Ehemalige KI-Insider warnen vor brüchigen Sicherheitsmaßnahmen und Kontrollverlust. Warum das mehr ist als Alarmismus und was Politik jetzt daraus macht.
Ein internes Anthropic-Modell soll die 3SUM- und APSP-Hypothesen widerlegt haben. Warum das für Komplexitätstheorie, Algorithmenforschung und KI-Forschung wichtig ist.
Aus der Debatte um angeblich hunderte KI-generierte Mathe-Beweise wird eine größere Frage: Was passiert, wenn Entdeckung schneller wird als menschliches Verstehen?
Eine neue mathematische Arbeit schreibt ChatGPT einen großen Teil der Ideen und Beweisschritte zu. Warum das für Forschung, Beweisführung und Vertrauen in KI wichtig ist.
Mehr Rechenleistung allein reicht nicht. Wo KI technisch besser werden kann: Zuverlässigkeit, Anpassung, Fairness, Medizin, Bildung und Wirtschaft.
Wer Trockner, Klimaanlage oder andere 240-Volt-Geräte im Smart Home messen will, landet schnell bei der falschen Hardware. Worauf es bei Split-Phase, CT-Klemmen und Panel-Monitoring ankommt.
Die State-of-Devs-2026-Ergebnisse zeichnen ein klares Bild: Viele Entwickler sind müde, skeptisch gegenüber KI-Versprechen und unter wachsendem Druck.
Beam kündigt ein offenes Modell mit 501 Milliarden Parametern und 23 Milliarden aktiven Parametern an. Der Fokus liegt auf Coding und agentischen Aufgaben.
Ein Reddit-Fall zeigt, warum ChatGPT bei der PC-Diagnose für viele Nutzer glaubwürdiger wirkt als klassischer Support – und wo die Grenzen liegen.
Die Idee klingt schräg, ist aber nicht abwegig: Aus echten Backend-Logs kann starke Tech-Dramaturgie werden. Entscheidend ist, was zwischen den Zeilen steckt.