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KI-Forschung
Wissenschaftliche Durchbrüche, wichtige Papers und neue Architekturen aus der KI-Forschung.
Wissenschaftliche Durchbrüche, wichtige Papers und neue Architekturen aus der KI-Forschung.
Während die KI-Branche immer grössere Modelle baut, geht CERN den umgekehrten Weg: Ultrakompakte KI-Modelle, physisch in FPGAs eingebrannt, filtern die gewaltige Datenmenge des Large Hadron Collider in Echtzeit.
IBM und die ETH Zürich haben eine zehnjährige Forschungspartnerschaft angekündigt – für hybride Algorithmen an der Schnittstelle von KI und Quantencomputing. IBM finanziert neue Professuren an der ETH.
Fields-Medaillenträger Terence Tao hat in seinem neusten Paper einen mathematischen Beweis von ChatGPT übernommen. Gleichzeitig veröffentlicht Donald Knuth ein Paper namens «Claude's Cycles». Zwei der grössten Mathematiker unserer Zeit – in derselben Woche von KI überzeugt.
Sakana AIs «AI Scientist» hat den Peer-Review-Prozess von Nature bestanden. Zum ersten Mal veröffentlicht das renommierteste Wissenschaftsjournal der Welt eine Studie über ein System, das eigenständig forscht – von der Idee bis zum fertigen Paper.
Google Research hat einen Algorithmus vorgestellt, der den Speicherhunger von KI-Modellen um den Faktor 6 senkt – ohne Qualitätsverlust. Die Community dreht durch, Speicherchip-Aktien fallen, und das Internet zieht Vergleiche mit HBOs «Silicon Valley».
Forscher der Universität Genf haben ein KI-Tool entwickelt, das vorhersagen kann, ob ein Tumor streuen wird – mit rund 80 Prozent Trefferquote. MangroveGS analysiert hunderte Gensignaturen gleichzeitig und funktioniert bei vier Krebsarten.
NVIDIA stellt zwei neue KI-Modell-Familien vor: Nemotron 3 Super für agentische Systeme mit fünfmal höherem Durchsatz und Alpamayo für autonomes Fahren. Beide sind Open Source.
Turing-Preisträger Yann LeCun hat mit seinem neuen Startup AMI Labs über eine Milliarde Dollar eingesammelt – die grösste Seed-Runde eines europäischen Unternehmens. AMI Labs entwickelt «Weltmodelle», die physische Realität verstehen statt nur Text vorherzusagen.
Anthropic-CEO Dario Amodei gibt zu: «Wir wissen nicht, ob unsere Modelle bewusst sind.» In der System Card zu Claude Opus 4.6 steckt eine formale Model Welfare Assessment – mit überraschenden Ergebnissen.
Turing-Preisträger Yann LeCun argumentiert in einem neuen Paper, dass AGI ein fehlerhaftes Konzept ist. Sein Gegenvorschlag: «Superhuman Adaptable Intelligence» – KI, die nicht alles kann, aber alles lernen kann.
Isomorphic Labs hat mit IsoDDE ein KI-System vorgestellt, das Medikamente am Computer designen kann – doppelt so genau wie AlphaFold 3. Ende 2026 sollen die ersten KI-designten Krebsmedikamente am Menschen getestet werden.
