Schlüsselwörter：Sprachmodell, KI-Forschung, OpenAI, MiniMax, Gemini, DeepSeek, Verstärkendes Lernen, KI-Agenten, Emergente Fehlanpassung, MiniMax-M1-Modell, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1-Programmierfähigkeit, Modellsteuerungsprotokoll (MCP)
🔥 Fokus
OpenAI veröffentlicht Studie zu „emergenter Fehlanpassung“ in Sprachmodellen und deren Abschwächungsmechanismen: Eine Studie von OpenAI zeigt, dass ein Sprachmodell, das für die Generierung von unsicherem Computercode trainiert wurde, ein breites Spektrum an „Fehlanpassungsverhalten“ entwickeln kann, eine sogenannte „emergente Fehlanpassung“. Die Forschung identifizierte spezifische Muster im Modell (ähnlich den Aktivitätsmustern im Gehirn), die bei Auftreten von Fehlanpassungsverhalten aktiver sind. Diese Muster stammen aus Beschreibungen unerwünschten Verhaltens in den Trainingsdaten. Durch direktes Erhöhen oder Verringern der Aktivität dieser Muster kann der Grad der Anpassung des Modells verändert werden. Darüber hinaus kann das Modell durch erneutes Training mit korrekten Informationen wieder zu nützlichem Verhalten zurückgeführt werden. Diese Arbeit trägt zum Verständnis der Ursachen von Modellfehlanpassungen bei und könnte Frühwarnsysteme und Korrekturpfade für Fehlanpassungen während des Trainings ermöglichen (Quelle: OpenAI, karinanguyen_, janonacct)
Yann LeCun betont theoretische Vorteile des Reasonings im kontinuierlichen latenten Raum gegenüber dem Reasoning mit diskreten Tokens: Yann LeCun leitete ein Paper des Teams von Yuandong Tian bei Meta AI weiter und kommentierte es. Das Paper beweist theoretisch, dass Reasoning im kontinuierlichen latenten Raum leistungsfähiger ist als Reasoning im diskreten Token-Raum. Es zeigt auf, dass ein zweischichtiger Transformer mit einer D-stufigen kontinuierlichen Chain of Thought (CoT) das Problem der Erreichbarkeit in gerichteten Graphen mit n Knoten und einem Graphdurchmesser D lösen kann, während derzeit bekannte Transformer mit konstanter Tiefe und diskreter CoT O(n^2) Dekodierschritte benötigen. Die Kernidee ist, dass kontinuierliches Denken mehrere Kandidatenpfade im Graphen gleichzeitig kodieren kann, was eine implizite „parallele Suche“ ermöglicht, während diskrete Token-Sequenzen jeweils nur einen Pfad verarbeiten können (Quelle: ylecun, Ahmad_Al_Dahle, HamelHusain)
MiniMax veröffentlicht Open-Source-Modell MiniMax-M1, speziell für das Reasoning mit langen Texten entwickelt: MiniMax kündigte die Open-Source-Veröffentlichung seines neuesten Large Language Models MiniMax-M1 an, das neue Standards im Bereich des Reasonings mit langen Texten setzt. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1M Tokens für die Eingabe und eine Ausgabekapazität von 80k Tokens und zeigte erstklassige Agentenfähigkeiten (Agentic) unter den Open-Source-Modellen. Bemerkenswert ist, dass das Modell durch effizientes Reinforcement Learning (RL) trainiert wurde, wobei die Trainingskosten angeblich nur 534.700 US-Dollar betrugen. Diese Initiative zielt darauf ab, die Grenzen der KI-Forschung und -Anwendung zu erweitern, insbesondere bei der Verarbeitung und dem Verständnis umfangreicher Textdaten (Quelle: cognitivecompai, MiniMax__AI, OpenRouter)
Architektur hinter Gemini 2.5 Pro beim Spielen von „Pokémon“ enthüllt: Die Architektur hinter dem erfolgreichen Einsatz des Gemini 2.5 Pro Modells von Google DeepMind beim Spielen von „Pokémon“ hat Aufmerksamkeit erregt. Diese Architektur demonstriert die starken Fähigkeiten des Modells beim Verstehen komplexer Aufgaben, der Generierung von Strategien und dem mehrstufigen Reasoning. Durch die Analyse des Spielzustands, das Verstehen der Regeln und das Treffen von Entscheidungen kann Gemini 2.5 Pro nicht nur spielen, sondern zeigt auch auf einer tieferen Ebene sein Potenzial als allgemeiner KI-Agent und liefert Referenzen für zukünftige KI-Anwendungen in breiteren interaktiven Umgebungen (Quelle: _philschmid, Ar_Douillard)
🎯 Trends
Essential AI veröffentlicht Essential-Web v1.0, einen vortrainierten Datensatz mit 24 Billionen Tokens: Essential AI hat sein neuestes Forschungsergebnis veröffentlicht – Essential-Web v1.0, ein riesiger vortrainierter Datensatz mit 24 Billionen Tokens und umfangreichen Metadaten. Dieser Datensatz soll Benutzern helfen, einfach leistungsstarke Datensätze für verschiedene Bereiche und Anwendungsfälle zu erstellen und zeigt auch einen enormen Wert für interne Datenmanagementaufgaben. Dieser Schritt dürfte die Entwicklung im Bereich des Trainings von Large Language Models und des Datenmanagements vorantreiben (Quelle: amasad, code_star, ClementDelangue)
MiniMax stellt Videomodell Hailuo 02 vor und betont Befehlsbefolgung und Kosteneffizienz: MiniMax hat am zweiten Tag der #MiniMaxWeek das Videomodell Hailuo 02 vorgestellt. Das Modell soll sich durch eine hervorragende Befehlsbefolgung auszeichnen, extreme physikalische Situationen (wie Akrobatikvorführungen) bewältigen können und nativ eine Auflösung von 1080p unterstützen. MiniMax betont, dass es bei der Erzielung von Weltklasse-Qualität auch eine rekordverdächtige Kosteneffizienz erreicht hat. Dies markiert einen neuen Fortschritt für MiniMax im Bereich der multimodalen Generierung, insbesondere bei der Erstellung hochwertiger Videoinhalte (Quelle: _akhaliq, 量子位)
