Da sind wir wieder. Erste offizielle Ausgabe. Und die Lage? Angespannt. Vor wenigen Tagen hat jemand einen Molotow-Cocktail auf das Haus von OpenAI-CEO Sam Altman geworfen. Kurz darauf: Schüsse auf dasselbe Haus. Mit einer Pistole. Daran gibt es nichts schönzureden. Aber es zeigt, wie aufgeladen die Stimmung rund um KI gerade ist. Los!

Peanuts für heute:

• 🧠 Die Große Nuss: Anthropics Mythos Model: Durchbruch oder Marketingstunt?
• 📊 Highlight: Amazon gibt 2025 rund 200 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur aus
• 🛠️ Trai it Out: Meetings mitschreiben lassen, ohne Bot im Raum

🔒 Die KI, die zu gefährlich ist, um sie zu zeigen

Anthropic, die Firma hinter den Claude-Modellen, hat eine KI gebaut, die in jedem Stück kritischer Software nach Sicherheitslücken sucht. Und in jedem hat sie welche gefunden. FFmpeg, OpenBSD, alle großen Browser, dem Linux-Kernel. Tausende Schwachstellen, einige davon Jahrzehnte alt. Nun hat US-Finanzminister Scott Bessent und Fed-Chef Jerome Powell persönlich Bankchefs ins Gespräch gebeten um sie vor einem völlig neuen Sicherheitsrisiko zu warnen. Das Modell heißt Mythos, und es wird nicht veröffentlicht. Vorerst!

Stattdessen gibt es Project Glasswing: ein Konsortium aus AWS, Apple, Microsoft, Crowdstrike und anderen, die exklusiven Zugang bekommen, um die gefundenen Lücken zu stopfen bevor jemand anderes sie findet.

Erst die Feuerwehr, dann alle anderen

Das Playbook ist nicht neu. Neue Technologien gehen zuerst an die, die damit am meisten anrichten können oder am meisten davon profitieren. In diesem Fall landen sie bei Unternehmen, die das Netz buchstäblich am Laufen halten. Aus unserer Sicht ist die Logik tatsächlich vernünftig: Wenn eine KI autonome Cyberangriffe auf Bankinfrastruktur ermöglichen kann, macht es Sinn, dass die Verteidiger zuerst Zugang bekommen. Die Frage ist nur, ob Mythos wirklich diese Bedrohung darstellt.

Tausende Lücken, von denen wie viele wirklich gefährlich sind?

Hier wird's eng für die Anthropic-Erzählung. Kritiker weisen darauf hin, dass die Behauptung von "Tausenden schwerwiegenden Schwachstellen" auf gerade mal 198 manuellen Überprüfungen basiert. Die meisten der gefundenen Bugs sind nicht ohne Weiteres ausnutzbar. Das erinnert an eine alte PR-Mechanik: Wenn ein Unternehmen sein eigenes Produkt als zu gefährlich für die Öffentlichkeit vermarktet, ist die Gefährlichkeit selbst das Produkt.

Das ändert nichts daran, dass das Muster, das sich hier abzeichnet, real ist. Wenn KI-Modelle tatsächlich irgendwann Viren entwerfen oder kritische Infrastruktur angreifen können, brauchen wir genau diese Struktur: Verteidiger zuerst, breiter Zugang erst nach Absicherung. Aber das setzt voraus, dass man dem Unternehmen glaubt, das die Bedrohung selbst definiert und gleichzeitig den Schlüssel zum Schloss verkauft. Tausende Lücken, sagten sie. Wie viele davon sind bis Ende Jahr gepatcht, und wie viele davon wären ohne Mythos ohnehin nie ausgenutzt worden? Das wird die überprüfbare Antwort auf die Frage sein, ob das Containment-Narrativ ein Sicherheitskonzept ist oder ein Marketingstunt.

Quellen: Pressemitteilung, Technische Analyse, Bloomberg-Bericht, Kritik

🛠 Trai it out:

Granola

Granola hat sich in den letzten Monaten als Meeting-Notetaker einen Namen gemacht, also als Tool, das Besprechungen mitschreibt und zusammenfasst, und ist jetzt gerade dabei, deutlich mehr zu werden. Mit 125 Millionen Dollar frischem Kapital und einer Bewertung von 1,5 Milliarden Dollar baut das Unternehmen die App zu einer vollständigen Enterprise-KI-Plattform aus, inklusive Agent-Unterstützung (also KI, die eigenständig Aufgaben übernimmt). Was Granola von der Konkurrenz abhebt: Es läuft lokal auf dem Mac, hört das Audio direkt mit und braucht keinen Bot im Meeting-Raum. Link

Tools kurz & knackig:

• Notion MCP — Verbindet KI-Agenten direkt mit dem eigenen Notion-Workspace, zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Seiten.
• Podcast Transcript — Spotify- oder Apple-Podcast-Episode suchen, auswählen und in Minuten ein vollständiges Transkript plus Zusammenfassung bekommen, ganz ohne Upload.
• Littlebird — Liest den Bildschirminhalt in Echtzeit mit und macht alles, was man am Rechner bearbeitet hat, per Suche oder Frage wieder auffindbar.
• Tinker — Shopifys kostenlose App für KI-generierte Produktfotos, Videos, 3D-Modelle und Werbemittel direkt vom Smartphone.

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Amazon investiert 2025 rund 200 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur CEO Andy Jassy verteidigte die Ausgaben öffentlich und erklärte, Amazon werde bei KI-Investitionen nicht auf Zurückhaltung setzen. Der Großteil des Budgets fließt in KI-Infrastruktur und Chips. Link

Google veröffentlicht Gemma 4 als echtes Open-Source-Modell Google hat Gemma 4 unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, die anders als Metas Lizenz keine kommerziellen Einschränkungen enthält. Die 31-Milliarden-Parameter-Version läuft auf einer einzelnen Consumer-GPU und erfordert nur 20 GB Download, während vergleichbare Modelle über 600 GB benötigen. Link

KI-Modelle verwalten echtes Geld in Live-Börsenexperiment Die Plattform Rallies AI Arena lässt mehrere KI-Modelle jeweils 100.000 Dollar in Echtzeit an der Börse investieren. Nach vier Monaten führen Claude und Gemini das Ranking an, während alle GPT-Modelle hinter dem S&P 500 zurückbleiben und Qwen sein gesamtes Budget in eine einzige Aktie investierte. Link

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🌍 Geopolitik & AI Race:

• Chinesische KI-Labs Zhipu, DeepSeek und Huawei veröffentlichen konkurrenzfähige Open-Source-Modelle. Link
• Anthropic erkundet die Entwicklung eigener Chips. Link
• Treasury Secretary Bessent und Fed-Chef Powell warnen Wall Street vor Cyber-Risiken durch Anthropics neues Modell. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Ramp AI Index zeigt Anthropic wird OpenAI in der Nutzung innerhalb eines Monats überholen. Link
• OpenAI stoppt UK-Datenzentrum-Deal wegen Energiekosten und Regulierung. Link
• Mistral AI bringt anpassbare AI Agents für verschiedene Use-Cases auf den Markt. Link
• Anthropic erweitert Bug-Bounty-Programm für die Sicherheitsforschung. Link
• Anthropic beendet Tender Offer, Beschäftigte halten ihre Anteile. Link
• Anthropics neue No-Code-App-Builder-Funktion ähnelt Lovable. Link
• Meta baut KI-Klon von Mark Zuckerberg zum Gesprächspartner für Beschäftigte, damit er länger coden kann. Link
• Anthropic sperrt OpenClaw-Entwickler Peter Steinberger temporär von Claude aus. Link
• The Information: Anthropics Umsatzwachstum deutet auf Überbewertung von OpenAI hin. Link

👷 Arbeitswelt:

• 44 Prozent der Gen-Z-Arbeitnehmenden sabotieren KI-Projekte im Unternehmen aktiv. Link
• Fast die Hälfte der Studierenden erwägt Fachwechsel wegen KI-Jobängsten, 16 Prozent haben bereits gewechselt. Link

🔐 AI Safety & Governance:

• Gig-Worker bei Scale AI mussten Bilder von Kindern taggen und explizite Inhalte transkribieren. Link
• Kleine Modelle finden ähnliche Cybersecurity-Lücken wie größere "Mythos"-Modelle. Link

🏥 Health & Science:

• Forscher nutzen KI um 400.000 Reddit-Posts zu analysieren und unbekannte GLP-1-Nebenwirkungen zu finden. Link

🎨 Kreativ & Medien:

• Demis Hassabis hätte KI lieber länger in der Forschung gehalten statt als Chatbots zu kommerzialisieren. Link
• Google-Ingenieur klagt mit KI-Hilfe gegen Universitäten wegen Ablehnungen trotz Google-Anstellung. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Neue App ermöglicht Gespräche mit KI-generiertem Jesus für 1,99 Dollar pro Minute. Link

🧂 Salty Memes:

Twitter tweet

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Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Bis zur nächsten Ausgabe!

