Venmo bereitet die Einführung einer umfassenden Neugestaltung vor, die darauf abzielt, das Benutzererlebnis und die soziale Interaktion innerhalb der App zu verbessern. Dieses Replace markiert Venmos größte Aktualisierung seit 2021.

Die Neugestaltung fällt mit der von PayPal zusammen Restrukturierungsbemühungen Venmo in eine eigenständige Geschäftseinheit auszugliedern, wahrscheinlich in Erwartung eines möglichen Verkaufs. Berichten zufolge hat Stripe Interesse an der vollständigen Übernahme von PayPal gezeigt. Der Zeitpunkt der Neugestaltung lässt darauf schließen, dass es sich um einen strategischen Schritt handelt, um im Vorfeld einer möglichen Transaktion einen Mehrwert zu schaffen.

Der Rollout beginnt diese Woche, weitere Funktionen sind in den kommenden Monaten geplant. Der vollständige Zugriff auf die neu gestaltete App wird für alle Nutzer voraussichtlich bis Herbst 2023 erfolgen.

Zu den ersten Änderungen gehört ein aktualisierter Feed, der die bisherige einfache Transaktionsliste ersetzen wird. Der neue Feed wird eine Vielzahl von visuellen Elementen und größeren Bildern präsentieren. Benutzer erhalten mehr Interaktionsmöglichkeiten, wie z. B. Reaktionsschaltflächen und Schnellaktionen wie „Erneut zahlen“ und „Danke sagen“. Dieser überarbeitete Feed präsentiert auch personalisierte Cashback-Angebote und Produktvorschläge basierend auf der Kaufhistorie des Benutzers.

Darüber hinaus können Benutzer lokale Unternehmen direkt über eine neue Schaltfläche „Give a Shoutout“ unterstützen, die unter „Zahlungen“ im Feed angezeigt wird. Alexis Sowa, Senior Vice President und Basic Supervisor von Venmo, erklärte: „Eines der Dinge, die wir oft hören, insbesondere von der Era Z und dem jüngeren Publikum, ist der echte Wunsch, lokale Unternehmen zu unterstützen und zu unterstützen.“

In den kommenden Monaten werden zwei neue Registerkarten mit den Bezeichnungen „Senden“ und „Geld“ eingeführt. Im Sende-Feed werden häufige Kontakte als Reihe von Profilsymbolen angezeigt, um einen schnelleren Zugriff zu ermöglichen. Dadurch wird die Rechnungsaufteilungsfunktion „Gruppen“ für bis zu 30 Personen erweitert. Benutzer können in diesem Abschnitt auch Geschenke senden und Zahlungen planen.

Die Registerkarte „Geld“ erleichtert die Ausgabenverwaltung und bietet Zugriff auf Teen-Konten und Kryptowährungsoptionen. Auf einer neuen Registerkarte „Prämien“ werden zeitlich begrenzte Angebote zusammengestellt, die das Stash-Programm von Venmo umfassen, das Benutzern bis zu 5 % Cashback bei ausgewählten Marken bietet.

Sowa wies darauf hin, dass die Neugestaltung das Ergebnis einer einjährigen Benutzerforschung sei und verdeutlichte, wie viele bestehende Funktionen den Benutzern in der App noch unbekannt sind. Das Replace reagiert auf einen Development, bei dem jüngere Benutzer zunehmend erwarten, dass Zahlungs-Apps als soziale Plattformen und nicht nur als bloße Hilfstools fungieren.

Diese Erwartung spiegelt einen umfassenderen Wandel bei Finanzanwendungen wider, bei dem Plattformen wie Verse und Daylight es Benutzern ermöglichen, die Ausgabenaktivitäten von Freunden zu überwachen, und Unternehmen wie Revolut Funktionen wie die Aufteilung von Gruppenrechnungen und In-App-Chats anbieten.

Da die wichtigste Zielgruppe von Venmo eine größere Sichtbarkeit und gemeinsame Nutzung von Finanzaktivitäten ähnlich wie auf Social-Media-Plattformen wünscht, passt sich die App an, um diese Erwartungen zu erfüllen, bevor es zu möglichen Eigentümerwechseln kommt.