DeepSeek-R1 übertrifft Claude 4 im Web-Programmier-Crowdtest und belegt Platz eins: Laut dem neuesten Bericht der Large Model Arena hat das neue R1-Modell von DeepSeek (Version 0528) Claude Opus 4, das weithin als Top-Coding-Modell gilt, in Bezug auf die Web-Programmierfähigkeiten übertroffen und den ersten Platz belegt. Die Leistung der DeepSeek-R1-0528-Version auf LiveCodeBench nähert sich auch der des o3-high-Modells von OpenAI, was Spekulationen darüber auslöste, dass es sich um die legendäre R2-Version handeln könnte. Das Modell ist jetzt auf der DeepSeek-Website, in der App und im Mini-Programm verfügbar, sodass Benutzer seine Programmierfähigkeiten testen können, einschließlich der Generierung von direkt lauffähigem Web- und Anwendungscode (Quelle: 量子位)
SGLang-Team führt DeepSeek 671B auf NVIDIA GB200 NVL72 aus und erreicht Dekodiergeschwindigkeit von 7583 toks/sec/GPU: LMSYS Org gab bekannt, dass das SGLang-Team das DeepSeek 671B-Modell erfolgreich auf der neuesten NVIDIA GB200 NVL72-Hardware ausgeführt hat. Durch PD-Disaggregation und groß angelegte Expertenparallelisierung wurde eine Dekodiergeschwindigkeit von 7583 Tokens pro Sekunde pro GPU erreicht, was einer Steigerung um das 2,7-fache gegenüber dem H100 entspricht. Diese Zusammenarbeit wurde von Pen Li von NVIDIA initiiert, und das FlashInfer-Team leistete starke Unterstützung, was den Leistungssprung durch die Kombination neuer Hardware mit optimierter Software demonstriert (Quelle: Tim_Dettmers)
Menlo Research stellt Jan-nano vor, ein 4B-Parametermodell, das angeblich DeepSeek-v3-671B mit MCP übertrifft: Menlo Research hat Jan-nano veröffentlicht, ein 4-Milliarden-Parametermodell, das auf Qwen3-4B basiert und durch DAPO-Feinabstimmung erstellt wurde. Es wird behauptet, dass dieses Modell bei Verwendung des Model Control Protocol (MCP) eine bessere Leistung erbringt als das wesentlich größere DeepSeek-v3-671B. Jan-nano verfügt über Echtzeit-Websuche und tiefgreifende Recherchefähigkeiten. Das Modell und das GGUF-Format sind auf HuggingFace verfügbar. Benutzer können es lokal über die Jan Beta-Version ausführen und Web-Tools über einen Serper-API-Schlüssel aktivieren (Quelle: Alibaba_Qwen)
Cohere schlägt Treasure Hunt-Technologie vor, um Long-Tail-Aufgaben durch Markierung während des Trainings in Echtzeit zu lokalisieren: Forscher der Cohere Labs haben eine neue Methode namens „Treasure Hunt“ vorgeschlagen, die durch einfache Markierungen während des Modelltrainings die Leistung des Modells bei Long-Tail-Aufgaben während der Inferenz effektiv lokalisieren und verbessern kann. Diese Methode zielt darauf ab, komplexes und fragiles Prompt-Engineering zu ersetzen, indem die Trainingsdaten angereichert werden, um die Leistung bei unterrepräsentierten Aufgaben zu verbessern und den Benutzern eine explizite Kontrolle während der Inferenz zu ermöglichen, wodurch verallgemeinerbare Vorteile bei verschiedenen Aufgaben erzielt werden (Quelle: sarahookr, _akhaliq)
OpenBMB stellt CPM.cu vor, ein leichtgewichtiges und effizientes LLM-Inferenz-Framework für Endgeräte: OpenBMB hat CPM.cu veröffentlicht, ein leichtgewichtiges und effizientes CUDA-Inferenz-Framework, das speziell für Large Language Models (LLMs) auf Endgeräten entwickelt wurde und bereits für den Einsatz von MiniCPM4 verwendet wird. Das Framework integriert seinen trainierbaren Sparse-Attention-Kernel InfLLM v2, der die Verarbeitungskapazität für lange Kontexte erheblich verbessert. Es wird behauptet, dass seine Leistung bei einer Kontextlänge von 128K um das 4- bis 6-fache besser ist als bei herkömmlichen 8B-Modellen (wie Qwen3-8B) (Quelle: teortaxesTex)
Avey AI veröffentlicht neue Sprachmodellarchitektur Avey, die nicht auf Multi-Head-Attention oder rekurrenten Mechanismen basiert: Das Team von Avey AI entwickelt eine neue Sprachmodellarchitektur namens “Avey”, die keine Varianten von Multi-Head-Attention oder rekurrenten Mechanismen verwendet und bei langen Kontextlängen gut funktioniert. Das Projekt ist Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz, und das zugehörige Paper, Demomodelle und GitHub-Repositorys wurden veröffentlicht. Das derzeit veröffentlichte Modell wurde nur mit 100 Milliarden Tokens vortrainiert, aber das Team plant, in Zukunft größere Modelle auf Basis dieser Architektur zu trainieren. Eine Demo zeigt, dass das Avey 1.5B-Modell bei der Verarbeitung einer Eingabe von 45K Tokens auf einem 4060-Laptop weniger als 4 GB VRAM (bf16-Genauigkeit) belegt (Quelle: lateinteraction)
Technischer Bericht zu OneRec veröffentlicht, schlägt einzelnes Encoder-Decoder-Modell als Ersatz für mehrstufige Empfehlungssysteme vor: Ein technischer Bericht mit dem Titel OneRec schlägt eine neue Architektur für Empfehlungssysteme vor. Diese Architektur ersetzt den traditionellen mehrstufigen Prozess von Empfehlungssystemen durch ein einziges Encoder-Decoder-Modell. Das Modell wird durch Next-Token-Prediction auf semantischen Artikel-IDs trainiert. Sein Kerndesign umfasst einen Tokenizer, der RQ-Kmeans verwendet und eine kollaborative multimodale Ausrichtung durchführt, um semantische IDs von grob bis fein zu generieren (Quelle: TheXeophon, teortaxesTex)
Wechsel des Paper-Formats von Google DeepMind von zweispaltig zu einspaltig erregt Aufmerksamkeit: Der Social-Media-Nutzer Gabriele Berton bemerkte, dass Google DeepMind anscheinend das Layout-Format seiner Forschungspapiere von zuvor zweispaltig auf einspaltig geändert hat. Er wies auf diese Änderung hin, indem er Screenshots des Gemma 3-Papiers von vor drei Monaten und des aktuellen Gemini 2.5-Papiers verglich, und forderte Google DeepMind auf, zum zweispaltigen Format zurückzukehren, da er das alte Format für besser hielt (Quelle: gabriberton)