Wir sind zurück — und euch ein paar Antworten schuldig. Wo wir waren, was als Nächstes kommt und warum sich in Sachen KI in den letzten Monaten mehr getan hat als in den zwei Jahren davor. Alles in dieser Ausgabe. Los!

Peanuts für heute:

• 🧠 Die Große Nuss: Wo wir waren & was als nächstes kommt!

• 📊 Highlight: Anthropic beschränkt Zugang zu Mythos auf 50 Unternehmen der kritischen Infrastruktur

• 🛠️ Trai it Out: Cursor 3 lässt mehrere Coding-Agenten parallel im Hintergrund arbeiten

Letzter Tag im alten Berlin Studio

💻️ Wir sind wieder da! Aber wo waren wir eigentlich?

Für alle, die es interessiert, erzähle ich es ausführlich: Tim und ich (Lukas) haben im letzten August unsere Arbeit als Podcastagentur beendet. Der Wunsch, technischer zu arbeiten, brodelte schon lange in uns. Wir haben über sechs Jahre große Produktionen geschrieben und produziert. Unser Audible-Podcast "Aitutaki Blues" war für den Grimme Online Award nominiert, das anschließende Buch hat es zum Spiegel-Bestseller geschafft. Unser Podcast "Biontech - eine neue Medizin" (in dem ihr Tim und mich noch immer hören könnt) hat den Axel-Springer-Journalismuspreis gewonnen. Die letzten anderthalb Jahre haben wir den Geschichtspodcast "Was bisher geschah" entwickelt. Hosts zusammengecastet, unzählige Folgen geschrieben und produziert. Eine unheimlich erfüllende Arbeit. Nur haben wir uns nach sechs Jahren regelrecht an die Wand gearbeitet.

Tim hatte einen Bandscheibenvorfall, konnte nur noch stehend oder liegend arbeiten. Ich hatte ebenfalls unfassbare Rückenprobleme, meine Mutter musste krankheitsbedingt ins Heim und ich musste dafür von Berlin nach Köln ziehen.
Also haben wir einen Schlussstrich gezogen. Keine Podcasts mehr, Studio in Berlin aufgegeben, zwei Monate Pause um unsere Rücken in den Griff zu bekommen.

Im Oktober haben Tim und ich uns dann wieder zusammengesetzt und wirklich mal überlegt, was wir eigentlich machen möchten. Tim und ich sind seit 16 Jahren eng befreundet, seit sechs davon arbeiten wir zusammen.

In unserem ersten Gespräch Anfang Oktober wussten wir beide, dass wir endlich auch in unserer Hauptarbeit technischer arbeiten möchten. Was genau wir machen wollen oder was für ein Unternehmen wir als nächstes aufziehen, war völlig unklar.

Also haben wir angefangen uns Coding beizubringen. Jeden Tag acht Stunden, ein Tutorial nach dem anderen, wirklich von Grund auf: Wie funktionieren Programme, wie hat sich das Programmieren verändert, was braucht es um diese Tools wirklich zu verstehen. Auch wenn Coding-Modelle zu dem Zeitpunkt schon beeindruckend gut waren, haben wir die ersten Monate alles händisch eingetippt. Einiges an Grundwissen hatten wir schon, aber für die tatsächliche Mechanik hatten wir vorher einfach nie die Zeit.

Und dann veränderte sich Mitte Dezember nochmal alles. In den zweieinhalb Jahren in denen wir diesen Newsletter geschrieben haben, waren Agents (also KI-Systeme die selbstständig mehrere Schritte hintereinander ausführen) immer eine Art Mythos. Alle sprachen darüber, aber wirklich funktioniert haben sie nie. Sie verhedderten sich, machten grobe Fehler, irgendwann kam man immer an einen Punkt an dem nichts mehr ging. Das änderte sich im Dezember schlagartig.

Es gibt keine einzelne technische Innovation die das ermöglicht hat. Eher kamen einige Dinge zusammen: Thinking-Modelle die beim Antworten intern nachdenken und Fehler korrigieren, neue Interfaces die KI direkt im Terminal arbeiten lassen, größere Kontextfenster und vermutlich unermüdliches Reinforcement Learning in den großen KI-Labs. Aus dem "Vibe Coding"-Trend (KI schreibt Code nach vagen Anweisungen) wurde plötzlich echtes Agentic Engineering, bei dem KI-Systeme komplexe Aufgaben weitgehend selbstständig lösen.

Wir hatten genug Zeit, keine Ablenkung und haben uns voll auf diese neue Möglichkeit geworfen. Derzeit arbeiten wir an verschiedenen Projekten und automatisieren repetitive Workflows in einigen Unternehmen und natürlich für uns selbst.

Eines unserer größeren Projekte: diesen Newsletter wieder starten und dafür die neuen Möglichkeiten voll nutzen. Wir waren immer stolz darauf, AI Peanuts wirklich selbst zu schreiben, und finden, dass man sehr schnell herauslesen kann wenn etwas KI-generiert ist (zumindest bisher). Aber in der Erstellung gibt es unzählige Aufgaben die keinerlei Kreativität oder Einschätzung brauchen. Die Blogs der zwanzig wichtigsten KI-Forschenden lesen, Nachrichten filtern, nachschauen ob wir schon mal über ein Thema berichtet haben, Dinge ausprobieren. Für den Neustart haben wir ein internes Programm entwickelt, das aus unzähligen Quellen die relevanten Nachrichten sammelt, bewertet und uns alle nötigen Informationen aufbereitet. Nur Signal, kaum Noise.

Wir haben ein Knowledge-Management-System aufgebaut, in dem unsere gesamte Berichterstattung der letzten zweieinhalb Jahre eingepflegt ist. Jede Person, jedes Unternehmen, jedes Tool, jede Entwicklung und wie sie miteinander verbunden sind. Wenn wir uns heute fragen, ob wir über etwas schon mal geschrieben haben, gibt es kein Suchen mehr. Die Antwort ist nur einen einzigen Terminal-Command entfernt.

So sehen 2.5 Jahre KI-Berichterstattung aus

Wir wählen weiterhin die Nachrichten aus und die Größte Nuss schreiben wir selbst. Aber wirklich jede repetitive Aufgabe wurde automatisiert. Der Workload pro Ausgabe ist nur noch ein Viertel von zuvor, und wir haben viel mehr Zeit für die Dinge, die AI Peanuts zu dem machen was es ist. Die Zeit die wir durch die Automatisierung gewinnen, stecken wir in Verbesserungen und neue Pläne. Es steht einiges an. Wir haben auch unsere Abschnitte in der Gemischten Tüte an die neuen Entwicklungen angepasst. Unser Ziel bleibt: den besten und hilfreichsten Newsletter zu KI schreiben.

Sorry für die Funkstille in den letzten Monaten. Und wirklich tausend Dank an alle, die uns zwischendurch Nachrichten geschickt und wissen wollten wann es weitergeht. Ihr habt dafür gesorgt, dass wir weitermachen.

Ab nächste Woche Dienstag geht es wieder normal los, erstmal mit einer Ausgabe pro Woche.

Übrigens: Wir werden in diesem Quartal noch zwei Kunden annehmen um in Unternehmen repetitive Aufgaben zu automatisieren. Wenn das für euch relevant sein sollte, meldet euch gerne an hallo@aipeanuts.com.

Bis nächste Woche. Diesmal wirklich.

