Der Self-Evolving Agent und die Grenzen der Erfolgsrate
Eine neue Studie führt den Begriff des Self-Evolving Agent ein und behauptet, echte kognitive Evolution von Pseudo-Evolution unterscheiden zu können.…
Kann eine KI wirklich denken – oder nur gut raten?
Stellen Sie sich vor, ein Arzt bekommt einen Patienten mit unklaren Symptomen. Er kann nicht einfach nachschlagen, was der Patient…
Alte Ideen, neue Agenten: Was Group-Evolving AI wirklich von John H. Holland gelernt hat
Ein neues KI-Framework aus Santa Barbara lässt Agenten gemeinsam evolvieren – und erreicht dabei die Leistung menschlich designter Systeme. Wer…
Epistemische Architektur: Warum ADORE mehr ist als besseres RAG
Während deutsche Unternehmen noch mit einfachen RAG-Pipelines experimentieren, markiert ADORE einen Paradigmenwechsel: von linearer Retrieval-Logik zu strukturiertem Evidenzmanagement. Die eigentliche…
Zwischen Simulation und Realität: Ein Multi-Agenten-System für Financial Forecasting
Die Finanz-KI-Forschung krankt an einem grundlegenden Problem: Agentensysteme, die in kontrollierten Umgebungen brillieren, versagen unter Marktbedingungen. Ein neues Benchmarking-Framework will…
MiroThinker 1.5: Was zwischen Benchmark und Betrieb liegt
MiroMind hat Anfang Januar 2026 mit MiroThinker 1.5 ein Open-Source-Modell veröffentlicht, das mit 30 Milliarden Parametern Leistungen erreichen soll, für…
Von 73 auf unter 50 Prozent: Wenn KI-Leistung an wirtschaftlicher Realität gemessen wird
Der neue AI Intelligence Index ersetzt akademische Schönwetter-Tests durch wirtschaftliche Realitätsprüfungen – und die Spitzenwerte fallen von 73% auf unter…
Wenn Agenten lernen müssen: Die verborgene Komplexität autonomer KI-Systeme
Über die Kluft zwischen KI-Demo und Produktionseinsatz – und die betriebswirtschaftlichen Konsequenzen Die Demonstration beeindruckt. Der KI-Agent durchsucht Datenbanken, generiert…
Wissenschaft als Prüfstein: Warum LLMs noch keine Forschungspartner sind
Die Euphorie um Large Language Models als Beschleuniger wissenschaftlicher Entdeckung trifft auf ernüchternde Empirie. Ein neues Evaluationsframework zeigt systematische Grenzen…
Bolmo: Wenn Sprachmodelle das Alphabet neu lernen
Ein pragmatischer Migrationspfad könnte die Tokenizer-Abhängigkeit der KI-Industrie aufbrechen – mit weitreichenden Folgen für multilinguale Anwendungen und industrielle Textverarbeitung. Die…