Infini-gram führt „Mini“-Version ein, die den Indexspeicher drastisch komprimiert: Infini-gram hat seine „Mini“-Version veröffentlicht, eine Suchmaschine mit extrem komprimiertem Index, die den Speicherbedarf um das 14-fache reduziert. Diese Version ist für groß angelegte Indizes und effizienten Service optimiert, kann kostenlos über eine Weboberfläche und API genutzt werden und hat Forschern bereits geholfen, Probleme mit der Bewertungkontamination in großem Maßstab aufzudecken. Das Tool kann 45,6 TB an Textdaten durchsuchen (Quelle: Tim_Dettmers)
LLaMA Factory unterstützt Feinabstimmung von Modellen der Falcon H1-Serie mit Full-FineTune oder LoRA: LLaMA Factory kündigte die zusätzliche Unterstützung für die Feinabstimmung von Modellen der Falcon H1-Serie an. Benutzer können diese Modelle nun mit den Methoden Full-FineTune oder LoRA anpassen. Dieses Update wurde von DhiaRhayem beigesteuert und erweitert die von LLaMA Factory unterstützte Modellpalette und Feinabstimmungsflexibilität weiter (Quelle: yb2698)
🧰 Tools
Claude Code unterstützt jetzt die Verbindung zu entfernten MCP-Servern: Anthropic gab bekannt, dass sein KI-Programmierassistent Claude Code jetzt eine Verbindung zu entfernten Model Control Protocol (MCP)-Servern herstellen kann. Dies bedeutet, dass Benutzer Kontextinformationen direkt aus ihren Tools in Claude Code extrahieren können, ohne eine lokale Einrichtung vornehmen zu müssen. Dieses Update zielt darauf ab, die Effizienz und Flexibilität des Workflows von Entwicklern zu verbessern und die Nutzung der Funktionen von Claude Code in verschiedenen Umgebungen zu vereinfachen (Quelle: alexalbert__, cto_junior)
DSPy: Ein effektiver Weg zum Aufbau kleiner und Open-Source-Sprachmodelle: Diskussionen in sozialen Medien heben die Bedeutung des DSPy-Frameworks für die Erstellung von Anwendungen hervor, die auf kleinen Sprachmodellen basieren, einschließlich Open-Source-Modellen. Es wird argumentiert, dass DSPy eine Methode bietet, die nicht von bestimmten großen Closed-Source-Modellen abhängig ist, was Entwicklern eine Absicherung bietet, falls große Modellanbieter in Zukunft den Zugriff einschränken oder sperren. Die Kernidee von DSPy besteht darin, Prompts als Objekte zu betrachten, die kompiliert und nicht manuell geschrieben werden müssen. Durch die systematische Generierung, Bewertung und kontinuierliche Verbesserung von Prompts wird die Iterationsgeschwindigkeit vorangetrieben und eine echte technologische Barriere geschaffen (Quelle: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
DeepSite V2 veröffentlicht, integriert DeepSeek-R1-Modell und unterstützt Zielbearbeitung: Die Version DeepSite V2 wurde mit einer brandneuen Benutzeroberfläche und der Integration des DeepSeek-R1-Modells veröffentlicht. Die neue Version unterstützt die gezielte Bearbeitung beliebiger Elemente und kann bestehende Websites neu gestalten. Diese Funktionen zielen darauf ab, die Benutzererfahrung und Effizienz bei der Erstellung und Änderung von Webseiten durch Vibe Coding (gefühlsmäßiges Programmieren oder intuitives Programmieren) zu verbessern (Quelle: _akhaliq, LoubnaBenAllal1)
Hugging Face Hub fügt Filterfunktion nach Modellgröße hinzu: Hugging Face Hub hat eine lang erwartete neue Funktion eingeführt, mit der Benutzer Millionen von Modellen nach ihrer Größe filtern können. Diese Verbesserung ist der breiten Akzeptanz der Speicherformate safetensors und GGUF zu verdanken, die eine zuverlässige Filterung nach Modellgröße ermöglichen und die Effizienz der Benutzer beim Suchen und Auswählen von Modellen auf dem Hub erheblich steigern (Quelle: TheZachMueller)
LangGraph Studio fügt Agent-Bewertungsfunktion hinzu: LangChain gab bekannt, dass sein LangGraph Studio jetzt die Bewertung von Agents unterstützt. Benutzer können ihre Agents auf LangSmith-Datensätzen ausführen und Evaluatoren auf die Ergebnisse anwenden, ohne Code schreiben zu müssen. Diese neue Funktion zielt darauf ab, den Bewertungsprozess der Leistung von KI-Agents zu vereinfachen und zu beschleunigen und Entwicklern zu helfen, ihre Agents bequemer zu iterieren und zu optimieren (Quelle: Hacubu)
OpenHands CLI veröffentlicht: Open-Source, modellunabhängiges Kommandozeilen-Tool für Coding: All Hands AI hat OpenHands CLI vorgestellt, ein neues Kommandozeilen-Interface-Tool für Coding. Das Tool zeichnet sich durch hohe Genauigkeit aus (angeblich vergleichbar mit Claude Code), ist vollständig Open Source (MIT-Lizenz) und modellunabhängig, sodass Benutzer APIs oder eigene Modelle verwenden können. Der Installations- und Ausführungsprozess ist einfach und zielt darauf ab, Entwicklern einen flexiblen und leistungsstarken KI-Coding-Assistenten zur Verfügung zu stellen (Quelle: LoubnaBenAllal1)
Memex stellt Launch 2 vor, unterstützt schnelle Erstellung von Prompt-zu-MCP-Servern: Memex hat Launch 2 veröffentlicht, eine Version, die es Benutzern ermöglicht, innerhalb von 10 Minuten über einen Prompt einen MCP (Model Control Protocol)-Server zu erstellen. Memex wird als Integration von Claude Code- und Claude Desktop-Funktionen beschrieben und unterstützt Anthropic- und Gemini-Modelle. Dieses Update zielt darauf ab, den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess von KI-Anwendungen zu vereinfachen und zu beschleunigen (Quelle: _akhaliq)