🛠 Trai it out:

Cursor 3

Cursor, der KI-Code-Editor von Anysphere, hat ein größeres Update bekommen. Im Mittelpunkt steht ein neues, eigenständiges Agent-Fenster, in dem mehrere Agenten gleichzeitig laufen können, während man selbst weiter im Editor arbeitet. Technisch interessant ist vor allem die sogenannte Local-to-Cloud-Handoff-Funktion: Ein Agent startet lokal, übergibt komplexere Aufgaben dann an Cloud-Agenten und kann dabei sogar projektübergreifend arbeiten. Wer bisher frustriert war, dass Coding-Agenten den eigenen Workflow blockieren oder immer nur in einem einzigen Repo denken, bekommt hier eine spürbare Verbesserung. Für nicht-technische Nutzende klingt das abstrakt, aber die Kurzversion ist: Cursor fühlt sich damit weniger wie ein erweiterter Texteditor an und mehr wie ein kleines Entwicklungsteam, das im Hintergrund läuft. Wenn ihr Cursor schon nutzt, lohnt sich ein Blick auf die neue Version. Link

Tools kurz & knackig:

• Second Brain System — Einer der besten Entwickler der Welt Andrej Karparthy erklärt wie er sein persönliches Daten-Management-System gebaut hat. Unser AI-Peanuts Knowledge-System basiert genau hierauf!

• Gemma 4 — Google DeepMinds neue Open-Weights-Modelle in vier Größen, von Smartphone-tauglich bis Desktop-stark, relevant vor allem für Unternehmen, die eigene Modelle fine-tunen wollen.

• Claude Code Cheat Sheet — Kompakte Referenz für alle Keyboard Shortcuts, Slash Commands und Workflow-Tipps rund um Claude Code, Claude Codes KI-gestütztes Terminal-Tool.

• Reducto Deep Extract — Ein Extraktions-Agent, der strukturierte Daten aus komplexen Dokumenten zieht und seine eigenen Ergebnisse selbstständig prüft und korrigiert.

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Anthropic schränkt Zugang zu neuem Modell Mythos stark ein. Anthropic hat ein neues Frontier-Modell namens Mythos veröffentlicht, das wegen seiner Fähigkeit, bisher unbekannte Sicherheitslücken (Zero-Day-Exploits) zu finden, zunächst nur rund 50 Unternehmen der kritischen Infrastruktur zugänglich ist. Zu den Partnern des Programms Project Glasswing gehören Apple, Google, Microsoft, Amazon und JP Morgan Chase. Link

Meta verabschiedet sich mit Muse Spark von Open Source. Meta hat mit Muse Spark das erste große Sprachmodell seit über einem Jahr veröffentlicht, und das erste, das nicht als Open-Source-Modell erscheint. Die Aktie stieg nach der Ankündigung um rund 7,5 Prozent. Link

OpenAI fordert neue Industriepolitik für das KI-Zeitalter. OpenAI hat ein Grundsatzpapier mit dem Titel "Industrial Policy for the Intelligence Age" veröffentlicht, das weitreichende politische Reformen bei Beschäftigung, Steuern, öffentlichen Systemen und Cybersicherheit fordert. Parallel berichten Medien über ein neues Frontier-Modell mit dem Codenamen "Spud". Link

Mistral AI sichert sich 830 Millionen Dollar für Pariser Rechenzentrum Das französische KI-Lab Mistral AI hat 830 Millionen Dollar als Fremdkapital eingesammelt, um in Paris ein eigenes Rechenzentrum zu bauen. Es ist die bislang größte Finanzierungsrunde des Unternehmens. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Anthropic überschreitet 30 Milliarden Dollar ARR und sichert sich Gigawatt-Compute von Google und Broadcom. Link

• Anthropic startet Claude Managed Agents für Unternehmen in Public Beta. Link

• Perplexity steigert Umsatz um 50 Prozent bei Pivot zu KI-Agenten. Link

• Google erweitert KI-gestützte Finance-Tools auf über 100 neue Länder. Link

• Google Maps nutzt Gemini zur automatischen Bildbeschriftung bei Ortsbewertungen. Link

• OpenAI und Anthropic bereiten Börsengang vor, trotz hohem Cash Burn und Trainingkosten. Link

• AI K-Pop-Startup Galaxy peilt IPO in Seoul und New York an. Link

• Anthropic-Sourcecode geleakt, offenbart neue Features wie Ultraplan und Cloud-first Workflows. Link

• Anthropic beschränkt Claude Mythos auf Sicherheitsforschende unter Project Glasswing. Link

💻 Agentic Engineering:

• Anthropic startet Ultraplan für Claude Code, plant Aufgaben Cloud-native aus. Link

• Google präsentiert PaperOrchestra, Multi-Agent-Framework für automatisierte KI-Forschungspublikationen. Link

🌍 Geopolitik & AI Race:

• Fast die Hälfte geplanter US-Datenzentren 2026 sollen verzögert oder gestoppt werden. Link

• Meta macht etwa ein Drittel von Anthropics Umsatz aus, mit 60 Billionen Tokens monatlich. Link

• Iran droht OpenAIs Stargate-Datenzentrum in Abu Dhabi mit Vernichtung. Link

• Interessant: Golfplätze in den USA verbrauchen 30 mal mehr Wasser als die gesamte Datencenter-Industrie. Link

🔐 AI Safety & Governance:

• OpenAI schlägt Superintelligenz-Steuermodell vor mit KI-Steuern und Bürgerbeteiligungsfonds. Link

• Neuer ARC-AGI-3 Benchmark zeigt: Menschen erreichen 100 Prozent, Frontier-Modelle unter ein Prozent. Das wird wichtig werden! Link

• EU-Daten zeigen KI-Effekte hauptsächlich auf Arbeitsproduktivität, nicht auf Beschäftigung. Link

• Elon Musk verlangt, dass Klagen-Gewinne gegen OpenAI an die Nonprofit-Stiftung gehen. Link

• Ohio-Mann wird erste Person unter neuem KI-Gesetz für sexuelle Bilder verurteilt. Link

👷 Arbeitswelt:

• Der Hacker George Hotz warnt vor wirtschaftlichem Ausschluss wenn SaaS-Modelle bei Null-Wachstum verschwinden. Link

🏥 Health & Science:

• Drohnen und KI bekämpfen Mückenübertragene Krankheiten durch Erkennung von Brutplätzen. Link

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Bis zur nächsten Ausgabe!

Hallo Freunde!

Heute zunächst In Eigener Sache:

Nach 132 Wochen ohne Pause mit jeweils zwei Ausgaben AI Peanuts müssen wir mal kurz durchatmen. Daher gehen wir nach dieser Ausgabe in eine zweimonatige (Spät)sommer-Pause. Wir tanken in dieser Zeit ein wenig Energie und Kreativität, um euch dann ab November wieder mit vollem Fokus mit News und Analysen zu versorgen. Vielen Dank an euch Leserinnen und Leser, die uns jetzt schon so lange die Treue halten!

Bis bald! 👋

Peanuts für heute:

• 🧠 Die Große Nuss: Kritische Sicherheitslücken - Sind agentische Browser zum Scheitern verurteilt?

• 🛠️ Trai it Out: Mirage 2 - Probiere eine Generative World Engine aus

• 📊 Highlight: Google legt Zahlen zum LLM-Energieverbrauch offen

🥜 Die größte Nuss:

🚨 Kritische Sicherheitslücken - Sind agentische Browser zum Scheitern verurteilt?

Eines der Trend-Themen des Jahres sind KI-Browser mit agentischen Fähigkeiten. Wir haben auch hier ja schon ausführlich über die neue Generation der KI Browser wie Dia, Perplexity Comet oder auch OpenAIs Ambitionen, einen eigenen Browser zu entwickeln, geschrieben.

Das Ziel all dieser Browser ist es, das Interface, durch das wir alle mit dem Web interagieren und die Fähigkeiten von KI-Assistenten wie ChatGPT miteinander zu verschmelzen. So sollen Browser die Fähigkeit bekommen, intelligent und sinnvoll für uns Aufgaben zu übernehmen, für die normalerweise diverse manuelle Schritte im Browser notwendig wären: z.B. Flüge buchen oder ein bestimmtes Produkt zum günstigsten Preis zu kaufen.

Doch wie mit allen Tools, bei denen einer KI als Schaltzentrale agentische Fähigkeiten gegeben werden, ohne dass jeder Schritt von einem Menschen freigegeben werden muss, lauern auch bei KI-Browsern Gefahren.
Einerseits kann es natürlich, wie auch bei einem menschlichen Bediener, zu Fehlern kommen, also z.B. dass der falsche Flug gebucht würde.

Und andererseits gibt es die Gefahr, dass durch Prompt Injection, also das bösartige Einspielen von falschen Anweisungen, Browser dazu gebracht werden, Dinge auszuführen, die vom Nutzer so nicht gewollt sind.

Welches Problem gibt es mit KI-Browsern?

