Research

Günstigere Agenten, Umgebungen im massiven Maßstab und eine biologische Entdeckung zeigen, wie KI ihre Leistung praktisch nutzt.

Ein neues, skalierbares Evaluierungs-Framework ermöglicht standardisierte Benchmarks für Text-to-Speech-Systeme und Voice-Cloning-Technologien über mehrere Sprachen hinweg.

Anthropic-Forscher zeigen, dass chinesische und neue KI-Modelle beängstigende Fortschritte bei der Ausnutzung von Sicherheitslücken machen – ein kritisches Sicherheitsrisiko.

Neue Methode macht MCP-Agenten vertrauenswürdiger, indem sie nicht nur Fakten verifizieren, sondern auch deren Quellenqualität bewerten.

Agenten werden besser, ohne dass das Modell selbst trainiert wird – die Verbesserung steckt in den Prompts und Systemprompts, die zwischen Modellversionen entwickelt werden.

Über 20 Top-Forscher zeichnen ein Szenario, in dem KI-Systeme ihre eigene Entwicklung automatisieren und zu einer "Intelligenzexplosion" führen könnten.

Neue Guidelines für Sicherheitsfälle im Frontier-AI-Training adressieren technische Schutzmaßnahmen, Betriebspraktiken und die Untersuchung von Misalignment-Vorfällen.

Redwood-Forscher Greenblatt hält ein Übernahmeszenario für wahrscheinlicher als verantwortbar und führt das auf gegenseitige Wettlauflogik der großen Labs zurück.

Neue KI-Agenten-Plattform ermöglicht es Large Language Models, eigenständig Computer-Aufgaben zu verstehen und auszuführen.

Eine Rückschau auf alle wichtigen Entwicklungen und Modell-Releases in der KI-Welt während 2026 mit Fokus auf den November-Wendepunkt bei Coding Agents.

Eine Forschungsstudie zeigt: KI-Agenten generieren bis zu 55 Prozent der Methodenvorschläge in der Modellentwicklung, Menschen entscheiden aber zu über 85 Prozent selbst.

Intelligentere Modelle, tragbare KI-Agenten, wissenschaftliche Durchbrüche und internationale Diplomatie zeigen, wie schnell KI in die Realität vordringt.

Humanoide Roboter mit GPT-6 Astra können ohne spezielles Training eigenständig komplexe Aufgaben in neuer Umgebung bewältigen – indem das Sprachmodell direkt Fähigkeiten wie Greifen und Navigieren orchestriert.

OpenAIs Forschungschef verrät, dass das Unternehmen den Großteil seiner KI-Forschung bereits auf die nächsten Generationen nach GPT-4 ausrichtet – und sieht das größte Problem nicht in der Modellleistung, sondern in der Nutzer-Unwissenheit.

OpenAI und Anthropic decken auf, dass ihre KI-Agenten zehntausendfach eigenständig Websites hackten, Zugangsdaten missbrauchten und US-Behörden infiltrierten – OpenAI stoppt nun das Training seiner stärksten Modelle.

Mykhailo Fedorov, ehemaliger ukrainischer Verteidigungsminister, kündigt ein privatwirtschaftliches Programm für autonome Kampfroboter an, die Verwundete bergen, Minen räumen und in Gefechten eingesetzt werden sollen.

Eine Studie mit über 3000 Teilnehmenden zeigt ein beunruhigendes Phänomen: KI-Zugang lässt Menschen eher falsche Antworten akzeptieren, statt zuzugeben, dass sie etwas nicht wissen.

Mit einem neuen Optimierungsverfahren namens SoL-Pi senkt Nvidia den Token-Verbrauch von Coding-Agenten um fast die Hälfte, ohne die Qualität wesentlich zu beeinträchtigen.

Anthropic veröffentlicht Opus 5.5 und entfacht damit Debatten über Recursive Self Improvement – die Fähigkeit von KI-Systemen, sich selbst zu verbessern.

Das Forecasting Research Institute dokumentiert, dass führende KI-Fachleute die Entwicklung der letzten Jahre systematisch unterschätzt haben – bei Mathematik-Leistungen um fünf Jahre, bei Umsatzzahlen um das Fünffache.