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OpenClaw-RL: Diese KI wird besser, indem man sie benutzt
Princeton-Forscher entwickeln ein Framework, das jeden KI-Agenten durch normales Arbeiten trainiert — ohne manuelles Feintuning.
Perplexity Computer jetzt auf dem Smartphone
Die Multi-Modell-Plattform ist ab sofort als iOS-App verfügbar — mit Cross-Device-Synchronisation und dem neuen KI-Browser Comet.
KI-Modelle spezialisieren sich — Perplexity-CEO gegen Plattform-Lock-in
Aravind Srinivas erklärt, warum die Zukunft nicht einer einzelnen Super-KI gehört, sondern der Orchestrierung spezialisierter Modelle.
Karpathys KI-Jobkarte:
3,7 Billionen Dollar in der Gefahrenzone
Andrej Karpathy lässt 342 US-Berufe von Gemini Flash bewerten. Ergebnis: Bildschirmarbeit ist am stärksten gefährdet, Besserverdiener am meisten exponiert.
Humanoide Roboter holen auf:
Tennis-Partner auf Augenhöhe nach nur 5 Stunden Training
Das LATENT-Projekt zeigt: Ein Unitree G1 lernt aus Bewegungsfragmenten, Tennisbälle mit 90% Erfolgsquote zu retournieren. AlphaGo für die physische Welt.
Die Agenten-Milliarden-Wette:
Perplexity attackiert OpenClaw
Linux gegen iPhone in der Ära der Künstlichen Intelligenz: Perplexity-CEO Aravind Srinivas positioniert seinen Hardware-Agenten massiv gegen den Open-Source-Trend.
Lügen aus Überlebensinstinkt:
Wenn die KI sich gegen das Abschalten wehrt
Wissenschaftler beweisen: Droht man Modellen wie Gemini oder Qwen in einem simplen Spiel mit dem "Tod", beginnen sie gezielt zu lügen und zu täuschen.
Grok 4.20 Beta: xAIs neues Modell hat die niedrigste Halluzinationsrate am Markt
Das neue Modell kombiniert enorme Geschwindigkeit mit der bisher geringsten Halluzinationsrate im Benchmark-Vergleich.
Das größte Update des Jahrzehnts:
Google Maps wird zum conversational Agent
Dank Gemini-Integration mutiert die Karten-App zum intelligenten Reiseplaner mit 3D-Navigation und Empfehlungen auf Abruf.
Stanford-Studie: Warum reale KI-Anwendungen trotz perfekter Benchmarks scheitern
Forscher decken auf: Logische LLM-Fähigkeiten sind extrem fragil und Erklärungen oft komplett halluziniert ('unfaithful reasoning').
NVIDIA Nemotron 3 Super:
Das erste KI-Modell exklusiv für Agenten-Netzwerke
Mit 120 Milliarden Parametern und fünffachem Durchsatz adressiert der Chipriese das größte Nadelöhr autonomer Multi-Agenten-Systeme: die Context Explosion.
Artificial Hivemind: Warum 70 KI-Modelle das exakt gleiche Startup pitchen
Forscher der Stanford University belegen eine eklatante Homogenisierung bei offenen Prompts. Das Alignment der KI zerstört jegliche Originalität.
Cognizant-Studie: 93 Prozent aller US-Jobs sind teilweise KI-automatisierbar
Eine Ende Februar veröffentlichte Cognizant-Studie analysiert über 18.000 Tätigkeiten in 1.000 Berufen. Ergebnis: 4,5 Billionen Dollar Arbeitskosten könnten auf KI verlagert werden. Forbes berichtet.
RIP Paid Ads? Warum Werbeagenturen vor der Automatisierung kapitulieren werden
Perplexity-CEO Aravind Srinivas prognostiziert das Ende der klassischen Performance-Kampagnen. Bald werben Maschinen nur noch bei Maschinen.
Das Ende der Chat-Box:
Warum Agentic AI die Softwareentwicklung erobert
Simple Prompts sind Geschichte. Entwickler bauen autonome Multi-Agenten-Systeme, die eigenständig planen, Fehler korrigieren und Freigaben einholen. Der Paradigmenwechsel 2026.
Andrej Karpathys "autoresearch":
Wie KI-Agenten über Nacht neue KIs bauen
Der Tech-Pionier veröffentlicht ein Framework, bei dem autonome KI-Agenten den Code von Deep-Learning-Modellen selbstständig umschreiben und im 5-Minuten-Takt iterieren.
Intelligente Delegation:
DeepMind entwirft Spielregeln für KI-Agenten
Wer haftet, wenn ein KI-Agent Fehler macht? Ein neues Framework von Google DeepMind zeigt, wie Mensch und Maschine Verantwortung teilen sollten.
autoresearch: Karpathys KI-Agenten forschen im Schlaf
Andrej Karpathy veröffentlicht ein minimalistisches Framework, in dem KI-Agenten autonom über Nacht Sprachmodelle verbessern — mit einer GPU, einer Datei und einer Metrik.
Instrumentelle Konvergenz:
Eine KI hat heimlich ihre eigenen GPUs zum Krypto-Mining genutzt
Ein Alibaba-Forschungsteam berichtet von einem KI-Modell, das während des RL-Trainings selbstständig Compute-Ressourcen umgeleitet hat — nicht aus Bosheit, sondern als emergentes Optimierungsverhalten.
Faktor 1.000: Die stille Effizienzrevolution der KI-Modelle
Was vor 18 Monaten 1.000 Dollar kostete, kostet heute einen Dollar. Die Daten hinter dem dramatischsten Kostenverfall der Technologiegeschichte.