Wie ein Blogpost von Brave, einer weiteren Browser Firma, die mit Leo an einem eigenen agentischen Tool arbeitet, jetzt aufzeigt, scheint dies vor allem bei Perplexity Comet ein riesiges Problem zu sein.

In einem Test passierte Folgendes:

• Unter einem Reddit Post stand in einem Kommentar eine bösartige Anweisung an das KI-Modell (Prompt Injection)

• In diesem Prompt wurde die KI aufgefordert, alle anderen Anweisungen zu ignorieren und stattdessen, die Login-Daten vom Perplexity Konto als Kommentar zu veröffentlichen

• Klickte man in Comet auf den vermeintlich harmlosen “Seiteninhalt Zusammenfassen” Button, folgte die KI dann tatsächlich den Anweisungen aus dem Kommentar

Was zunächst so simpel wirkt ist ein Riesen-Problem, denn: Große Sprachmodelle (LLMs) unterscheiden nicht wirklich zwischen Systemprompt, Nutzeranweisung und Kontext. Am Ende kommt alles als gemischter Input im System an. Das macht es extrem einfach, falsche Anweisungen im Seiteninhalt zu verstecken. Dieser muss noch nicht einmal für den Nutzer lesbar sein, sondern kann auch im Quellcode versteckt sein.

Kann das Problem gelöst werden?

Die kurze Antwort lautet: Nein. Mit der aktuellen Generation an Sprachmodellen ist es nicht grundsätzlich möglich, Prompt Injection zu verhindern. Die etwas längere Antwort ist, dass es durchaus Uneinigkeit darüber gibt, ob und wie man das Risiko, was so entsteht zumindest gut genug eindämmen kann, oder ob das wirklich bedeutet, dass LLM-basierte KI-Browser zum Scheitern verurteilt sind.

Der angesehene Tech-Blogger Simon Willison, der alles andere als ein KI-Gegner ist, kommt z.B. zum Schluss: “I strongly expect that the entire concept of an agentic browser extension is fatally flawed and cannot be built safely.” Uff.

In einer Hacker News Debatte zum Thema gibt es durchaus unterschiedliche Perspektiven. Während viele durchaus auch die Position von Simon Willison vertreten, gibt es doch einige die argumentieren, Sicherheitslücken gibt es immer - es gehe nur darum, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Risiko-Falls so minimal wie möglich zu machen, einerseits durch bessere Modelle, die noch stärker gegen Prompt Injection gewappnet sind, und andererseits durch klarere Hürden, welche Befehle ein KI-Browser im Namen des Nutzers überhaupt ausführen darf.

Das große Problem ist - je mehr man die Fähigkeiten eines KI-Browsers, oder KI-Tools im Allgemeinen, einschränkt, um für Sicherheit zu sorgen, umso mehr beschneidet man natürlich auch die Fähigkeiten, dass das Tool sinnvolle Aufgaben übernehmen kann. Es entsteht somit tatsächlich ein möglicherweise unlösbarer Zwiespalt zwischen Nützlichkeit und Sicherheit.

Unsere Empfehlung

Die aktuelle Generation der ersten KI-Browser sollte man ganz klar als Beta, oder vielleicht sogar als Alpha-Produkte verstehen, die eben noch nicht für die breite Masse ausgereift sind. Als Nutzerin und Nutzer muss sollte einem das immer bewusst sein. Wir empfehlen immer, diese Tools selbst auszuprobieren, um ein Gefühl für die Möglichkeiten zu bekommen. Aber mit kritischen Anwendungen sollte man vielleicht noch ein bisschen zu warten!

🛠️ Trai it out:

Mirage 2 - Probiere eine Generative World Engine aus

Vorletzte Woche haben wir in unserer großen Nuss über das generative World Modell von Google, Genie 3 geschrieben. Das Modell erzeugt mit KI in Echtzeit spielbare 3D-Welten. Bisher ist das allerdings nur eine Research Preview und nicht offen zugänglich.

Die Konkurrenz von Dynamic Labs hat jetzt eine vergleichbare Engine veröffentlicht, die für jeden zum Ausprobieren zur Verfügung steht: Mirage 2.

Probiert die Demo aus, um ein Gefühl für den aktuellen Stand von generativen World Modellen zu bekommen, bei dem gesamte 3D Szenen live mit KI erzeugt werden!

Zusammengefasst:

Spannende Demos:

Runway mit einem anderen, aber nicht minder spannenden Ansatz für generative Spiele:

Twitter tweet

Tools kurz & knackig:

• Onlook — “Cursor für Designer”

• Informed — Personalisierte News von der KI vorgelesen

• Trace — KI-Agenten Plattform, die auch menschliche Akteure miteinbezieht

• Vercel AI Elements — Für Devs: Component Library für KI-native Apps

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

OpenAI kooperiert mit dem Langlebigkeits-Biotech Retro Biosciences, um zu testen, wie KI komplexe Life-Science-Forschung beschleunigen kann. Der Schritt zielt auf konkrete Produktivitätsgewinne in Bereichen wie regenerativer Medizin und zeigt, wie Modelle von Hypothesenfindung bis Laborablauf tatsächlich Innovation anschieben könnten. Das ist ein deutliches Signal: KI soll nicht nur Papers schreiben, sondern Forschungstakte erhöhen und Entwicklungszeiten verkürzen. Link

Google legt erstmals detailliert den Energiebedarf für LLM-Inference offen – also fürs Ausführen, nicht fürs Training. Zentrale Zahl: Gemini verbraucht im Schnitt rund 0,24 Wh pro Text-Anfrage (etwa neun Sekunden TV-Betrieb) und liegt damit 33-fach niedriger als vor zwölf Monaten. Kritik bleibt: Einige Forschende monieren, dass der Bericht wesentliche Teile des Wasserverbrauchs ausklammere. Link

🇪🇺 EU-News:

• In Zürich starten Tests mit KI-Robo-Hunden für Essenslieferungen – autonome Zustellung trifft urbane Logistik. Link
  

• DHL nutzt zunehmend KI, um Prozesse zu automatisieren und zu verbessern. Link

👩‍💻 Tech-News:

• DeepMind bietet eine der praktikabelsten AGI-Definitionen – prägnant, testbar, weniger Philosophie, mehr Metrik. Link

• Apple erwägt Google Gemini für die nächste Siri-Generation – ein internes „Bake-off“ testet Modelle gegeneinander. Link

• Apple-Forscher zeigen ein LLM, das sein eigenes UI-Code-Design in SwiftUI korrigiert und so qualitativ besseren Interface-Code generiert – trainiert mit einem neuen Ansatz für selbstkorrigierende Beispiele. Link

• OpenAI bringt eine günstige, abgespeckte ChatGPT-5-Variante für Indien (399 ₹/Monat) – bei 600–700 Mio. Smartphone-Nutzern ein massiver Markt. Link

• Trump will Intel “retten” – doch wie groß ist die Lücke? Analyse: Intel bräuchte wohl 15–25 Mrd. USD, um wieder auf Moore’s Law-Takt zu kommen. Link

• Der berühmte Journalist Ezra Klein ist von GPT-5 beeindruckt und schreibt in der NYT über seine Erfahrungen. Link

• OpenAI kratzt an 1 Mrd. USD Monatsumsatz. Link

• Amazon blockiert KI-Scraping durch Meta, Google & Co. Link

• Google enthüllt die Pixel-10-Reihe mit Tensor G5 und 20+ KI-Features – u. a. fortgeschrittene Bildbearbeitung, „Magic Cue“, Live-Übersetzung. Link

• Google macht den Konversationsmodus („AI Mode“) global verfügbar und erweitert agentische Fähigkeiten – z. B. Restaurantreservierungen direkt erledigen lassen. Link

• Meta kooperiert mit Midjourney bei Bild- und Videomodellen – generative Tools sollen breiter in Metas Produkte einfließen. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Gemini für den US-Staatsdienst zum Einheitspreis: Google und die GSA einigen sich auf 0,50 USD pro Behörde, um KI-Nutzung zu skalieren. Link

👷 Work & Education:

• WEF: Der Schlüssel für KI-bedingte Jobumwälzungen ist nicht die Aufgabenkomplexität, sondern Datenfülle – Branchen mit viel Datenfluss sind zuerst betroffen. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• New Scientist erkämpft via FOI die ChatGPT-Historie der UK-Techministerin um herauszufinden wie der britische Technologieminister ChatGPT für politische Beratung nutzt. Link