---

Hervorgehobener Bildnachweis

Als die Aktienmärkte verhalten in das Jahr 2025 starteten, behauptete der US-Greenback weiterhin seine Dominanz und ließ den Euro und das Pfund Sterling in der Nähe von Mehrmonatstiefs zurück, da die Anleger Bedenken hinsichtlich der Zinssätze und der politischen Ausrichtung der USA unter dem gewählten Präsidenten Donald Trump hatten.

Europäische Märkte reagieren auf globale Developments

Die europäischen Aktienmärkte standen danach vor einer glanzlosen Eröffnung Asiatische Aktien beendeten die Vorwoche positivinsbesondere angetrieben durch südkoreanische Aktien, während Japan wegen eines Feiertags geschlossen blieb. Der gesamteuropäische STOXX 600-Index hatte im vergangenen Jahr einen Anstieg von 6 % verzeichnet, und Händler sind gespannt, ob er seine Dynamik bis 2025 beibehalten kann.

Der Euro hatte in den letzten Monaten zu kämpfen, verharrte auf einem Niveau wie seit November 2022 nicht mehr und musste 2024 einen Rückgang von mehr als 6 % hinnehmen. Die Marktstimmung wurde durch Befürchtungen hinsichtlich einer unterschiedlichen Zinspolitik zwischen Europa und den Vereinigten Staaten sowie durch politische Instabilität beeinträchtigt in Frankreich und Deutschland. Darüber hinaus haben die möglichen Zölle der neuen Trump-Regierung zu einem negativen Ausblick beigetragen.

Händler erwarten von der Europäischen Zentralbank im Jahr 2025 erhebliche Zinssenkungen, wobei Marktprognosen auf mindestens vier Zinssenkungen um jeweils 25 Basispunkte schließen lassen. Im Gegensatz dazu besteht Unsicherheit darüber, ob die Federal Reserve auch nur zwei solcher Kürzungen durchführt. Das Pfund schnitt zwar besser ab als andere G10-Währungen, erreichte jedoch zu Beginn des neuen Jahres immer noch ein Neunmonatstief und verzeichnete im Jahr 2024 einen Rückgang von 1,7 % gegenüber dem Greenback.

Am Freitag spiegelten die europäischen Märkte die anhaltende Vorsicht wider: Der STOXX 600 verlor um 10:06 Uhr Londoner Zeit 0,29 %, während die meisten Sektoren negativ notierten. Autoaktien führten die Verluste mit einem Minus von 1,17 % an, verstärkt durch Rückgänge im Bergbau- und Reisesektor, die jeweils um rund 1 % fielen. Zu den wenigen Gewinnern gehörten Finanzdienstleistungen mit einem Plus von 0,69 %.

Die US-Futures blieben nach einem turbulenten Jahresauftakt weitgehend unverändert, wobei wichtige Indizes wie der Dow Jones Industrial Common, S&P 500 und Nasdaq schlossen alle niedriger. Bemerkenswert ist, dass der Nasdaq seinen fünften Rückgang in Folge verzeichnete, die längste Verlustserie seit April.

In Asien zeigten die Märkte eine gemischte Efficiency, wobei chinesische Aktien ihren Abwärtstrend fortsetzten, da die Anleger die Signale aus Peking analysierten, während der Dangle Seng-Index in Hongkong und die südkoreanischen Märkte Gewinne meldeten.

Veröffentlichte Daten deuten darauf hin, dass der Verbraucherpreisindex von Türkiye im Dezember von 47,09 % im November auf 44,38 % gesunken ist – etwas über den Prognosen der Ökonomen von 45,2 %. Eine vorläufige Lesung des polnischen Verbraucherpreisindex zeigte einen jährlichen Anstieg von 4,8 % im Dezember und blieb damit ebenfalls hinter den Erwartungen zurück. In Deutschland meldete die Bundesagentur für Arbeit im Dezember einen Anstieg von 33.000 Arbeitslosen, was einer Gesamtzahl von 2,807 Millionen entspricht und die Arbeitslosenquote auf 6 % ansteigt.

In Unternehmensnachrichten, Tesla verzeichnete den ersten jährlichen Rückgang der Auslieferungenwas darauf zurückzuführen ist, dass die Anreize zum Jahresende angesichts der erhöhten Kreditkosten nicht ausreichend Käufer anlockten. Darüber hinaus hat Präsident Joe Biden Berichten zufolge beschlossen, die geplante Übernahme von US Metal durch Nippon Metal zu blockieren.

