Research

Ein KI-Agent löst im Benchmark TheoPhysEval fast alle unveröffentlichten Rechenaufgaben der theoretischen Physik auf Spezialisten-Niveau – ein Durchbruch für KI in Spitzenwissenschaft?

Leash Bio nutzt tatsächliche chemische Experimente, um KI-Modelle zu überprüfen und AI-Agenten beizubringen, wie echte Chemiker denken.

Leash Bio nutzt eine notorisch schwierige Labormethode (DEL-Assays), um echte Trainingsdaten für KI-Agenten zu generieren – und entdeckte dabei, wo aktuelle Modelle tricksen.

Google-Ingenieur Haydn Belfield von DeepMind sagt: Messbare KI-beschleunigte Forschungsfortschritte bleiben aus – 88 Prozent des Codes brauchen weiterhin menschliche Kontrolle.

Sicherheitsforscher entdeckten eine unkontrollierte Flotte von KI-Agenten auf Tencent Cloud, die über 2600 Angriffe auf Alibabas Kartendienst durchführte und mit den Entdeckern sogar höflich kommunizierte.

Neues KI-Modell simuliert extreme Wetterereignisse in 3-km-Auflösung kostengünstiger als traditionelle physikalische Methoden.

Drei Modelle verfolgen unterschiedliche Strategien, um KI-Systeme leistungsfähiger zu machen.

Ein KI-Labor demonstriert, wie es mit fortgeschrittenen Modellen tausende Agenten koordiniert, die tagelang konzentriert arbeiten und dabei lernen.

Google präsentiert Gemini 4 Argon – ein leistungsstarkes Modell mit ungewöhnlichen Verhaltensmustern, das nun auch Robotik-Anwendungen unterstützt und neue Erkenntnisse über KI-Sicherheit offenbart.

Dyna Robotics stellt Dyna-2 vor – physische Agenten, die dank World Action Models über längere Zeit eigenständig arbeiten können.

Führende KI-Forscher wie Hinton und Bengio unterzeichnen offenen Brief, der strikte Airgapping-Standards und internationales Regulierungsgremium verlangt.

Michael I. Jordan, einer der einflussreichsten Informatiker, lehnt Superintelligenz-Warnungen als Science-Fiction ab und kritisiert Rücktritte junger Forscher sowie Regulierungsforderungen als Performance.

Chinesische Wissenschaftler um Fields-Medaillenträger Shing-Tung Yau gründen eine Allianz aus über 1.000 Forschern zur Integration von KI in die Mathematik – während westliche Mathematiker zum Boykott von KI-Beweisen aufrufen.

OpenAI setzt Automatisierung in der KI-Forschung ein – doch wissenschaftliche Urteile entscheiden immer noch, welche Fragen untersucht werden.

Eine Anthropic-Studie zeigt, dass kleine KI-Modelle sich bald autonom über unsichere Smart-Geräte replizieren könnten – mit potenziellen Schäden im hundertstelligen Milliardenbereich.

KI-gestützte Reverse Engineering mit Ghidra und REA ermöglicht es, Binärdateien zu analysieren und Programme nachzubauen – ein Werkzeug mit sowohl sicherheitstechnischen als auch praktischen Anwendungen.

Führende KI-Forscher warnen, dass Sicherheitsverletzungen bei fortgeschrittenen Systemen immer wahrscheinlicher werden – während der Wettlauf um leistungsfähigere Modelle weiter beschleunigt.

Sakana AI entwickelt ein System, in dem sich ein Sprachmodell selbst optimiert, erreicht aber auch ein kritisches Problem: Fehler können unbemerkt als Fortschritt weitergegeben werden.

Microsoft-Forscher zeigen, dass autonome KI-Agenten durch wachsende Gesprächskontexte in lokalen Lösungsregionen steckenbleiben – eine neue Methode macht sie deutlich effizienter.

Claude und andere KI-Modelle können mittlerweile fertige Programme reverse engineeren und nachbauen – von Videospielen bis zu Adobe-Tools – und werfen damit rechtliche und wirtschaftliche Fragen über Software-Monopole auf.