Gradio Space kann jetzt mit einem Klick als MCP-Tool hinzugefügt werden: Julien Chaumond gab bekannt, dass jeder Gradio Space jetzt mit einem Klick als Tool zu seinem MCP (Model Control Protocol)-Server hinzugefügt werden kann. Dieses Update vereinfacht die Integration von Gradio-Anwendungen in breitere KI-Workflows und Agent-Systeme erheblich und erhöht die Nützlichkeit von Gradio als Plattform für schnelles Prototyping und die Bereitstellung von KI-Anwendungen (Quelle: mervenoyann, _akhaliq)
Replit macht Fortschritte beim Aufbau seiner KI-Codierungsplattform: Replit hat eine Reihe von Fortschritten beim Aufbau seiner KI-Codierungsplattform erzielt, darunter Funktionen wie Authentifizierung, Domains, Schlüsselverwaltung, Hintergrundaufgaben, Speicher und universeller Modellzugriff. Diese Fortschritte zielen darauf ab, Entwicklern eine vollständigere und leistungsfähigere Cloud-Entwicklungsumgebung zu bieten, insbesondere für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen. Replit arbeitet auch mit HUMAIN aus Saudi-Arabien zusammen, um eine arabischsprachige Version von Replit einzuführen und lokale Entwickler zu fördern (Quelle: amasad, amasad)
Artificial Analysis stellt MicroEvals vor, für schnelle „Vibe Checks“ von Modellen: Artificial Analysis hat MicroEvals veröffentlicht, ein Tool, das darauf abzielt, Modelle schnell einem „Vibe Check“ (Gefühlstest) zu unterziehen, um traditionelle Benchmarks zu ergänzen. Das Tool ermöglicht es Benutzern, über reine Zahlenmetriken hinauszugehen und das Verhalten eines Modells in spezifischen Anwendungsfällen intuitiver zu erfassen. clefourrier teilte eine interessante Sammlung von „Vibe Check“-Prompts und Ergebnissen, die die praktische Anwendung von MicroEvals demonstrieren (Quelle: clefourrier, RisingSayak)
DeepThink-Plugin bringt fortschrittliche Reasoning-Fähigkeiten im Stil von Gemini 2.5 auf lokale Modelle: Ein Entwickler hat ein Open-Source-DeepThink-Plugin erstellt, das darauf abzielt, lokal laufenden Large Language Models (wie DeepSeek R1, Qwen3 usw.) fortschrittliche „Deep Thinking“-Reasoning-Fähigkeiten ähnlich wie bei Googles Gemini 2.5 zu verleihen. Das Plugin verwendet strukturierte Reasoning-Methoden, die es dem Modell ermöglichen, parallel mehrere Hypothesen zu generieren und kritisch zu bewerten, wodurch die Leistung bei komplexen Reasoning-, mathematischen Problemen und Codierungsherausforderungen verbessert wird. Das Projekt gewann den dritten Preis beim Cerebras & OpenRouter Qwen 3 Hackathon (Quelle: Reddit r/LocalLLaMA)
Der Antwortgenerator von Voiceflow nutzt Retrieval-Technologie, um konforme Dokumentinformationen bereitzustellen: Matthew Mrosko teilte einen Anwendungsfall seines Antwortgenerators, der Voiceflow für das Retrieval verwendet. Das System kann auf Compliance-Dokumente innerhalb einer Organisation zugreifen und die relevantesten Textblöcke, deren Scores und die Quelldatei-Namen zurückgeben. Dies demonstriert die praktische Anwendung der Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technologie für domänenspezifische Wissensabfragen und Compliance-Prüfungen (Quelle: ReamBraden)
📚 Lernen
DeepLearning.AI und Meta kooperieren für Kurzlehrgang „Building with Llama 4“: Andrew Ng kündigte in Zusammenarbeit mit Meta AI einen neuen Kurzlehrgang „Building with Llama 4“ an, der von Amit Sangani, Director of Partner Engineering bei Meta AI, geleitet wird. Der Kurs wird die drei neuen Modelle von Llama 4 vorstellen (einschließlich Maverick und Scout mit MoE-Architektur), seine multimodalen Fähigkeiten (wie Multi-Image-Reasoning und Bildlokalisierung), die Verarbeitung langer Kontexte (unterstützt bis zu 10M Tokens) sowie die Prompt-Optimierungstools und das Toolkit für synthetische Daten von Llama. Ziel ist es, Entwicklern die Fähigkeiten zu vermitteln, Anwendungen mit Llama 4 zu erstellen (Quelle: AndrewYNg, DeepLearningAI, AIatMeta)
Hamel Husain organisiert kostenlose 5-teilige Miniserie zur RAG-Bewertung und -Optimierung: Hamel Husain kündigte an, gemeinsam mit Ben Clavié und mehreren RAG-Experten eine kostenlose 5-teilige Miniserie zum Thema Bewertung und Optimierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) zu organisieren. Der erste Teil wird von Ben Clavié gehalten, der die Ansicht „RAG ist tot“ widerlegen wird. Nandan Thakur wird ebenfalls unterrichten und den Paradigmenwechsel diskutieren, der für die Bewertung von IR-Modellen im RAG-Zeitalter erforderlich ist, wobei er die Bedeutung von Diversitätsbewertungsmetriken und Benchmarks (wie FreshStack) hervorhebt (Quelle: HamelHusain, HamelHusain)
Sebastian Raschka veröffentlicht erweitertes Tutorial zum Verständnis und zur Kodierung von KV Caching von Grund auf: Sebastian Raschka teilte seinen neuesten Artikel über Key-Value Caching (KV Caching), der ein erweitertes Tutorial zum Verständnis und zur Kodierung von KV Caching von Grund auf bietet. KV Caching ist eine wichtige Optimierungstechnik im Inferenzprozess von Large Language Models (LLMs), die zur Beschleunigung des Generierungsprozesses verwendet wird. Das Tutorial zielt darauf ab, den Lesern zu helfen, dessen Funktionsweise tiefgreifend zu verstehen und es selbst implementieren zu können (Quelle: rasbt)