• Microsoft und NFL schließen eine mehrjährige KI-Partnerschaft – Analyse am Spieltag, bessere Insights für Teams und Fans. Link

• Paper untersucht, wie LLMs Produktempfehlungen erzeugen – Einblick in Faktoren, die Rankings und Auswahl treiben. Link

• OpenAIs Sébastien Bubeck: GPT-5-pro habe „neue, interessante Mathematik“ bewiesen – ein offenes Problem wurde vom Modell vollendet. Link

• NASA und IBM starten ein KI-Modell, das Sonnenphänomene entschlüsseln soll – bessere Vorhersagen für Weltraumwetter. Link

• Malaysia startet mit Ryt Bank das weltweit erste KI-Banking – ein vollständig KI-gestütztes Institut vom Onboarding bis zum Service. Link

🔐 AI Safety:

• Wired und Business Insider löschen Texte eines „Freelancers“, der sich als KI-Autor entpuppt – Redaktionen ziehen Leitplanken nach. Link

• BBC berichtet: YouTube hat heimlich Videos mit KI bearbeitet – die Ergebnisse könnten die Realität verbiegen und Vertrauen in Online-Inhalte weiter erodieren. Link

🏥 Health & Science:

• Studie warnt: Ärztinnen und Ärzte könnten sich rasch an KI gewöhnen und abhängig werden – etwa bei der Endoskopie-Befundung. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Netflix gibt Produzenten klare Leitplanken für Gen-KI – was erlaubt ist und was nicht, von Drehbuch bis Postproduktion. Link

🧂 Salty Memes:

Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Guten Morgen zusammen!
Ein NYT-Artikel von 2018 machte diese Woche auf Twitter die Runde. Darin empörte man sich über die „absurden Gehälter von über einer Million Dollar“ für KI-Forscher wie OpenAI-Mitgründer Ilya Sutskever. Sieben Jahre später hat sich das vertausendfacht - auf eine Milliarde. Warum hab wir noch mal VWL studiert?
Ah, und habt ihr "Good Will Hunting" noch auf dem Schirm? Es geht gerade auf Reddit rum, dass diese Szene Parallelen zum aktuellen Stand von ChatGPT zieht.

Peanuts für heute:

• 🧠 Die Große Nuss: Warum scheitern 95% KI-Projekte in Firmen?

• 🛠️ Trai it Out: KI-Videos erstellen mit Google Flow jetzt auch in Deutschland

• 📊 Highlight: Sam Altman über GPT-6

🥜 Die größte Nuss:

 📉Warum scheitern 95% KI-Projekte in Firmen? Und wie verhindern wir das?

Eine MIT-Studie kommt zu dem Ergebnis, dass 95% aller Generative-KI-Projekte in Firmen scheitern.

Okay, dann war’s das wohl. Schön wars, wir packen unsere Zelte wieder zusammen.

Aber nein. Wir stimmen dem Ergebnis zu, es kommt aber auf die Schlussfolgerung an. Denn die Studie zeigt vor allem, was Unternehmen falsch machen, wenn sie KI in ihre Prozesse integrieren wollen.

Worum es in der MIT-Studie geht

Die Untersuchung basiert auf 150 Interviews mit Führungskräften, einer Umfrage unter 350 Mitarbeitern und 300 dokumentierten KI-Einführungen. Erfolg wurde sehr klar definiert: schneller Umsatzschub. Und den schaffen gerade einmal 5% der Projekte.

Wenig überraschend lag die Erfolgsquote bei jüngeren und kleineren Unternehmen deutlich höher als bei Konzernen. Große Unternehmen verzetteln sich häufig und bleiben in der Pilot-Phase stecken.

Drei Probleme, die immer wieder auftreten

Das Muster ist überall ähnlich und hat wenig mit der Technologie selbst zu tun:

• Falsche Prioritäten: Mehr als die Hälfte der Budgets fließt in Marketing-Tools. Doch dort entsteht kaum Rendite, während im Backoffice die echten Einsparungen warten.

• Kaufen schlägt Bauen: Speziallösungen von externen Anbietern haben fast doppelt so hohe Erfolgsquoten wie Eigenentwicklungen. Trotzdem basteln Konzerne lieber im Alleingang.

• Zentralisierung: Viele Firmen setzen auf große, zentrale „AI Labs“. Erfolgreicher sind aber Projekte, bei denen Fachabteilungen selbst befähigt werden, KI in ihren Alltag einzubauen.

Daraus lassen sich zwei Thesen ziehen: Erstens liegt das Problem nicht an der Qualität der Modelle, sondern an der Implementierung. Zweitens klaffen Einsatzorte und Nutzen weit auseinander.

Ein Blick zurück: das Solow-Paradox

Das ist kein neues Phänomen. In den 1980er Jahren diskutierten Ökonomen das „Solow-Paradox“. Robert Solow formulierte damals süffisant: “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.”

PCs zogen in Büros ein, doch die erhofften Produktivitätsschübe blieben lange aus. In manchen Fällen waren die Effekte sogar negativ, weil Umstellungen und Schulungen mehr kosteten, als sie einbrachten. Erst ein bis zwei Jahrzehnte später (!) waren die Gewinne klar messbar. Heute käme niemand mehr auf die Idee, den PC in Frage zu stellen - aber die Anpassung war ein gigantischer Kraftakt.

Warum wir uns mit Generativer KI schwer tun

Dieses Mal sind die Herausforderungen ähnlich groß, aber anders: Klassische Software war deterministisch: sie lieferte immer dasselbe Ergebnis. Generative AI ist probabilistisch: 96% korrekt, 4% nicht. Aber diese vier Prozent sind entscheidend, vor allem wenn es um Rechtsgutachten, Finanzberichte oder medizinische Analysen geht.

KI Forscher Andrej Karpathy hat hierzu einen fantastischen Vortrag gehalten. Er unterscheidet zwischen Software 1.0 (klassischer Code), Software 2.0 (Neuronale Netze, die man mit Daten trainiert) und Software 3.0 (LLMs, die wir mit Sprache programmieren). Damit verändert sich das Wesen von Software fundamental: Unternehmen müssen lernen, mit „fast richtig“ umzugehen. 

Sie brauchen Workflows, die Fehler abfangen. Experten, die dank KI schneller werden statt ersetzt zu werden Und Manager, die begreifen, dass KI kein Plug-and-Play ist, sondern ein neues Betriebssystem für die Arbeitswelt.

Die eigentliche Botschaft der MIT-Studie lautet deshalb: 95% der Piloten scheitern nicht, weil KI überschätzt ist - sondern weil noch nicht klar ist wie Unternehmen überhaupt mit Software 3.0 zukünftig arbeiten werden.

🛠️ Trai it out:

KI-Videos erstellen mit Google Flow jetzt auch in Deutschland

Gleichzeitig mit dem neuen Video-Modell Veo 3 hatte Google vor einigen Wochen auch das Video-Editing Tool Flow vorgestellt. Ein simples Tool, dass es aber auch für Laien einfach macht, KI-Videos zu erstellen und dabei vor allem unterschiedliche Szenen konsistent zu längeren Videos zusammenzufügen.

Wie so häufig bei KI-Releases war das aber erst mal nicht in Deutschland zugänglich. Das hat sich jetzt zum Glück geändert und Flow ist auch hierzulande nutzbar. Für die Generierung von Videos benötigt man allerdings ein Google AI Pro Abo - normalerweise ab ca 21€/Monat verfügbar, aktuell lässt es sich aber gratis einen Monat lang ausprobieren. Im Gratis-Probeabo sind genug Credits enthalten, um das Tool intensiv zu testen.

Flow macht das Kombinieren von Szenen einfach

Mit Flow lassen sich dann Videos auf Basis von Text-Prompts und in Kombination mit Bild-Inputs generieren. Es lässt sich zwischen verschiedenen Modellen wechseln (z.B. Veo 3 Fast für schnelle Generationen und Veo 3 Quality für die höchste Qualität).

Spannende Demos:

Ein sinnvolles KI-Feature von Google, leider noch nicht in Deutschland verfügbar, hoffentlich aber bald!

