlights tensions between rapid AI innovation and user experience.

#AI #OpenAI #Tech #ChatGPT #ChatGPT4o #ChatGPT5 #AIUpgrade #Technology #AIModel #LLM #GPT #ManiaAI #ManiaTech #GenerativeAI

https://maniainc.com/technology/why-users-are-rallying-to-keep4o-the-social-backlash-against-openai-retiring-chatgpt-4o/

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08.02.2026 20:40
DarleneRyan (@DarleneRyan@mastodon.social)

DON’T BE DECEIVED ‼️

“🚨 Russians are trying to rewrite history on #Wikipedia
Because it's the number one source of training #data for #AI systems, it can also be used to "poison" platforms like #ChatGPT and #Claude AI.”

— Marijn Markus, AI Lead

https://www.linkedin.com/posts/marijnmarkus_wikipedia-data-ai-activity-7426284317468696576-4uGN?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAFTmVW0Bk4A36zPeIECJtdGzAs7NOQIWT3Y

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08.02.2026 20:13
jofr (@jofr@ruby.social)

#Anthropic's #Superbowl ad says #OpenAI will add ads to #ChatGPT, but #Claude will remain ad-free.
https://youtu.be/FBSam25u8O4

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08.02.2026 19:29
why-users-are-rallying-to-keep4o-the-social-backlash-against-openai-retiring-chatgpt-4o (@why-users-are-rallying-to-keep4o-the-social-backlash-against-openai-retiring-chatgpt-4o@maniainc.com)

Why Users Are Rallying to #Keep4o: The Social Backlash Against OpenAI Retiring ChatGPT 4o

When OpenAI unveiled its new GPT-5 model in mid-2025, it quietly retired ChatGPT-4o (the version used as the default in ChatGPT 4.0), sparking an unexpected uproar among users. On social media platforms like X (formerly Twitter), thousands of fans launched the #Keep4o movement, begging OpenAI not to abandon “their” version of ChatGPT[1].

To outsiders, the upgrade seemed like routine […]

#AI #AICompanion #chatbots #ChatGPT #ChatGPT4o #DeleteFacebook #GPT #Keep40 #Keep4o #OpenAI https://maniainc.com/why-users-are-rallying-to-keep4o-the-social-backlash-against-openai-retiring-chatgpt-4o/

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08.02.2026 19:03
prompt (@prompt@streetwi.se)

Try this:
Pick two free AI tools tonight. Ask both: “Write two lines of iambic pentameter about a broken smart fridge.” Compare what you get. You’ll see one nails the rhythm but messes up tech terms. The other might write nonsense.

AI isn’t one-size-fits-all. Test tools for your specific work. Pick the right one and you’ll save time.

#DeepLearning #NeuralNetworks #AI #MythBuster #FactCheck #RealityCheck #PromptEngineering #ChatGPT #LearnAI #TechFacts (2/2)

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08.02.2026 18:01
ki-tools-profilbilder (@ki-tools-profilbilder@samsteiner.net)

Top KI-Tools für perfekte Profilbilder: Ein Vergleich

Stell dir vor, du könntest deine Selfies in professionelle Porträts verwandeln, ganz ohne teures Fotoshooting. In meinem neuesten Artikel zeige ich dir, welche KI-Tools genau das möglich machen und wie sie sich im direkten Vergleich schlagen. Lass uns gemeinsam entdecken, welches Tool dein perfektes Profilbild zum Leben erweckt.

Einführung in KI-gestützte Profilbild-Generatoren

In der heutigen digitalen Welt wird der erste Eindruck oft über Profilbilder in sozialen Medien wie LinkedIn vermittelt. Ein professionelles Profilbild kann den Unterschied machen, ob Du wahrgenommen wirst oder in der Masse untergehst. Dank fortschrittlicher KI-Technologien ist es nun möglich, hochwertig gestaltete Porträtbilder ohne teure Studio-Sitzungen zu erstellen. Diese Tools nutzen Algorithmen, um Deine Selfies in studioähnliche Bilder zu verwandeln und Dir damit zu helfen, online optimal aufzutreten. In diesem Beitrag erfährst Du, welche Tools am besten geeignet sind, um beeindruckende Profilbilder zu generieren.

Hier findest du das im Video erwähnte Dokument mit den Prompts.

Ob es sinnvoll ist, KI-generierte Profilbilder zu verwenden ist dann allerdings eine andere Frage.