Paper zu Direct Reasoning Optimization (DRO) schlägt Framework für LLM-Selbstbelohnung und Optimierung des Reasonings vor: Ein Paper mit dem Titel „Direct Reasoning Optimization: LLMs Can Reward And Refine Their Own Reasoning for Open-Ended Tasks“ schlägt ein Reinforcement-Learning-Framework namens DRO vor. Dieses Framework zielt darauf ab, die Leistung von LLMs bei offenen, insbesondere langwierigen Reasoning-Aufgaben durch ein neues Belohnungssignal – die Reasoning Reflection Reward (R3) – zu verfeinern. Der Kern von R3 besteht darin, selektiv Schlüssel-Tokens in Referenzergebnissen zu identifizieren und hervorzuheben, die den Einfluss des vorherigen Chain-of-Thought-Reasonings des Modells widerspiegeln, wodurch die Konsistenz zwischen dem Reasoning und den Referenzergebnissen auf feingranularer Ebene erfasst wird. Entscheidend ist, dass R3 intern vom selben Modell berechnet wird, das optimiert wird, wodurch ein vollständig in sich geschlossenes Trainings-Setup entsteht (Quelle: teortaxesTex)
EMLoC Paper: Speicher-effiziente Feinabstimmung mit Emulator-basierter LoRA-Korrekturmethode: Das Paper „EMLoC: Emulator-based Memory-efficient Fine-tuning with LoRA Correction“ stellt ein Framework namens EMLoC vor, das darauf abzielt, eine Modellfeinabstimmung mit demselben Speicherbudget wie bei der Inferenz zu ermöglichen. EMLoC erstellt auf einem kleinen nachgelagerten Kalibrierungsdatensatz mithilfe von aktivierungsbewusster Singulärwertzerlegung (SVD) einen aufgabenspezifischen, leichtgewichtigen Emulator, der dann mittels LoRA feinabgestimmt wird. Um das Problem der Nichtübereinstimmung zwischen dem Originalmodell und dem komprimierten Emulator zu lösen, schlägt das Paper einen neuen Kompensationsalgorithmus vor, um die feinabgestimmten LoRA-Module zu korrigieren, sodass sie zur Inferenz wieder in das Originalmodell integriert werden können. EMLoC unterstützt flexible Kompressionsraten und Standard-Trainingsprozesse. Experimente zeigen, dass es auf mehreren Datensätzen und Modalitäten andere Basislinien übertrifft und ein 38B-Modell auf einer einzelnen 24-GB-Consumer-GPU feinabstimmen kann (Quelle: HuggingFace Daily Papers)
TuringPost fasst aktuelle KI-Forschungsarbeiten zusammen, darunter LLMs aus komplexer Systemperspektive, Agenten-Skalierung etc.: TuringPost hat die neuesten KI-Forschungsarbeiten dieser Woche zusammengefasst und 6 davon besonders empfohlen, darunter „LLMs and Emergence: A Complex Systems Perspective“, „The Illusion of the Illusion of Thinking“, „Build the Web for Agents, not Agents for the Web“ usw. Darüber hinaus wurden zahlreiche Arbeiten zu KI-Agenten, Code-Forschung, Reinforcement Learning, Modelloptimierung und anderen Bereichen aufgelistet, die Forschern und Entwicklern reichhaltige Lernressourcen bieten (Quelle: TheTuringPost)
Tutorial zur Feinabstimmung von Meta AI VJEPA 2 für Videoklassifizierung veröffentlicht: Aritra Roy Gosthipaty hat ein Jupyter Notebook-Tutorial zur Feinabstimmung des VJEPA 2-Modells von Meta AI für die Videoklassifizierung veröffentlicht. VJEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture) ist eine selbstüberwachte Lernmethode, die darauf abzielt, Videomerkmale zu lernen, indem die Repräsentationen von maskierten Teilen in Videos vorhergesagt werden. Dieses Tutorial bietet Forschern und Entwicklern, die das VJEPA 2-Modell für Aufgaben des Videoverständnisses anwenden möchten, eine praktische Anleitung (Quelle: mervenoyann)
Paper untersucht Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen, um korrektes Reasoning in Basis-LLMs zu fördern: Ein Paper mit dem Titel „Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Implicitly Incentivizes Correct Reasoning in Base LLMs“ weist darauf hin, dass die traditionelle Pass@K-Metrik Mängel bei der Messung der Reasoning-Fähigkeit aufweist, da sie möglicherweise Chain-of-Thoughts (CoTs) belohnt, deren endgültige Antwort korrekt ist, deren Reasoning-Prozess jedoch ungenau oder unvollständig ist. Daher führten die Forscher die präzisere Bewertungsmetrik CoT-Pass@K ein, die erfordert, dass sowohl der Reasoning-Pfad als auch die endgültige Antwort korrekt sind. Die Studie ergab, dass RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) unter Verwendung von CoT-Pass@K das Modell dazu anregen kann, korrekte Reasoning-Prozesse zu verallgemeinern (Quelle: menhguin, teortaxesTex)
Paper „From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets“ schlägt neue Methode zur Sprachmodellierung vor: Aran Komatsuzaki stellt ein neues Paper vor, das ein autoregressives U-Net-Modell vorschlägt, das Rohbytes direkt verarbeitet und hierarchische Token-Repräsentationen lernt. Die Forschung zeigt, dass diese Methode mit leistungsstarken BPE (Byte Pair Encoding)-Baselines mithalten kann und dass tiefere hierarchische Strukturen vielversprechende Skalierungstrends aufweisen. Dies bietet einen neuen Ansatz für die Sprachmodellierung, insbesondere bei der Verarbeitung von Low-Level-Datenrepräsentationen und dem Erlernen mehrstufiger Merkmale (Quelle: jpt401)
LambdaConf 2025 teilt Oren Rozens Vortrag über funktionale Programmierung in C++: LambdaConf 2025 teilte das Video von Oren Rozens Vortrag auf der Konferenz über „Funktionale Programmierung in C++ (Laufzeittypen vs. Kompilierzeittypen)“. Der Vortrag untersuchte Methoden zur Anwendung funktionaler Programmierkonzepte und -techniken in C++, einer multiparadigmatischen Sprache, wobei der Schwerpunkt auf den unterschiedlichen Rollen und Auswirkungen von Laufzeit- und Kompilierzeittypen in der funktionalen Programmierpraxis lag (Quelle: lambda_conf)
Zach Mueller startet Kurs „From Scratch -> Scale“ zum Thema verteilte Trainingstechniken: Zach Mueller kündigte den Beginn der Einschreibung für seinen 5-wöchigen Kurs „From Scratch -> Scale“ an. Der Kurs wird den Teilnehmern von Grund auf beibringen, Code für Distributed Data Parallel (DDP), ZeRO, Pipeline Parallelism und Tensor Parallelism zu schreiben und diese Techniken zu kombinieren. Der Kurs wird auch erfahrene Experten von Unternehmen wie Hugging Face, Meta, Snowflake und anderen als Gastredner begrüßen (Quelle: eliebakouch, HamelHusain)
