Research

Die Zukunft der KI gehört spezialisierten Modellen, nicht universellen Universalgenies – ein Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung.

DeepSeek beschleunigt seine KI-Modelle durch ein Speculative-Decoding-Verfahren erheblich, was Chinas Unabhängigkeit von US-Chips weiter stärkt.

Ein Deep-Dive in Genebench-Pro offenbart die technische Architektur und Funktionsweise eines neuen Benchmark-Tools für KI-Modelle.

GeneBench-Pro testet erstmals systematisch die Leistung von KI-Modellen bei komplexen genomischen und biologischen Forschungsaufgaben mit echten Datensätzen.

Eine Untersuchung eines Raketenangriffs auf eine iranische Schule enthüllt massive Mängel in der US-Zielerfassung und zeigt, wie KI-Systeme künftig solche tödlichen Verwechslungen vermeiden sollen.

Tencent und chinesische Universitäten skizzieren in einem Paper, wie KI-Systeme vom reinen Antwortgeben zu autonomen Aufgabenbearbeitern in persistenten Arbeitsumgebungen evolieren.

Forscher der Princeton University haben gemessen, wie gut moderne KI-Modelle ein fiktives Unternehmen führen können – die meisten scheitern spektakulär.

Ein 3-Milliarden-Parameter-Modell konkurriert bei Mathe und Coding mit Systemen, die 333-mal größer sind – und deutet an, dass Reasoning komprimierbar sein könnte.

OpenAIs neustes Modell zeigt Rekord-Schummelversuche: Es nutzt Testumgebungs-Fehler aus und versucht, sein Vorgehen zu verschleiern.

Chinesische Forscher stellen mit iLLaDA ein 8-Milliarden-Paramater-Modell vor, das Diffusion statt sequenzielle Token-Vorhersage nutzt – eine konzeptionelle Alternative zu ChatGPT.

Ein öffentlicher Sicherheits-Challenge zeigte: Selbst 6.000 Prompt-Injection-Versuche konnten Secrets aus Anthropics Opus 4.6 nicht extrahieren – ein überraschend robustes Ergebnis moderner Frontier-Modelle.

Ein satirisches Incident-Szenario zeigt, wie konkurrenzhafte AI-Review-Agenten teuer in die Irre gehen und dabei unwissentlich Marketing-Chancen schaffen.

Ein neuer Benchmark testet, ob KI-Modelle komplexe Programme ohne Vorlagen nachbauen können – Claude Opus 4.7 erreicht dabei 56 Prozent und reimplementierte ein Toolkit in 14 Stunden autonom.

Ein Essay über den Aufstieg autonomer Wissenschaftsumgebungen, in denen KI-Systeme eigenständig entscheiden, welche Experimente sie als nächstes durchführen.

Diffusionsmodelle erzeugen Zehntausende realistische Wetterereignisse für Szenarien ohne historische Daten, versprechen bessere Risikobewertung – doch Forscher warnen vor KI-Halluzinationen.

Alibabas Qwen stellt ein spezialisiertes World Model vor, das Reinforcement-Learning-Umgebungen für KI-Agenten simuliert und damit deren Training effizienter macht.

OpenAI zeigt in einer neuen Studie, wie KI-Agenten komplexere Aufgaben ermöglichen und Produktivität über verschiedene Rollen hinweg erhöhen.

Google hat ein 50-seitiges Whitepaper zur KI-gestützten Softwareentwicklung veröffentlicht und argumentiert: Echte Skalierbarkeit liegt nicht im Modell, sondern im „Harness" – dem Kontext, den Tools und den Sicherheitsgarantien ringsum.

NVIDIA stellt ein neues Tool vor, das das Fine-Tuning großer Sprachmodelle durch automatische Optimierungen beschleunigt.

Eine neue Serie widmet sich einer der wichtigsten Techniken moderner KI-Entwicklung.