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🤖 Rekursive Sprachmodelle übertreffen aktuelle GPT-Modelle

Neue Rekursive Sprachmodelle (RLMs) können ihren Eingabekontext zerlegen und rekursiv damit interagieren, wodurch ein RLM mit GPT-5-mini mehr als doppelt so viele korrekte Antworten auf OOLONG liefert und pro Abfrage kostengünstiger ist als GPT-5. Diese Modelle zeigen keine Leistungsverschlechterung bei über 10 Millionen Tokens zur Inferenzzeit und gelten als nächster Meilenstein für die allgemeine Inferenz-Skalierung in der KI.

💰 General Intuition sichert $134 Mio. für AGI-Entwicklung

Das Startup General Intuition, ein Spin-off von Medal, hat eine Seed-Finanzierung von 134 Millionen US-Dollar erhalten. Das Unternehmen trainiert KI-Agenten mit jährlich 2 Milliarden Gaming-Clips, um räumlich-zeitliches Denken zu meistern, was als entscheidend für die Entwicklung von Bots, Drohnen und der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) gilt.

🌊 KI-„Slop“ flutet das Internet und transformiert Kreativwirtschaft

Seit dem Start von OpenAI’s Sora im September 2025 überschwemmt KI-generierter Content, oft als „Slop“ bezeichnet, soziale Plattformen und wirft Fragen zur Zukunft der Kreativwirtschaft auf. Während traditionelle Rechteinhaber klagen, gewinnen neue Amateur-Kreative an Sichtbarkeit und Einkommen, wobei die größten Profiteure jedoch Plattformunternehmen und Top-Künstler bleiben, die von Skaleneffekten und Algorithmen profitieren.

💡 Anthropic integriert „Skills“ für effiziente Claude-Workflows

Anthropic hat „Skills“ für Claude eingeführt, eine neue Funktion, die Unternehmen ermöglicht, prozedurales Wissen wie Code-Skripte und Richtlinien in wiederverwendbaren Ordnern zu bündeln, die Claude autonom aufrufen kann. Das System unterstützt ausführbaren Code sowie Kompositionsfähigkeit über alle Claude-Plattformen hinweg, was bei frühen Nutzern wie Rakuten und Box zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führte und Anthropic im Wettbewerb mit OpenAI Custom GPTs positioniert.

⚡️ KI-Rechenzentren bauen eigene Kraftwerke aufgrund massiven Strombedarfs

Angesichts des immensen Strombedarfs der KI-Rechenzentren beginnen diese, eigene Kraftwerke zu errichten, um die Versorgung zu sichern. Es wird geschätzt, dass allein in den USA ab 2027 fast 80 Gigawatt neue Stromerzeugungskapazität geliefert werden, um den wachsenden Energiehunger der KI-Infrastruktur zu decken.