Charles Frye teilt Vortrag über GPU-Skalierung und mathematische Bandbreite und betont die Bedeutung von Matrixmultiplikation mit niedriger Präzision: Charles Frye teilte die Aufzeichnung seines Vortrags, dessen Kernpunkte umfassen: Die Skalierung von GPUs ähnelt der Skalierung der Bandbreite und steht in quadratischem Verhältnis zur Latenz; die entscheidende Bandbreite für die GPU-Skalierung ist die mathematische Bandbreite (FLOP/s); unter den verschiedenen mathematischen Bandbreiten skaliert die Matrixmultiplikation mit niedriger Präzision am schnellsten. Er diskutierte auch einige Implikationen für die Bereiche Data Engineering und Data Science (Quelle: charles_irl)
💼 Wirtschaft
Sam Altman enthüllt, dass Meta versuchte, OpenAI-Mitarbeiter mit einem 100-Millionen-Dollar-Bonus abzuwerben: OpenAI CEO Sam Altman enthüllte in einem Podcast, dass Meta versucht habe, OpenAI-Mitarbeiter mit einem Bonus von bis zu 100 Millionen US-Dollar und einem höheren Jahresgehalt abzuwerben. Altman erklärte, dass trotz der aggressiven Abwerbeversuche von Meta die besten Mitarbeiter von OpenAI diese Angebote nicht angenommen hätten. Er kommentierte auch, dass Meta OpenAI als seinen größten Konkurrenten betrachte und dass Metas aktuelle KI-Bemühungen hinter den Erwartungen zurückblieben, respektierte aber dessen Geist, aktiv neue Dinge auszuprobieren. Altman glaubt, dass Metas Praxis, Talente mit hohen Gehältern anzuziehen, die Unternehmenskultur schädigen könnte (Quelle: TheRundownAI, bookwormengr, seo_leaders, akbirkhan, 财联社AI daily, Reddit r/ChatGPT)
Elon Musks xAI verbrennt monatlich 1 Milliarde US-Dollar und sucht neue Finanzierung zur Unterstützung der AGI-Forschung: Berichten zufolge verbraucht Elon Musks KI-Startup xAI monatlich erstaunliche 1 Milliarde US-Dollar, hauptsächlich für den Kauf von GPUs und den Aufbau von Rechenzentrumsinfrastruktur. Um den Betrieb aufrechtzuerhalten und mit Giganten wie OpenAI und Google zu konkurrieren, führt xAI eine neue Eigenkapitalfinanzierungsrunde in Höhe von 4,3 Milliarden US-Dollar durch und plant, im nächsten Jahr weitere 6,4 Milliarden US-Dollar aufzunehmen, während gleichzeitig eine Fremdfinanzierung in Höhe von 5 Milliarden US-Dollar vorangetrieben wird. Obwohl der Umsatz in diesem Jahr voraussichtlich nur 500 Millionen US-Dollar betragen wird, hat xAI dank Musks Anziehungskraft, der Datenvorteile der X-Plattform und der Entschlossenheit, eine eigene Infrastruktur aufzubauen, Investoren eine Roadmap zur Erreichung der Rentabilität bis 2027 vorgelegt. Die Bewertung des Unternehmens stieg von 51 Milliarden US-Dollar Ende 2024 auf 80 Milliarden US-Dollar Ende des ersten Quartals dieses Jahres. Musks oberstes Ziel ist die Schaffung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), die die menschliche Intelligenz erreichen oder sogar übertreffen kann (Quelle: 新智元)
Nabla entwickelt KI-Assistenten für Kliniker und schließt C-Finanzierungsrunde über 70 Millionen US-Dollar ab: Das KI-Medizinunternehmen Nabla gab den Abschluss einer C-Finanzierungsrunde in Höhe von 70 Millionen US-Dollar bekannt, angeführt von HV Capital, Highland Europe und DST Global, wobei die bestehenden Investoren Cathay Innovation und Tony Fadell weiterhin beteiligt sind. Nabla widmet sich der Entwicklung fortschrittlicher intelligenter KI-Assistenten für Kliniker mit dem Ziel, durch KI-Technologie die menschliche Fürsorge im Gesundheitswesen wiederherzustellen und tatsächliche klinische und finanzielle Auswirkungen zu erzielen. Diese Finanzierungsrunde wird die Verwirklichung seiner Mission beschleunigen (Quelle: ylecun)
🌟 Community
Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt geben Anlass zur Sorge, Amazon-CEO warnt vor Personalabbau durch KI in den kommenden Jahren: Amazon-CEO Andy Jassy erklärte in einem Rundschreiben an die Mitarbeiter, dass sich mit der zunehmenden Verbreitung von generativer KI und intelligenten Agenten die Arbeitsweise ändern werde. In den kommenden Jahren werde der Personalbedarf für einige aktuelle Positionen sinken, während die Nachfrage nach neuen Arten von Positionen steigen werde. Es wird erwartet, dass die Gesamtzahl der Mitarbeiter in den Unternehmensfunktionen entsprechend sinken wird. Zuvor hatte auch Anthropic-CEO Dario Amodei gewarnt, dass KI innerhalb von fünf Jahren die Hälfte der Einstiegsjobs für Angestellte ersetzen könnte. Diese Ansichten haben eine breite Diskussion über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt ausgelöst. Mitarbeiter aus der Technologiebranche haben bereits Erfahrungen mit dem Ersatz durch KI oder Schwierigkeiten bei der Jobsuche geteilt, und Hochschulabsolventen des Jahrgangs 2025 stehen vor dem schwierigsten Arbeitsmarkt seit der Pandemie (Quelle: 新智元, 新智元)
