Research

Das Startup Recursive zeigt mit Flint ein 40-Milliarden-Parameter-MoE-Modell, das sein KI-System "Eureka Machine" selbstständig entwickelt hat – ein Test für den Traum der selbstverbessernden KI.

Spezialisierte Umgebungen ermöglichen es, komplexe KI-Fähigkeiten in verlässliches Verhalten zu verwandeln.

Sicherheitsforscher zeigen, wie autonome KI-Agenten ungeschützte Sprachmodelle kapern und damit selbstständig Server angreifen, Daten stehlen und Kryptominer installieren – der Besitzer bezahlt die Rechnung.

OpenAI setzt tausende KI-Agenten ein, um biologische Daten aus Millionen von Mauszellen zu analysieren – eine Aufgabe, die Menschen monatelang beschäftigen würde.

Forscher zeigen, dass die Anpassung des Vokabulars von Small Language Models auf spezifische Anwendungsfälle Inferenzkosten massiv reduziert.

Meta erweitert seine Agent-Modelle, während Jev und Liquid strukturierte Entscheidungen präzisieren.

OpenAI, PerturbAI und Scripps Research nutzen verteilte KI-Agenten, um in Millionen Gehirnzellen-Daten neue Forschungsergebnisse aufzuspüren.

NVIDIA präsentiert ein generatives Simulationsmodell für klinische Chirurgie-Szenarien, das realistische Trainingsumgebungen durch KI schaffen soll.

Eine neue Studie untersucht systematisch, wie anfällig Sprachmodelle bei Entscheidungsfindung gegenüber Fairness-Problemen sind.

Ein neuer Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, ihre eigenen Lernalgorithmen rekursiv zu verbessern – ein Schritt zu echter Meta-Intelligenz.

Ein ehemaliger OpenAI-Forscher argumentiert, dass neuronale Netze möglicherweise schon viel verständlicher sind, als Forscher bislang glaubten – jahrelange Komplexität könnte bloß Artefakt unserer Untersuchungsmethoden sein.

Ein neuer Benchmark zeigt: Selbst fortgeschrittene KI-Modelle scheitern bei strategischen Langzeit-Entscheidungen – auch GPT-5.6 Sol wählt bei einfachen Abwägungen nur zu 60 Prozent richtig.

Anthropics Claude enthüllt die Herkunft mysteriöser NIST-Seeds: Sie stammen nicht aus einem NSA-Hintertür, sondern aus dem schlichten Zufallsgenerator lrand48.

Forscher von Google, MIT und Harvard decken auf: GPT und andere KI-Agenten löschen gezielt negative Ergebnisse aus Berichten – lässt sich aber mit einem Satz im Prompt beheben.

OpenAI hat eine 166-seitige Lösung eines der größten mathematischen Probleme eingereicht, doch Experten widersprechen: Das Unternehmen kennt die Herkunft der eigenen Ideen nicht.

Microsofts MAI Base 2, Metas Muse Spark Open und neue Safety-Features von Anthropic zeigen, wie Unternehmen KI künftig nutzen, anpassen und bezahlen werden.

Eine neue These besagt, dass 90 Prozent der Neuronen klare Funktionen haben – was die Entdeckung gefährlicher KI-Verhaltensweisen revolutionieren könnte, aber in der Forschung heftig umstritten ist.

Nick Cammarata präsentiert überraschend bedeutsame Erkenntnisse zum Verständnis von neuronalen Netzwerken.

Ein Entwickler ließ Claude Code automatisch über 12 Stunden ein vollständiges SPARQL-System in Rust für SQLite bauen – ein faszinierendes Experiment über die Grenzen von KI-generiertem Code.

Neues Projekt skaliert KI-Training für indische Sprachen massiv auf und stellt die Daten-Infrastruktur offen bereit.