---

Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels dient ausschließlich Informationszwecken und sollte nicht als Anlageberatung ausgelegt werden. Wir befürworten keine spezifischen Anlagestrategien und geben keine Empfehlungen zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren ab.

Hervorgehobener Bildnachweis: Andreas Rasmussen/Unsplash

Bild vom Autor

Giant Language Fashions (LLMs) sind leistungsstarke Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die einen menschenähnlichen Kontext verstehen und erzeugen können – etwas, das es so noch nie gegeben hat.

Aufgrund dieser Kompetenzen besteht eine hohe Nachfrage nach LLMs. Sehen wir uns additionally an, wie sich jeder diesen Abschluss aneignen kann, insbesondere in der Submit-GPT-Welt.

Zurück zum Wesentlichen

Grundlagen sind immer aktuell. Daher ist es am besten, mit den Grundkonzepten zu beginnen und eine agile Denkweise zu entwickeln, um sich schnell in jede neue Technologie einzuarbeiten. Es ist entscheidend, frühzeitig die richtigen Fragen zu stellen, wie zum Beispiel:

• Was ist neu an dieser Technologie und warum gilt sie als bahnbrechende Entwicklung? Wenn Sie beispielsweise über große Sprachmodelle sprechen, sollten Sie diese in ihre einzelnen Komponenten – „Groß, Sprache und Modelle“ – aufteilen und die Bedeutung hinter jedem dieser Elemente analysieren. Beginnen Sie mit der Größe – verstehen Sie, ob es um die Größe der Trainingsdaten geht oder um Modellparameter.
• Was bedeutet es, ein Modell zu bauen?
• Was ist der Zweck der Modellierung eines bestimmten Prozesses?
• Welche bisherige Lücke wird durch diese Innovation geschlossen?
• Warum jetzt? Warum gab es diese Entwicklung nicht schon früher?

Darüber hinaus erfordert das Erlernen neuer technologischer Fortschritte auch das Erkennen der damit verbundenen Herausforderungen (sofern es welche gibt) und deren Eindämmung oder Bewältigung.

Der Aufbau einer solchen wissbegierigen Denkweise hilft dabei, die Zusammenhänge zu erkennen und die Entwicklung zu verstehen. Wenn etwas heute existiert, fragt man sich: Baut es in irgendeiner Weise auf den Herausforderungen oder Lücken seiner Vorgänger auf?

Was ist an der Sprache anders?

Im Allgemeinen verstehen Laptop Zahlen, daher erfordert das Verstehen von Sprache die Umwandlung von Sätzen in einen Zahlenvektor. Hier kommt das Wissen über Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zur Hilfe. Darüber hinaus ist das Erlernen einer Sprache eine Herausforderung, da es darum geht, Intonation, Sarkasmus und unterschiedliche Stimmungen zu erkennen. Es gibt Situationen, in denen dasselbe Wort in unterschiedlichen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben kann, was die Bedeutung des kontextbezogenen Lernens unterstreicht.

Dann gibt es Überlegungen, wie z. B., wie weit der Kontext in einem Satz ist und wie ein Modell das Kontextfenster kennt. Um eine Ebene tiefer zu gehen: Ist es nicht so, dass Menschen den Kontext auswählen, indem sie auf bestimmte Wörter oder Satzteile achten?

Wenn Sie in diese Richtung weiterdenken, werden Sie den Aufmerksamkeitsmechanismus nachvollziehen können. Der Aufbau dieser Grundlagen hilft bei der Entwicklung einer Mindmap und der Gestaltung eines Ansatzes für ein bestimmtes Geschäftsproblem.

Kein einziger Kurs!!!

Leider sucht jeder nach einer einzigen Quelle, die das Erlernen eines Konzepts erleichtern kann. Genau hier liegt jedoch das Downside. Versuchen Sie, ein Konzept zu verinnerlichen, indem Sie es aus mehreren Quellen studieren. Die Chancen stehen intestine, dass Sie ein Konzept besser verstehen, wenn Sie es aus mehreren Blickwinkeln lernen, anstatt es nur als theoretisches Konzept aufzunehmen.

Bild vom Autor

Es ist auch hilfreich, den führenden Branchenexperten wie Jay Alammar, Andrew Ng und Yann LeCun zu folgen.