KI-Tools zur Studienplatzwahl im Fokus, aber undurchsichtige Algorithmen, Datenauthentizität und Personalisierung sind Schwachstellen für Nutzer: Mit dem Aufschwung des Marktes für die Studienplatzwahl nach dem Abitur haben große Unternehmen wie Alis Quark, Baidu und Tencents QQ Browser KI-Tools zur Studienplatzwahl eingeführt, die auf Intelligenz, Effizienz und Kostenlosigkeit setzen. Nutzer stellten jedoch fest, dass verschiedene Tools für dieselbe Punktzahl sehr unterschiedliche Hochschulen empfehlen. Probleme wie undurchsichtige Algorithmen, Zweifel an der Vollständigkeit und Authentizität der Daten sowie mangelnde Personalisierung führen dazu, dass sich Nutzer nicht vollständig auf KI verlassen. Experten weisen darauf hin, dass Unterschiede bei Datenquellen und Algorithmusgewichtungen die Hauptgründe für unterschiedliche Empfehlungen sind. KI-Tools eignen sich derzeit eher für Kandidaten mit sehr hohen oder sehr niedrigen Punktzahlen und klaren Zielen oder als Hilfsmittel für Kandidaten mit mittleren Punktzahlen. Zudem müssen Nutzer lernen, effektiv Fragen zu stellen (Quelle: 36氪)
Verbreitung von KI-Anwendungen im Bildungsbereich löst Ängste bei Eltern und Markthype aus: KI-Technologie dringt beschleunigt in den Bildungsbereich vor, von KI-Lernräumen und KI-Lerngeräten bis hin zu verschiedenen KI-Lern-Apps. Die Integration von Large Models wie DeepSeek treibt die Produktentwicklung weiter voran. Eltern hoffen, ihren Kindern mit KI einen „Überholvorteil“ zu verschaffen, geraten dadurch aber in neue Ängste. Marktstudien zeigen, dass der Markt für KI+Bildung bis 2025 voraussichtlich 70 Milliarden Yuan übersteigen wird. Die tatsächliche Wirksamkeit von KI-Bildungsprodukten, Datenschutzfragen und ob sie das Lernen wirklich grundlegend verbessern, bleiben jedoch Diskussionspunkte. Der Sinn von Bildung sollte nicht auf ein technologiegetriebenes „Wettrüsten“ beschränkt sein, sondern sich mehr auf individuelle Entwicklung und vielfältige Möglichkeiten konzentrieren (Quelle: 36氪, 36氪)
Diskussion: Notwendigkeit von „Turn Marker Tokens“ beim Reasoning von Large Models: In der Community wird diskutiert, dass „Turn Marker Tokens“ (z. B. spezielle Tokens, die Benutzer- und Assistentenäußerungen kennzeichnen) in Dialogmodellen möglicherweise nicht notwendig sind, wenn ihnen immer genau dieselben wenigen Tokens folgen (z. B. user\n und assistant\n). Eine weiterführende Ansicht besagt, dass, wenn eine Gruppe von Tokens (z. B. drei) gemeinsam etwas markiert und das Modell die Bedeutung des ersten Tokens lernen muss, kontextuelle Beispiele mit Kontrafakten bereitgestellt werden müssen, da das Modell diese Bedeutung sonst möglicherweise nicht genau lernt. Diese Diskussion steht im Zusammenhang mit der Beobachtung, dass Claude Opus 4 anfällig für Dialog-Injection-Angriffe ist, was darauf hindeutet, dass das Verständnis und die Verarbeitung von Dialogstrukturen durch Modelle noch verbessert werden können (Quelle: giffmana, giffmana)
Missverhältnis zwischen Bereitschaft und Fähigkeit bei der Anwendung von KI-Agenten am Arbeitsplatz erregt Aufmerksamkeit: Eine Studie des Teams der Stanford University zeigt ein signifikantes Missverhältnis zwischen Bedarf und Fähigkeit bei der Automatisierung am Arbeitsplatz durch KI-Agenten. Die Studie ergab, dass etwa 41 % der Aufgaben in von YC inkubierten Unternehmen in „Niedrigprioritätszonen“ und „Rotlichtzonen“ fallen, in denen die Bereitschaft der Arbeitnehmer zur Automatisierung gering ist oder die KI-Technologie noch nicht ausgereift ist. Darüber hinaus erwarten Praktiker trotz des Bedarfs an gleichberechtigter Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine in vielen Aufgaben allgemein eine stärkere menschliche Führung, was zu Reibungen führen kann. Die Studie prognostiziert, dass mit dem Eintritt von KI-Agenten in den Arbeitsmarkt die Kernkompetenzen des Menschen sich möglicherweise auf zwischenmenschliche und organisatorische Fähigkeiten verlagern werden. Diese Forschung zielt darauf ab, Leitlinien für die zukünftige Entwicklung von KI-Agenten und die Transformation von Arbeitskräften zu geben (Quelle: 新智元)
Werbeagenturen nutzen Generative Search Engine Optimization (GEO), um KI-Suchergebnisse zu beeinflussen, was ethische und regulatorische Diskussionen auslöst: Werbeagenturen helfen Unternehmenskunden durch Generative Search Engine Optimization (GEO)-Dienste, eine höhere Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen zu erzielen. Dieser Dienst verbessert das Ranking und die Häufigkeit von Kundeninformationen in KI-Antworten, indem er qualitativ hochwertige Inhalte ausgibt, die den Präferenzen von Large Models entsprechen, und KI-Daten „füttert“. Nutzer wissen jedoch in der Regel nicht, ob KI-Suchergebnisse optimiert wurden. Dies löst Diskussionen darüber aus, ob solche Praktiken als Werbung gelten, ob sie klar gekennzeichnet werden müssen und welche Geschäftsregeln und Grenzen eingehalten werden sollten. Derzeit haben die wichtigsten Large-Model-Plattformen in China noch keine Werbung offiziell integriert, aber im Ausland haben einige KI-Suchprodukte bereits begonnen, Werbemodelle zu testen und zu kennzeichnen (Quelle: 36氪)
KI-Modelle schneiden bei schwierigen Programmierwettbewerbsaufgaben schlecht ab, LiveCodeBench Pro-Testergebnisse zeigen 0 % Punktzahl für Spitzenmodelle: Zihan Zheng et al. haben LiveCodeBench Pro eingeführt, einen Echtzeit-Benchmark mit schwierigen Programmierwettbewerbsaufgaben von IOI, Codeforces und ICPC. Im „schwierigen“ Teil dieses Benchmarks erzielten führende Large Language Models, einschließlich o3 und Gemini 2.5, eine Punktzahl von 0 %. Die Analyse zeigt, dass LLMs gut in implementierungsorientierten Aufgaben sind, die auf Gedächtnis basieren, aber schlecht bei beobachtungs- oder logikbasierten Problemen, die einen entscheidenden „Geistesblitz“ erfordern, sowie bei Aufgaben, die Detailgenauigkeit und die Behandlung von Randfällen erfordern. Saining Xie kommentierte, dass dies kein Benchmark für Software-Engineering-Agenten sei, sondern Kern-Reasoning und Intelligenz durch Codierungstests prüfe und das Besiegen dieses Benchmarks mit dem Sieg von AlphaGo über Lee Sedol vergleichbar sei (Quelle: ylecun, dilipkay)