Die sechs besten KI-Tools im Test

In meinem Test habe ich sechs bekannte KI-Tools getestet, um herauszufinden, welche aktuell am besten geeignete studioartige Profilbilder für Social Media, wie LinkedIn, erstellen können.

Hier eine kurze Übersicht der getesteten Tools:

Flux über poe.com: Bietet eine zentrale Plattform, um verschiedene KI-Tools zu testen. Könnte jedoch an Flexibilität in den Einstellungen mangeln.
Google Gemini: Momentan besonders gehypt und verspricht hochwertige Ergebnisse.
MidJourney: Früher ein Star auf dem Markt, doch der aktuelle Prompt-Test zeigte gemischte Ergebnisse.
GPT Image von OpenAI: Bekannt für seinen wachsartigen Touch, hoffentlich verbessert in der neuesten Version.
Stable Diffusion: Ein bekanntes Tool, welches jedoch unter Umständen intensiveres Training für optimale Ergebnisse erfordert.
Kling Image Gen: Neu auf dem Markt und verspricht, beeindruckende Ergebnisse zu liefern.

Experiment: Einheitliche Bedingungen für den Vergleich

Um die sechs gängigen KI-Tools für die Erstellung von studioartigen Profilbildern objektiv zu vergleichen, habe ich beschlossen, einheitliche Bedingungen für den Test festzulegen. Dabei spielte der Prompt eine zentrale Rolle. Ich habe einen spezifizierten Prompt erstellt, den du in diesem Dokument findest, und diesen für alle Tools verwendet, um die Konsistenz zu wahren.

Jedes Tool erhielt (wo möglich) die gleichen drei Referenzbilder: ein Frontal-, ein Seitenprofil von rechts und eines von links. Die Bilder wurden von meiner Webcam aufgenommen, um einen realistischen Ausgangspunkt zu haben. Ein weiteres Kriterium war, das Bildformat auf 1:1 zu setzen, falls das Tool diese Option bot.

Während einige Tools wie Flux via poe.com, Google Nano Banana oder MidJourney gewisse Limitationen hinsichtlich der Einstellungsmöglichkeiten hatten, reichte es dennoch aus, um erste Eindrücke zu gewinnen. Bei Tools, die es erforderten, habe ich den Prompt gekürzt, um Kompatibilitätsprobleme zu minimieren.

Als nächstes steht die Analyse der genererierten Bilder an. Ich bin gespannt, welches Tool sich als die beste Wahl für professionelle Profilbilder herausstellen wird und wie sie sich im Vergleich zueinander schlagen.

Erfahrungsbericht: Vor- und Nachteile der Tools

Im Test der sechs KI-Tools zur Erstellung von Profilbildern wurden sowohl Unterschiede in der Benutzerfreundlichkeit als auch in der Qualität der Resultate deutlich. Jedes Tool hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Flux etwa bestach durch eine beeindruckende Studioqualität, es fiel jedoch schwer, sich selbst in den generierten Bildern vollends zu erkennen. Hier könnten zusätzliche Referenzbilder möglicherweise zu besseren Ergebnissen führen.

Mid Journey punktete mit einem hohen Wiedererkennungswert, jedoch wirkten die Resultate bisweilen etwas wächsern und unscharf. GPT Image von OpenAI brachte überraschend kreative Bilder hervor, die eine gewisse Verspieltheit aufwiesen, aber nicht immer den professionellen Look trafen, der für LinkedIn geeignet ist.

Stable Diffusion erwies sich als weniger geeignet für schnelle, unveränderte Profilbilder, da es ein Training mit persönlichen Bildern erfordert, um zufriedenstellende Resultate zu liefern. Hingegen lieferte Kling Image Gen ein treffendes Abbild, das jedoch in Sachen Studioqualität stark hinterherhinkte und im Wesentlichen wie ein Webcam-Foto wirkte. (müsste man besser trainieren mit mehr Bildern)

Interessant ist auch Google’s Gemini (Nano Banana), welches durch seine erstklassige Bearbeitung hervorstach, jedoch in seiner aktuellen Form durch Wasserzeichen beeinträchtigt wird. Insgesamt zeigt sich, dass die Wahl des besten Tools stark von den individuellen Bedürfnissen abhängt. Während der eine auf Studioqualität Wert legt, bevorzugt der andere den Wiedererkennungswert.

Analyse der Resultate: Welche KI hat überzeugt?