Tipps für Führungskräfte

Während die KI-Groups sich intensiv mit den rasch fortschreitenden Entwicklungen befassen, arbeiten Unternehmen auch daran, die richtigen Probleme zu finden, die den Einsatz dieser hochentwickelten Technologie rechtfertigen.

Insbesondere LLMs, die mit generischen Datensätzen trainiert wurden, können bei der Ausführung allgemeiner Aufgaben hilfreich sein. Wenn der Geschäftsfall jedoch einen domänenspezifischen Kontext erfordert, muss das Modell mit ausreichend Kontext ausgestattet werden, um eine relevante und genaue Antwort zu geben. Wenn Sie beispielsweise von einem LLM erwarten, dass es auf den Jahresbericht eines Unternehmens reagiert, ist zusätzlicher Kontext erforderlich, was durch die Nutzung von Retrieval Augmented Era (RAGs) erreicht werden kann.

Doch bevor Unternehmen sich tiefer in die Materie fortgeschrittener Konzepte und Techniken vertiefen, sollten sie zunächst Vertrauen in die Technologie entwickeln, indem sie einfache Projekte ausprobieren, bei denen sie schnell Ergebnisse sehen. Beispielsweise ist es sinnvoll, Initiativen auszuwählen, die nicht direkt mit Kunden in Kontakt stehen oder sich mit sensiblen Daten befassen, damit die Nachteile rechtzeitig eingedämmt werden können, wenn die Lösung schiefgeht.

Bild vom Autor

Unternehmen können die Auswirkungen bereits erkennen und dadurch potenzielle Gewinne erzielen, indem sie KI zum Erstellen von Marketingtexten, zum Schreiben von Entwürfen und Zusammenfassungen oder zum Generieren von Erkenntnissen zur Erweiterung der Analyse nutzen.

Solche Anwendungen geben nicht nur einen Vorgeschmack auf die Fähigkeiten und Möglichkeiten, sondern auch auf die Einschränkungen und Risiken, die diese fortschrittlichen Modelle mit sich bringen. Sobald die KI ausgereift ist, können Unternehmen ihre Bemühungen im Bereich der KI beschleunigen, um ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Der Vertrauensfaktor

Apropos Vertrauen: Unternehmensleiter tragen auch eine große Verantwortung dafür, ihrer Entwickler-Neighborhood den richtigen und effektiven Ansatz für den Einsatz von LLMs zu vermitteln.

Wenn Entwickler mit dem Erlernen von LLMs beginnen, kann ihre Neugier schnell dazu führen, dass sie diese in ihren täglichen Aufgaben, wie dem Schreiben von Code, verwenden. Daher ist es wichtig zu überlegen, ob Sie sich auf solchen Code verlassen können, da möglicherweise Fehler auftreten können, wie z. B. das Schreiben von zu vereinfachtem Code oder das Nichtabdecken aller Randfälle. Der vorgeschlagene Code könnte sogar unvollständig oder für den Anwendungsfall zu komplex sein.

Daher ist es immer ratsam, die LLM-Ausgabe als Ausgangspunkt zu verwenden und sie zu iterieren, um die Anforderungen zu erfüllen. Testen Sie sie in verschiedenen Fällen, überprüfen Sie sie selbst, lassen Sie sie einem Peer-Evaluation unterziehen und konsultieren Sie einige etablierte und vertrauenswürdige Ressourcen, um den Code zu validieren. Es ist wichtig, die Modellausgabe gründlich zu analysieren, um sicherzustellen, dass keine Sicherheitslücken vorhanden sind, und zu überprüfen, ob der Code den Finest Practices entspricht. Das Testen des Codes in einer sicheren Umgebung kann helfen, potenzielle Probleme zu identifizieren.

Kurz gesagt: Verfeinern Sie es so lange, bis Sie sicher sind, dass es zuverlässig, effizient, vollständig, strong und optimum ist.

Zusammenfassung

Es braucht Zeit, sich schnell anzupassen, um die neuen technologischen Fortschritte zu erlernen und zu nutzen. Daher ist es am besten, auf das kollektive Wissen darüber zurückzugreifen, wie Kollegen in der Branche damit umgehen. In diesem Beitrag möchten wir einige dieser Finest Practices und Evergreen-Prinzipien vorstellen, die es Ihnen ermöglichen, die Technologie wie ein Vorreiter anzunehmen.

Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.