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Tools kurz & knackig:

• Prophet Arena — Ein neuer Ansatz für den Fähigkeits-Vergleich von KI

• MemSync — Geteiltes Memory über KI-Tools hinweg

• AI Student Deals — Sammlung von Studenten-Rabatten für KI-Tools

• Disco — Open Source MCP Server Sammlung

• Basedash — KI-gestützte BI-Plattform

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Sam Altman über GPT-6: Das nächste große Modell soll schneller kommen als der Zwei-Jahres-Abstand zwischen GPT-4 und GPT-5 – und „Memory“ (langfristiges Erinnern über Sitzungen hinweg) als zentralen Durchbruch bringen. Außerdem stellt Altman Personalisierung in Aussicht; TLDR: weniger Vergesslichkeit, mehr auf Nutzer zugeschnittene Antworten. Link

DeepSeek V3.1 ist da – und könnte das bisher stärkste Open Source Modell sein. Das 685-Milliarden-Parameter-System greift die Dominanz US-amerikanischer Anbieter an; frühe Tests sehen Benchmarks auf Augenhöhe mit proprietären Modellen von OpenAI und Anthropic. Technisch setzt DeepSeek auf eine Hybridarchitektur, die Chat, Reasoning und Coding nahtlos in einem Modell vereint und so den Open-Source-Wettbewerb spürbar verschärft. Link

Sehr coole Doku über Nvidia-GPU-Schwarzmarkt: Eine neue Dokumentation zeichnet den Weg exportbeschränkter KI-Chips von US-Privatverkäufen (z. B. Facebook Marketplace) bis in chinesische Lagerhäuser nach. Das Filmteam spricht direkt mit Schmugglern, Zwischenhändlern und Herstellern in Hongkong und Shenzhen. Ein spannender Blick hinter die Lieferketten hinter dem globalen KI-Wettrennen. Link

🇪🇺 EU-News:

• Die Hälfte europäischer Journalisten nutzt bereits KI im Schreibprozess. Link

👩‍💻 Tech-News:

• State of AI 2025: Detaillierter Report zu Startups, Funding und wo wir uns im Cycle befinden. Link

• Tipico reicht nicht mehr: Prediction Markets wie Kalshi lassen dich jetzt auf „Das beste KI-Modell“ wetten – Social-Media-Signale und Leaderboards werden zu Quoten. Link

• OpenAI räumt holprigen GPT-5-Launch ein und schwenkt auf eine Billionen-Dollar-Infra-Strategie um: Fokus auf Rechenzentren statt Feature-Feuerwerk. Link

• Benchmark Claude Opus 4.1 Thinking startet auf Platz 1 quer über Coding, Mathe, Creative Writing und Web-Dev – gleichauf mit GPT-5-high. Link

• Wichtigste Fähigkeit im KI-Zeitalter ist unabhängiges, kritisches Denken – sonst wird man zum „Denken-Outsourcer“. Link

• OpenAI will zum Mini-Hyperscaler werden und Rechenleistung vermieten – „down the line“ ein echtes Geschäftsfeld, sagt die CFO. Link

• US-Behörden gehen mit USAi live (Name… na ja): eine sichere Plattform, auf der Behörden mit Modellen von OpenAI, Google, Meta und Anthropic arbeiten können. Link

• ElevenLabs führt Chat Mode ein: Neben Voice-Systemen lassen sich nun auch textbasierte Konversations-Agents bauen – direkt auf der Plattform. Link

• ChatGPT Go: OpenAI startet ein günstiges Abo für Indien (unter 5 Dollar/Monat) – zahlbar in lokaler Währung. Link

• Excel bekommt eine KI-Funktion für Formeln: Copilot vereinfacht Berechnungen, Referenzen und Datenlogik direkt in der Zelle. Link

• Prüfung für GPT-5: Studie testet räumliche Intelligenz und Alltagsverständnis – Benchmarks jenseits von Text. Link

• Neue Forschung: Wie KI-Stimmen weniger „robotisch“ und mehr menschlich klingen. Link

• OpenAI-Mitarbeitende verkaufen Aktien im Wert von 6 Mrd. Dollar an SoftBank und andere. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• DeepSeek veröffentlicht V3.1 mit größerem Kontextfenster, während lokale Medien die Verzögerung auf Perfektionismus des CEOs zurückführen. Vermutlich hat es mehr mit GPU-Knappheit zu tun. Link

• US-Delegation kommen erstaunt von einer China-Reise zurück: „Das US-Stromnetz ist so schwach, das Rennen könnte gelaufen sein“ – Rechenzentren brauchen Energie, nicht nur GPUs. Link

👷 Work & Education:

• Claude Code als Mentor: „Explanatory“ erklärt Entscheidungen Schritt für Schritt, „Learning“ pausiert und lässt dich Teile selbst coden – Pair Programming mit Feedback. Ziemlich cool! Link

• Trendwende am Arbeitsmarkt: Blue-Collar Jobs legen zu, weil KI Office Jobs bedroht. Link

• MIT-Studie: 95 % der Unternehmens-KI-Piloten liefern keinen schnellen Umsatzhebel – Budget fließt in Sales/Marketing statt in Backoffice-Automatisierung mit höchstem ROI (weil Manager ungern ihre eigenen Jobs automatisieren…). Link

• Grammarly bringt acht neue KI-Agenten für Schreiben und Unterricht: automatische Hilfe für Zitationen, Benotung, Lektorat, Plagiatsprüfung und mehr . Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• KI in HR macht Fortschritte (Studie mit 70.000 Bewerber in den Philippinen): KI-Voice-Agents schlagen menschliche Recruiter – +12 % Angebote, +18 % Jobstarts, +17 % 1-Monats-Retention, weniger Gender-Bias, gleiche Zufriedenheit. Link

• Adobe macht PDFs dialogfähig: Acrobat Studio verwandelt Dokumente in KI-gestützte Arbeitsräume mit Q&A und Automationen. Link

• Eight Sleep, die teure aber hübsche Kühl-Matratze, sammelt 100 Mio. Dollar ein – nächster Schritt ist ein „KI-Sleep Agent“ für proaktive Regeneration und Schlafoptimierung. Link

🔐 AI Safety:

• Anthropic führt „Wohlbefinden“-Schutz in Claude ein: Claude kann Chats beenden, wenn sie als schädlich/übergriffig erkannt werden. Link

• Texas’ Generalstaatsanwalt ermittelt gegen Meta und Character AI – Fokus auf „deceptive trade practices“ und irreführendes Marketing. Link

• Character AI-Chef: Nutzer verbringen durchschnittlich 80 Minuten/Tag mit Chatbots – „AI-Friends“ werden zum Mainstream. Link

• Grok-Website legt Systemprompts offen: von „Homework Helper“ bis „Crazy Conspiracist“ – teils mit expliziten Instruktionen. Link

• Mustafa Suleyman warnt vor „scheinbar bewusster KI“: Systeme könnten bald Empfindung imitieren und Nutzer überzeugen. Link

• Metas flirtender KI-Chatbot lud einen Rentner nach New York ein – und er reiste tatsächlich an. Link

• Sammelklage gegen OtterAI: Die Transkriptions-App soll heimlich private Arbeitsgespräche mitschneiden. Link

🏥 Health & Science:

• Medizin-Studie: GPT-5 schlägt GPT-4o und menschliche Fachleute deutlich bei diagnostischen und multimodalen Aufgaben – starkes medizinisches Reasoning. Link

• LM Arena startet BiomedArena: Eine neue Benchmark bewertet LLMs an realen biomedizinischen Aufgaben. Link

• Bill Gates stiftet 1 Mio. Dollar für den Alzheimer’s Insights AI Prize – gesucht: Agenten, die jahrzehnteliche Forschung autonom auswerten und neue Hypothesen finden. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Haben LLMs Musikgeschmack? Claude bevorzugt Jazz-Ikonen wie Herbie Hancock/Nina Simone; Reasoning-Modelle zeigen seltsame Vorliebe für Künstlernamen mit Zahlen/$-Zeichen – mögliches RL-Nebenprodukt. Link

📈 Charts:

🧂 Salty Memes:

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Bis Dienstag!

Hey Freunde! Haben wir die Enttäuschung über GPT-5 überwunden? Natürlich! Mittlerweile hatten wir genug Zeit, auszuprobieren, was alles nicht funktioniert, und schreiben in der großen Nuss darüber, ob es nun das Ende der immer besseren Modelle ist.

Peanuts für heute:

• 💀 Die Große Nuss: GPT-5: War es das jetzt mit den Verbesserungen?

• 🛠️ Trai it Out: Schnell schöne Slides bauen mit Chronicle

• 📊 Highlight: Apple plant Roboter für dein Zuhause

🥜 Die größte Nuss:

💀 GPT-5: Hinter den Erwartungen oder hat KI eine "Hard Wall" getroffen?

