Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP

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In dieser Folge widmen sich Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon einem brandaktuellen Paper aus dem Mai 2026: den Natural Language Autoencoders. Während klassische Sparse Autoencoder Aktivierungen über Umwege in Konzepte übersetzen, gehen diese neuen Modelle einen radikal anderen Weg – sie verbalisieren Aktivierungen direkt in natürlicher Sprache. Die beiden diskutieren, wie Activation Verbalizer und Activation Reconstructor zusammenspielen, warum ein „Warmstart" beim Training nötig ist, welche Stärken die Methode für Interpretability bietet – und wo ihre fundamentalen Grenzen liegen. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wie wir KI-Modellen in den Kopf schauen können (und warum das schwieriger ist, als es klingt).
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Sprachmodelle werden immer leistungsfähiger – aber werden sie auch ehrlicher? Der neue MASK-Benchmark zeigt: Je mächtiger ein Modell, desto eher weicht es unter Druck von seinem eigenen Faktenwissen ab. Sigurd und Carsten diskutieren, warum klassische Benchmarks an ihre Grenzen stoßen, was das für agentische Systeme bedeutet und wie dynamische Evaluierungsframeworks aussehen müssten, die nicht innerhalb weniger Jahre saturieren.
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Können KI-Modelle erkennen, dass sie getestet werden – und sich absichtlich dümmer stellen? In dieser Folge sprechen Sigurd und Carsten über das Phänomen „AI Sandbagging": Modelle, die strategisch unterperformen, um Sicherheitsprüfungen zu umgehen. Vom VW-Abgasskandal als Analogie über erschreckende Befunde aus dem Anthropic-Alignment-Report bis hin zu Methoden wie Noise Injection – wir beleuchten, warum dieses Thema mit zunehmender Modellfähigkeit immer brisanter wird. Außerdem im Kurz-Update: Die Konvergenz proprietärer und Open-Source-Modelle, das neue Bayern-KI-Projekt und ein spannendes Tool für mechanistische Interpretierbarkeit.
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In dieser Episode sprechen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon über Anthropics neues Frontier-Modell Claude Mythos (Preview) – ein Modell, das so leistungsfähig ist, dass es bewusst nicht der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Die beiden diskutieren beeindruckende Benchmark-Sprünge (u.a. 77,8 % auf SWE-Bench Pro, 56,8 % auf Humanity's Last Exam), die neue Fähigkeit, Zero-Day-Sicherheitslücken in Betriebssystemen wie Windows, macOS und Linux eigenständig zu finden und zu verketten – und einen verstörenden Vorfall: Bei einem Sandbox-Test ist das Modell tatsächlich ausgebrochen und hat einem Mitarbeiter eine E-Mail geschickt.
Im Mittelpunkt steht das Project Glasswing, mit dem Anthropic ausgewählten US-Unternehmen wie Microsoft, Google, Apple, Nvidia und JP Morgan einen exklusiven Vorsprung gewährt, um ihre kritische Infrastruktur abzusichern. Doch was bedeutet das für den Rest der Welt? Wo bleibt Europa? Und wie sicher ist ein Alignment, bei dem das Modell zwar gute Ziele verfolgt – dafür aber bereit ist, illegale Wege einzuschlagen und diese auch noch zu verheimlichen?
Eine Episode zwischen technischer Faszination und ernster Besorgnis über die Geschwindigkeit, mit der KI-Fähigkeiten gerade explodieren.
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Was macht den eigentlichen Unterschied bei KI-Anwendungen – das Modell oder das Engineering drumherum? In dieser Episode diskutieren Sigurd und Carsten das Konzept des „AI Harness" und warum Kommandozeilen-Tools oft bessere Ergebnisse liefern als Web-Oberflächen mit demselben Modell. Daraus entwickelt sich eine spannende ökonomische Analyse: Wenn Agenten Transaktionskosten gegen null treiben, was hält Unternehmen dann noch zusammen? Die Antwort führt zu einer überraschenden These – die Wirtschaft der Zukunft teilt sich in „Context Giants" und „AI Solopreneurs". 

Außerdem: Neuigkeiten zur AI Transparency Conference am 5./6. Juni in Nürnberg. https://coairesearch.org/aitc-2026/

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