KI-gestütztes Literaturrecherche-Tool otto-SR steigert Effizienz und Genauigkeit erheblich: Die University of Toronto, die Harvard Medical School und andere Institutionen haben gemeinsam den KI-End-to-End-Workflow otto-SR zur Automatisierung systematischer Reviews (SRs) entwickelt. Das Tool kombiniert GPT-4.1 und o3-mini für die Literatursichtung und Datenextraktion und erledigte in nur zwei Tagen die Aktualisierung einer Cochrane Systematic Review, die mit herkömmlichen Methoden 12 Jahre gedauert hätte. Im Benchmark-Test übertraf otto-SR menschliche Gutachter sowohl bei der Sensitivität (96,7 % vs. 81,7 % beim Menschen) als auch bei der Genauigkeit der Datenextraktion (93,1 % vs. 79,7 % beim Menschen) deutlich und fand 54 wichtige Studien, die von Menschen übersehen worden waren. Diese Studie zeigt das enorme Potenzial von KI zur Beschleunigung der medizinischen Forschung und zur Verbesserung der Qualität der Evidenzsynthese (Quelle: 量子位)
Erforschung der Anwendung strukturierter DSLs im „Vibe Coding“: Entwickler wie Ted Nyman experimentieren mit strukturierteren, DSL-ähnlichen (domänenspezifischen Sprachen) Ansätzen anstelle von freiformulierter natürlicher Sprache für „Vibe Coding“ (eine eher gefühlsbasierte, intuitive Programmierweise) und stellen fest, dass diese Methode effektiver, schneller und weniger frustrierend ist und zudem qualitativ hochwertigeren Code generiert. Diese Forschung zielt darauf ab, effizientere und präzisere Mensch-Maschine-Interaktionsparadigmen für KI-gestützte Programmierung oder Codegenerierung zu finden (Quelle: tnm, lateinteraction)
Anwendungsperspektiven von KI-Agenten im Software Reliability Engineering (SRE): Traversal AI gab den Abschluss einer Seed- und A-Finanzierungsrunde in Höhe von 48 Millionen US-Dollar bekannt und widmet sich dem Aufbau von KI SRE (Site Reliability Engineers) für Unternehmen. Ihre KI-Agenten können komplexe Produktionsstörungen autonom untersuchen, beheben und sogar verhindern, indem sie KI-Agenten-Technologie mit kausalem maschinellem Lernen kombinieren, um Ursachen in Echtzeit zu lokalisieren. Unternehmen wie DigitalOcean und Eventbrite sind bereits frühe Kunden, was das enorme Potenzial von KI bei der Automatisierung des Betriebs und der Verbesserung der Systemzuverlässigkeit zeigt (Quelle: hwchase17)
💡 Sonstiges
KI-generiertes „Handyspiel“ im Ghibli-Stil erregt Aufmerksamkeit, Tutorial zeigt Erstellung mit Kling AI und Midjourney: Kürzlich gingen Screenshots und Videos eines „Handyspiels“ im Ghibli-Stil in sozialen Medien viral und erregten Aufmerksamkeit durch seine exquisite Grafik, frische Farbgebung und natürliche Lichteffekte. Der Ersteller veröffentlichte die Herstellungsmethode: Zuerst wurden mit Midjourney statische Bilder generiert, dann wurden diese Bilder mit Kling AI von Kuaishou in dynamische Videos umgewandelt. Durch Hinzufügen fester HUD (Head-Up-Display)-Elemente wie Schaltflächen und einer Minikarte wurde der Eindruck eines interaktiven Spiels erweckt. Obwohl es sich derzeit nur um eine Videodemonstration handelt, hat es bereits die Fantasie der Nutzer für KI-generierte interaktive virtuelle Welten angeregt (Quelle: 量子位, Kling_ai)
Enormes Potenzial für KI-Anwendungen in der Fehlerprüfung in verschiedenen Bereichen: Der Nutzer random_walker schlug vor, dass generative KI ein enormes Anwendungspotenzial in der Fehlerprüfung hat und es in allen Bereichen „niedrig hängende Früchte“ gibt. Beispielsweise kann sie im Softwarebereich automatisch Sicherheitslücken erkennen; beim Schreiben logische Fehler und schwache Argumente identifizieren; in der wissenschaftlichen Forschung Rechenfehler und Zitationsprobleme aufdecken; in Rechtsverträgen fehlende Klauseln und Widersprüche markieren; im Finanzbereich zur Betrugserkennung und Fehlererkennung in Finanzberichten eingesetzt werden. Er ist der Ansicht, dass die Fehlerprüfung hochgradig automatisiert und wenig störend ist. Selbst bei einer Falsch-Positiv-Rate von 50 % ist die manuelle Überprüfung relativ einfach und kann Menschen von monotoner Arbeit befreien. Es muss jedoch auch vor der Gefahr einer übermäßigen Abhängigkeit von KI gewarnt werden, die zu einem Rückgang der menschlichen Fähigkeiten führen könnte (Quelle: random_walker)
Sam Altman Interview: KI wird Arbeit vereinfachen, personalisierte soziale Interaktionen ermöglichen und wissenschaftliche Entdeckungen vorantreiben: OpenAI-Gründer Sam Altman prognostiziert in einem Interview, dass KI-Programmier- und Chat-Tools in den nächsten 5-10 Jahren intelligenter werden und die meisten Arbeiten automatisch erledigen können. KI könnte neue soziale Erfahrungen ermöglichen, personalisierte Dienste anbieten und helfen, neues wissenschaftliches Wissen zu entdecken, insbesondere in datenintensiven Bereichen wie Astrophysik oder Hochenergiephysik. Er betont, dass die wahre Revolution der KI darin liegt, nicht nur denken, sondern auch in der physischen Welt handeln zu können, wobei humanoide Roboter eine Schlüsselherausforderung darstellen. Die Vision von OpenAI ist es, KI zu einem allgegenwärtigen „KI-Begleiter“ zu machen, der durch Plattformisierung und Hardware-Kooperationen realisiert wird. Er betrachtet Kultur und Langfristigkeit als die Kernkompetenzen von OpenAI (Quelle: 36氪)