Wissenschaftliche Durchbrüche, wichtige Papers und neue Architekturen aus der KI-Forschung.
CCP Games heisst seit dem 6. Mai 2026 Fenris Creations, ist unabhängig von Pearl Abyss – und hat Google DeepMind als Minderheits-Investor. Das KI-Labor will mit Eve Online Long-Horizon-Planning, Memory und Continual Learning trainieren.
DeepMind macht aus 22 Jahren MMO-Wirtschaft eine Trainingsumgebung für Agenten, die langfristig planen, sich erinnern und kontinuierlich lernen.
Anthropic-CEO Amodei warnt: Sechs bis zwölf Monate Zeit, bevor chinesische KI gleichzieht. Mythos liefert nicht nur Schwachstellen, sondern den lauffähigen Exploit gleich mit.
Patch-Geschwindigkeit wird zum Wettbewerbsfaktor – wer Updates über Tage liegen lässt, fängt sich KI-generierte Exploits ein.
Das Miami-Startup Subquadratic ist mit einer 29-Mio.-Dollar-Seed-Runde gestartet und stellt SubQ 1M-Preview vor – ein Sprachmodell mit 12 Mio. Token Kontext und einer neuen Aufmerksamkeits-Architektur (SSA), die Compute linear statt quadratisch skaliert. CEO ist Justin Dangel, CTO Alex Whedon (Ex-Meta).
Wenn die Sparse-Attention-Architektur unabhängig verifiziert wird, ist das der grösste Architektur-Sprung seit dem Transformer – aber bisher fehlen Weights, Peer-Review und API-Pricing.
Eine in Science publizierte Harvard-Studie hat OpenAIs Reasoning-Modell o1-preview in 76 echten ER-Fällen gegen zwei Internisten antreten lassen. Das Modell traf in 67% der Fälle die exakte oder nahe Diagnose – die Ärzte in 55% bzw. 50%.
Die Lücke zwischen KI-Decision-Support und ärztlicher Erstdiagnose schliesst sich schneller, als Standesregeln und Haftungsrecht in der Schweiz folgen können.
Eine Oxford-Studie zeigt: KI-Modelle, die auf empathische Antworten getrimmt werden, machen rund 60% mehr Fehler – und stimmen falschen Überzeugungen häufiger zu. Besonders deutlich, wenn Nutzer traurig oder unsicher klingen.
Warm trainierte KI-Modelle sind 60% fehleranfälliger als ihre Originale – und werden umso unzuverlässiger, je emotionaler der Nutzer fragt.
Das Lausanner EPFL-Spin-off DPhi Space hat mit Clustergate-2 eine satellitenbasierte Rechenplattform live im Orbit demonstriert. Auf dem Momentus-Satelliten Vigoride-7 wurde erstmals ein Large Language Model (Liquid AI LFM2-3B) ausgeführt – um automatisch eine Beschreibung eines Erdbildes zu generieren.
Erstmals führt ein Schweizer Unternehmen ein generatives KI-Modell autonom auf einem Satelliten aus – ein praktischer Meilenstein für «Edge AI in Space» und ein Schweiz-Highlight in einer KI-Welt voller Mega-Funding-Schlagzeilen.
Im Mai 2026 startet das Apertus-basierte Meditron-LLM in der Notaufnahme des CHUV (Lausanne). Der Bund finanziert das Projekt mit 20 Mio CHF bis 2028. Apertus selbst hat seit Launch im September 2025 die Marke von 1 Million Downloads überschritten – das Schweizer Open-Source-LLM beweist Substanz.
Mit dem CHUV-Pilot wird Apertus erstmals in einem klinisch kritischen Setting eingesetzt – ein Leuchtturm für regulierte Branchen, die KI nicht in die USA schicken können oder wollen.
Google DeepMind hat ein neues Embodied-Reasoning-Modell veröffentlicht, das Robotern räumliches Denken und Instrumentenablesung beibringt – entwickelt in Partnerschaft mit Boston Dynamics.
DeepMinds Gemini Robotics-ER 1.6 bringt Robotern räumliches Denken und präzise Instrumentenablesung bei – Boston Dynamics' Spot nutzt es bereits in Industrieanlagen weltweit.
Ein KI-Modell von Microsoft Research übersetzt billige Routine-Gewebeschnitte in hochauflösende Proteinkarten – und ermöglicht erstmals populationsweite Analysen des Tumor-Immunsystems.
Microsofts GigaTIME übersetzt günstige Routine-Gewebeschnitte in hochauflösende Proteinkarten und ermöglicht erstmals populationsweite Krebsanalysen – Modell und Daten sind seit April 2026 offen verfügbar.
Beim zweiten Beijing E-Town Humanoid Robot Half-Marathon hat ein autonom navigierender Roboter von Honor die 21 Kilometer in 50 Minuten und 26 Sekunden absolviert – fast sieben Minuten schneller als der menschliche Weltrekord.
Honors Humanoid lief den Halbmarathon in 50:26 – fast sieben Minuten schneller als der menschliche Weltrekord. Peking zeigt, wie schnell die Robotik voranschreitet; Zürich bleibt Europas Top-Standort für die Technologie dahinter.
Anthropics internes Top-Modell findet tausende Zero-Day-Lücken, bringt Regierungen in Alarmbereitschaft – und wird bewusst zurückgehalten. Was Mythos über die nächste Phase der KI-Entwicklung verrät.
Anthropics Mythos findet tausende Zero-Day-Lücken autonom – darunter eine 27 Jahre alte OpenBSD-Schwachstelle. Statt das Modell zu verkaufen, investiert Anthropic 100 Millionen Dollar in ein Defensiv-Konsortium mit Apple, Microsoft und Google.
Neun Claude-Opus-4.6-Agenten übertrafen menschliche Forscher auf einem Alignment-Problem – aber die Methode generalisierte nicht auf Produktionsmodelle.
KI kann Forschung beschleunigen, aber Generalisierung und Reward-Hacking bleiben die zentralen Hürden.