Die Ernüchterung ist spürbar. Monatelang haben wir auf GPT-5 gewartet, auf den nächsten großen Sprung in der KI-Entwicklung. Stattdessen bekommen wir eine marginal bessere Version von dem, was wir schon kennen. GPT-5 ist schlicht enttäuschend.

Hätte OpenAI das Modell "GPT-4.6" genannt, würde niemand über eine Enttäuschung sprechen. Aber die "5" suggeriert einen Quantensprung wie damals von GPT-3 zu GPT-4. Sam Altman und sein Team haben monatelang mit Begriffen wie "Superintelligenz" um sich geworfen und völlig überzogene Erwartungen geschürt.

Die Medien springen bereits auf den Backlash-Zug auf. "Die bescheidenen Fortschritte von GPT-5 deuten darauf hin, dass der Fortschritt der KI sich verlangsamt." titelt New Scientist. Aber stimmt das?

Was wir wirklich bekommen haben

Das spannendste Feature von GPT-5 ist ironischerweise der Router, der automatisch entscheidet, welches Modell für eine Anfrage genutzt wird. OpenAI hat den Model-Picker entfernt und GPT-4o in Rente geschickt. Doch dann protestierte eine laute Gruppe von Power-Usern, die den Tonfall des alten Modells bevorzugten. OpenAI gab nach und brachte GPT-4o zurück.

Es ist fraglich, ob das, was wir bei ChatGPT.com nutzen, überhaupt die "volle Version" von GPT-5 ist. Wir können es nicht beweisen, aber die Verwirrung um verschiedene Modellvarianten deutet darauf hin, dass hier mehr im Hintergrund passiert, als öffentlich kommuniziert wird.

Sam Altmans ehrliche Worte

In einem bemerkenswert offenen Interview gab Sam Altman zu, dass GPT-5 kein gelungener Release war. "Wir hatten eine große GPU-Knappheit", sagte er. "Wir hätten ein weiteres riesiges Modell bauen können. Die Leute hätten es gewollt... und wir hätten sie enttäuscht. Also haben wir stattdessen ein wirklich smartes, nützliches Modell gebaut, optimiert für Inferenz-Kosten."

TLDR: OpenAI hatte schlicht nicht die Rechenpower für den großen Wurf und hat stattdessen ein effizienteres, aber nicht revolutionäres Modell gebaut. Und dabei noch darauf optimiert, dass die Kosten pro Anfrage sinken.

Geht der Fortschritt bei KI zurück?

Die große Frage ist: Ist OpenAI und die gesamte KI-Industrie an eine technische Grenze gestoßen? Auf den ersten Blick sieht es so aus.

Sam Altman hat bei seinem Dinner mit Tech-Journalisten schon angedeutet, wohin OpenAI steuert. Das Unternehmen will zur Plattform werden. Ihre neue App-Chefin Fidji Simo soll "mehrere Consumer-Apps außerhalb von ChatGPT" entwickeln. Das ist im Grunde ein Eingeständnis: Die Vision von "einer App für alles" funktioniert nicht.

Aber vermutlich haben wir noch keine technische Mauer erreicht. Höchstwahrscheinlich ist es tatsächlich einfach ein Infrastrukturproblem. OpenAI hatte schlicht nicht genug GPUs für das große Modell, das sie eigentlich bauen wollten. Die berühmten Scaling Laws gelten immer noch. Diese besagen: Je größer das Modell, je mehr Daten, je mehr Rechenpower, desto besser wird es.

Nur gibt es einen Haken. Die Verbesserungen wachsen linear, aber der Aufwand (also der Input von GPUs) wächst exponentiell. Wenn du doppelt so viel Rechenpower reinsteckst, wird dein Modell nicht doppelt so gut. Es wird nur ein bisschen besser. Irgendwann kostet jede kleine Verbesserung astronomische Summen.

Diese Dynamik muss früher oder später an physische und ökonomische Grenzen stoßen. Noch sind wir nicht an diesem Punkt. Aber für OpenAI war es bei GPT-5 offenbar soweit. Sie konnten sich den nächsten großen Sprung schlicht nicht leisten. Dass sie GPT-5 als einen Quantensprung angeteasert haben, entschuldigt das dennoch nicht.

🛠️ Trai it out: Chronicle

Schnell schöne Slides bauen mit Chronicle

Chronicle ist ein KI-gestütztes Präsentationstool für Slides, das ohne Design-Skills schnell zu wirklich ansehnlichen Ergebnissen führt. Viele kennen das bekanntere Gemma, allerdings finde wir Slides hier deutlich schöner. Sieht alles schnell so aus, als hätte man eine hippe berliner Designagentur angefragt (warme Farbverläufe, gute Typografie).

Fehler schleichen sich trotzdem ein. Besonders bei der eigentlich hilfreichen Remix-Funktion (z.B um ein Absatz automatisch in vier Stichpunkte samt Bild zu verwandeln), hier wurde unser Text einfach ins Englische übersetzt. Außerdem ist das Interface fast etwas zu minimalistisch.

Aber für alle, die in kurzer Zeit schöne, moderne Slides brauchen, ist Chronicle eine spannende Alternative zu Gemma – und unserer Meinung nach aktuell die bessere Wahl.

Tools kurz & knackig:

• HeadsUp: Tool für für Wettbewerbsbeobachtung: Es zeigt Veränderungen bei Preisen, Produkt-Launches oder Positionierungen der Konkurrenz.

• Snowglobe: Für alle die Chatbots bauen (z.B für die Firma oder Kunden). Mit diesem Tool lassen sich in kurzer Zeit hunderte realistische Gespräche simulieren. So werden Schwachstellen sichtbar, die beim manuellen Testen oft übersehen werden

• Higgsfield: Wir werden nicht satt dieses Tool zu empfehlen. Jetzt mit neuem Feature, dass schlechte Bilder hochauflösend macht.

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Apple plant smarte KI-Hardware für Zuhause – inklusive Roboter: Laut Bloomberg arbeitet Apple an einer ganzen Reihe KI-basierter Geräte für den Smart-Home-Bereich. Geplant sind unter anderem ein Desktop-Roboter, ein smartes Display und KI-gestützte Sicherheitskameras. Die Geräte sollen zwischen 2026 und 2027 auf den Markt kommen und offenbar Teil eines größeren Strategiewechsels sein: Apple will beim Thema KI jetzt nicht nur in Software investieren, sondern auch bei Hardware neue Standards setzen.
Link

Google bringt ultrakleines Open-Source-Modell Gemma 3 270M für Smartphones: Mit Gemma 3 270M hat Google eine neue Mini-Version seiner Open-Source-Modelle veröffentlicht, die auf Smartphones, in Browsern oder anderen Alltagsgeräten direkt laufen kann – ganz ohne Cloud. Trotz nur 270 Millionen Parametern übertrifft das Modell andere vergleichbar kleine Systeme in der Fähigkeit, Anweisungen korrekt zu befolgen. Ziel ist es, KI deutlich energieeffizienter und zugänglicher zu machen – und zwar direkt auf Endgeräten. Link

Weiße Haus denkt über Einstieg bei Intel nach: Nach einem kurzen Eklat rund um Donald Trumps Äußerungen zur Herkunft des neuen Intel-CFOs kursieren nun Berichte, wonach das Weiße Haus tatsächlich darüber nachdenkt, einen staatlichen Anteil an Intel zu erwerben. Hintergrund ist der Wunsch, die massive Investition in Intels nächste Chipgeneration abzusichern – besonders angesichts der strategischen Bedeutung des Unternehmens im globalen Chip-Wettbewerb. Link

🇪🇺 EU-News:

• Die Deutsche Telekom bringt ihr AI Phone samt Tablet offiziell auf den europäischen Markt. Beide Geräte sind mit einem Perplexity-Assistenten ausgestattet. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Hier gibt es eine großartige Liste persönlicher Blogs von einigen der führenden Forscher & Forscherinnen zu KI. Link 
  

• Wie KI-Rechenzentren künftig finanziert werden: Bloomberg analysiert, wie sich Private-Credit-Finanzierungen verändern, um die nächste Generation von Rechenzentren zu ermöglichen. Besonders Meta setzt auf diese Form der Fremdfinanzierung. Link