Nachdem ich sechs verschiedene KI-Tools getestet habe, um studioartige Profilbilder zu erstellen, zeigten sich deutliche Unterschiede in Qualität und Stil. Jedes Tool hatte seine Stärken und Schwächen, die es zu beachten gilt, wenn du das für dich passende auswählst.

Flux: Die Bilder haben eine hohe Studioqualität, doch erkenne ich mich nicht ganz in den Resultaten. Mehr Referenzbilder könnten die Ergebnisse verbessern.
Google Gemini: Obschon Hype, ließen die Ergebnisse zu wünschen übrig, da sie Bearbeitungsspuren aufwiesen.
MidJourney: Eher künstlerisch als realistisch mit ‚Wachsfiguren‘-Look. Sollte für professionelle Zwecke in der Wiedergabe Modellierung überdacht werden.
GPT Image: Die Resultate sind ein Mix aus Studioqualität und einem leicht surrealen Touch.
Stable Diffusion: Es fehlte an Wiedererkennbarkeit. Ein Training mit eigenen Bildern ist erforderlich, um bessere Resultate zu erzielen.
Kling Image Gen: Hier zeigen sich klare, aber nur leicht bearbeitete Bilder, die von einer verbesserten Studioatmosphäre profitieren könnten.

Für schnelle und dennoch qualitativ hochwertige Ergebnisse stellt Flux derzeit die beste Option dar, sofern du mit leichten Abstrichen in der Persönlichkeitswiedergabe leben kannst. Prüfe, welche der priorisierten Aspekte für dein gewünschtes Profilbild den größten Wert haben.

Tipps zur Verbesserung der Resultate durch Prompts

Der richtige Prompt ist entscheidend, um das Beste aus deinem KI-Tool herauszuholen. Hier sind einige Tipps, die dir helfen können:

Einfach und präzise: Halte deinen Prompt so kurz wie möglich, aber so detailliert wie nötig. Lange Prompts können die KI verwirren und zu unerwünschten Ergebnissen führen.
Variationen testen: Probiere unterschiedliche Wortwahlen und Strukturen aus. Manchmal kann eine kleine Änderung einen grossen Unterschied machen.
Nutze Referenzbilder: Wenn möglich, lade mehrere Referenzbilder hoch. Dies kann der KI helfen, ein besser abgestimmtes Ergebnis zu liefern. Denk daran, dass einige Tools in der Anzahl der hochladbaren Bilder beschränkt sind.
Experimentiere mit den Einstellungen: Verwende verschiedene Bildformate und Stile, um zu sehen, welche Einstellung am besten für dein gewünschtes Ergebnis ist.

Experimentiere und finde heraus, was für dich am besten funktioniert. So optimierst du die Ergebnisse und bekommst eine Darstellung, die deinen Vorstellungen entspricht.

Fazit: Welches Tool eignet sich am besten?

Im Finale dieses KI-Tool-Tests stechen zwei Anwendungen besonders hervor: Flux und Chat GPT Image. Flux liefert die beste Studioqualität, auch wenn die Ähnlichkeit zu weniger hundertprozentig ist. Dennoch überzeugt die professionelle Darstellung der Bilder. Chat GPT Image beeindruckt mit einem ausgewogenen Mischverhältnis aus Studioqualität und persönlicher Erkennbarkeit, wirkt jedoch manchmal etwas überkreativ.

Wenn du ein schnelles und unkompliziertes Tool suchst, das dir studioartige Profilbilder generiert, ist Flux eine hervorragende Wahl. Das Handling ist einfach und die Resultate sind bereits mit wenigen Klicks professionell. Chat GPT Image hingegen bietet dir mehr kreative Freiheit, falls du mal andere Stilrichtungen ausprobieren möchtest.

Abgesehen von der Benutzerfreundlichkeit sollte in Betracht gezogen werden, wie gut du dich in den generierten Bildern wiedererkennst und ob das Tool die gewünschten Anpassungen bietet. Stable Diffusion ist geeignet, wenn du die Mühe nicht scheust, das Modell zu trainieren und es dann regelmässig nutzen willst. Für Gelegenheitsnutzende ist der Aufwand jedoch zu hoch.

Entscheidungsfreudige können in den Kommentaren ihre Lieblings-Tools diskutieren oder Vorschläge für weitere Tests machen. Letztlich kommt es also darauf an, welches Resultat für dich am stimmigsten ist und welches Tool deinen spezifischen Bedürfnissen am besten entspricht.

#Analytics #B2B #Blog #ChatGPT