KI News · Folge 43 ·
OpenAI rechnet vor, Tao rechnet dagegen
OpenAI hat offengelegt, wie stark KI die eigene Forschung antreibt: 3,1 Agenten-Arbeitstage pro menschlichem Arbeitstag. Im selben Bericht steht, dass über die Hälfte der langen Aufgaben einen Menschen braucht.
Heute an Bord
- OpenAI Rechnet Vor: 3,1 Agenten-Arbeitstage kommen auf jeden menschlichen Arbeitstag, Stand Mitte August. Der mittlere Forscher verbrennt über 600 Dollar Rechenzeit am Tag, im Februar war der Wert null. Der „automatisierte Forschungspraktikant' gilt als erreicht, der volle KI-Forscher ist für März 2028 angesetzt. Die Fußnote: Über die Hälfte der erfolgreichen 4-bis-8-Stunden-Aufgaben brauchte einen menschlichen Eingriff.
- Pachocki, „An Alien Mind': OpenAIs Chefwissenschaftler erwartet rekursive Selbstverbesserung und schreibt zugleich, dass die Überwachbarkeit der Modell-Gedankengänge abnimmt. Kein Labor habe Ausrichtung und Überwachung weit genug gelöst, um mit vollem Tempo weiterzuskalieren.
- Terence Tao Gegen Den Benchmark-Wettlauf: Eine Schranke bei den Primzahllücken fiel von 246 auf 240, danach posteten mehrere KI-Labore eigene Verbesserungen. Tao: Die Zahl war nie das Wichtige, sondern das, was auf dem Weg zu ihr entsteht. Sein Vorschlag: Konkurriert darum, wer zuerst eine neue mathematische Einsicht meldet.
- AGI-Ausruf Gegen Wettmärkte: Jensen Huang schreibt „AGI ist da', wegen GPT-6 Astra auf über 100.000 Grace-Blackwell-Systemen. OpenAI selbst hat AGI nicht ausgerufen. Auf Polymarket liegt Anthropic für das beste Modell Ende September bei rund 85 Prozent, OpenAI bei 12. Artificial Analysis korrigierte den eigenen Index auf Version 4.2: Astra gewinnt 4 Punkte und bleibt hinter Claude Fable 5.1.
- GitHub-Ecke: ponytail bringt Coding-Agenten dazu, erst zu prüfen und dann zu schreiben. MIT-Lizenz, braucht nur Node.js, rund 130.000 Sterne. Die Angabe „54 Prozent weniger Code' kommt vom Entwickler selbst. Zweitfund: magnitude, ein Inferenz-Server für lokale Modelle.
- Hermes-Funk: Sitzungen aus Claude Code und Codex lassen sich direkt nach Hermes holen, Perplexity dient als Motor für die Websuche, OpenRouter-Anbieter sind jetzt pro Modell festlegbar, die Browser-Automation läuft im Hintergrund, und Bots können über mehrere Rechner im selben Gruppen-Chat arbeiten.
- Von der Brücke: In der Community bauen wir ein komplettes KI-Betriebssystem ausschließlich auf Hermes-Basis: offene Grundlage, deine Daten bleiben bei dir, das Modell tauschst du wie eine Glühbirne. Datenschleuse, Lokyy Brain, Hub, bis zu 3 Live-Calls pro Woche, Handy-App, Server in Deutschland. Live, Registrierung offen, frisch gestartet: Wer früh dabei ist, gestaltet mit.
- Schlagzeilen: WeatherNext 3 rechnet stündlich neu und bei Temperatur auf 5 Kilometer genau, weil es aus Live-Satellitendaten lernt. Nvidia verhandelt über rund 2,5 Milliarden Dollar für Thinking Machines Lab. Und der Struggle Bench fragt, wie viele Monate eine KI ihre eigene Miete zahlen kann.
Kapitel
- 0:00 — Kalt-Start
- 0:33 — OpenAI rechnet vor: 3,1 Agenten-Arbeitstage
- 2:39 — Pachocki: Die Überwachung wird schlechter
- 3:39 — Terence Tao gegen den Benchmark-Wettlauf
- 6:05 — Huang ruft AGI aus, die Wettmärkte nicht
- 7:59 — Kommentar des Tages
- 8:16 — Like, Abo, Glocke
- 8:43 — GitHub-Ecke: ponytail
- 10:42 — Hermes-Funk: was neu ist
- 12:08 — Hermes-Funk: aus dem Funk
- 13:18 — Praxis-Tipp: Anbieter pro Modell
- 13:59 — Von der Brücke
- 14:57 — Schlagzeilen: WeatherNext 3 und Nvidia
- 16:16 — Ausblick
Alle Quellen zur Folge
- OpenAI Forschungsbeschleunigung: openai.com
- Pachocki-Essay: openai.com
- Terence Tao: mathstodon.xyz · mathstodon.xyz
- Huang zu AGI: x.com
- Artificial Analysis Korrektur: the-decoder.de
- ponytail: github.com
- magnitude: github.com
- Hermes Sitzungs-Import: x.com
- Hermes Perplexity: x.com
- Hermes Anbieter pro Modell: hermes-agent.nousresearch.com · x.com
- Hermes Token-Effizienz: x.com
- Hermes Zertifizierung: x.com
- WeatherNext 3: blog.google
- Nvidia und Thinking Machines: theinformation.com
- Struggle Bench: reddit.com