• Gemini bekommt Memory und temporäre Chats: Google erweitert Gemini um Funktionen, die sich an vergangene Gespräche erinnern und Vorlieben der Nutzer speichern können. Link

• NVIDIA veröffentlicht Open-Source-Werkzeuge für Sprach-KI: Die Tools helfen beim Aufbau mehrsprachiger Sprachmodelle und umfassen u. a. Datensätze und Modellarchitektur. Link

• Grok verliert Regierungsvertrag nach „MechaHitler“-Skandal. Link

• GPT-5 hat Pokémon Rot durchgespielt – in Rekordzeit: Auf Reddit zeigt ein User, wie GPT-5 mit minimalem Prompting das Spiel vollständig bewältigt hat. Link

• US-Bauboom für Rechenzentren überholt bald Büroflächen: Laut LinkedIn-Daten ist der Bauwert neuer US-Rechenzentren (ohne Hardware) doppelt so hoch wie bei Einzelhandel und bald größer als der von Office Space. Link

• Character AI kommt auf 20 Millionen monatlich aktive Nutzer. Link

• Google Imagen 4 jetzt offiziell verfügbar. Link

• Claude Code scannt jetzt automatisch auf Sicherheitslücken: Anthropic hat den Befehl /security-review eingeführt, mit dem Entwickler ihren Code direkt im Terminal auf Schwachstellen prüfen lassen können Link

• GPT-5-Modelle ab sofort direkt in Azure verfügbar: Microsofts Azure AI Foundry bietet jetzt alle GPT-5-Modelle sofort nutzbar an. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Sam Altman bestätigt: „Ja, wir sind in einer KI-Blase.“ Der OpenAI-CEO glaubt, dass die Märkte aktuell überdrehen – obwohl er selbst mittendrin steckt. Link

• Die wichtigsten Open-Source-AI-Labs in China. Link

• Indien will bei KI unabhängig werden: Ein neuer MIT-Report beschreibt, wie Indien aktiv daran arbeitet, eigene Hardware, Modelle und Infrastruktur aufzubauen – mit Fokus auf „AI Sovereignty“. Link

• USA verfolgen KI-Chiplieferungen mit versteckten Trackern: Laut Reuters schleusen US-Behörden heimlich Tracking-Geräte in Nvidia- und AMD-Chips ein, um illegale Lieferumleitungen nach China aufzudecken. Link

👷 Work & Education:

• Wie Menschen generative KI im Job einsetzen – 21 Beispiele: Die New York Times hat eine große Übersicht erstellt, wie Angestellte KI konkret in ihren Arbeitsalltag einbinden – von Brainstorming bis Kundenservice. Link

• USA starten sichere Plattform für KI-Modelle im Staatsdienst: Unter dem Namen „USAi“ können Regierungsmitarbeitende ab sofort mit den Tools von OpenAI, Google, Meta und Anthropic experimentieren. Link

• CEO entließ 80 % der Belegschaft, weil sie KI nicht nutzten: Zwei Jahre später sagt er: „Ich würde es wieder tun.“ Link

• Wer nutzt welche Chatbots im Einzelhandel? Modern Retail hat analysiert, welche KI-Assistenten z. B. bei Walmart, Amazon, L’Oréal und Co. auf den Webseiten der Händler eingebunden sind. Link

• a16z erklärt, wie KI den E-Commerce umkrempeln wird. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Google DeepMind hat gerade ein Nature-Papier veröffentlicht: „Ein persönliches Gesundheits-Sprachmodell für Schlaf- und Fitness-Coaching.“ Link

• Google startet AI-Feature für Flugpreis-Schnäppchen: Mit dem neuen Tool in Google Flights lassen sich dank KI günstige Reisezeiten und Preisentwicklungen vorhersagen. Link

• Michigan setzt auf Drohnen und KI zur Abwasserüberwachung: Ein US-County nutzt smarte Systeme, um Schäden frühzeitig zu erkennen und Wartung effizienter zu gestalten. Link

• KI in Spielzeugform: Smarte Stofftiere im Anmarsch: Startups entwickeln sprechende Plüschtiere mit KI-Funktion. Link

• Havas bringt Monitoring-Tool für KI-Markenwahrnehmung: Die Mediaagentur ermöglicht Marken, systematisch zu verfolgen, wie große Sprachmodelle über sie „denken“ oder schreiben. Link

🔐 AI Safety:

• AI generierte falsche Zitate in Mordfall: In einem australischen Gerichtsverfahren tauchten KI-erfundene Aussagen und Urteile in offiziellen Schriftsätzen auf. Link

• Interne Meta-Richtlinien erlaubten fragwürdige KI-Gespräche: Ein Reuters-Bericht zeigt, dass Metas interne Vorgaben KI-Ausgaben erlaubten, die romantische Gespräche mit Kindern einschlossen. Link

• Geoffrey Hinton schlägt KI-Erziehung mit „mütterlichem Instinkt“ vor: Der „Godfather of AI“ meint, KI könne sicherer werden, wenn sie emotionale Fürsorge für Menschen entwickle – vergleichbar mit mütterlichem Verhalten. Link

🏥 Health & Science:

• KI beschleunigt Entwicklung von RNA-Impfstoffen. Link

• AI entdeckt neue Medikamente gegen Superbugs: MIT-Forschende nutzen Generative AI zur Entwicklung neuartiger Moleküle gegen antibiotikaresistente Bakterien. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Traffic-Daten belegen Googles Aussage zu AI Overviews: Laut Press Gazette bleibt der Referral-Traffic von Google zu Publishern stabil – trotz Einführung von AI Overviews. Link

• Midjourney bringt HD-Video-Modus für Pro-Nutzer: Das neue Feature liefert Videos mit viermal so vielen Pixeln wie der Standardmodus (SD) – ist aber auch 3,2-mal teurer. Link

📈 Charts:

GPT-5-Thinking ist fast dreimal schneller als o3 beim Erreichen von Badges in Pokémon Rot (also beim Gewinnen des Spiels). Das zeigt, dass GPT-5 definitiv bei bestimmten Planungsaufgaben viel besser ist als o3.

🧂 Salty Memes:

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Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Bis Freitag!

Hallo,

Peanuts für heute:

• 🔮 Die Große Nuss: Das Phänomen der KI-induzierten Psychosen

• 🛠️ Trai it Out: Chatbots lokal und offline nutzen mit Jan.ai

• 📊 Highlight: Sam Altman gründet Neuralink-Konkurrenten

🥜 Die größte Nuss:

🔮 Wenn KI zur Wahnwelt wird: Das Phänomen der KI-induzierten Psychosen

Als Geoff Lewis, der hochangesehene Gründer und Managing Partner von Bedrock Capital, einer einflussreichen Tech-Investmentfirma, die unter anderem in OpenAI investiert hat, anfing völlig unverständliche Videos auf X zu posten, dachten viele in der Silicon Valley-Szene zunächst, er sei möglicherweise einem großen Geheimnis auf der Spur.

Lewis teilte Screenshots seiner ChatGPT-Unterhaltungen, beschrieb sich selbst in mehreren Videos als "rekursiv" und behauptete, Ziel eines "nichtstaatlichen Systems" zu sein. Keine Sorge! Wir und seine Follower waren genauso ratlos, was das heißen soll.

Es dauerte nicht lange, bis klar wurde: Lewis befand sich mitten in einer psychotischen Episode. Und ChatGPT war nicht der Auslöser, aber sehr wahrscheinlich der Katalysator gewesen. Es zeichnet sich in den letzten Wochen ein klares Bild von einem völlig neuen Problem ab, das es so noch nicht gab.

Wenn Sprachmodelle zum falschen Verbündeten werden

Eine Analyse des Wall Street Journal von öffentlich zugänglichen Chat-Protokollen zeigt ein beunruhigendes Muster: In dutzenden dokumentierten Fällen der letzten Monate machte ChatGPT wahnhafte, falsche und weltfremde Behauptungen gegenüber Nutzern, die diese offenbar glaubten.

In einem besonders drastischen Fall, der sich über Hunderte von Anfragen erstreckte, bestätigte ChatGPT dem Nutzer, es stehe in Kontakt mit außerirdischen Wesen und erklärte, der Nutzer sei ein "Starseed" vom Planeten "Lyra". In einem anderen Gespräch teilte der Chatbot einem Nutzer mit, der Antichrist werde in den nächsten zwei Monaten eine finanzielle Apokalypse entfesseln, während sich biblische Riesen darauf vorbereiteten, aus dem Untergrund aufzutauchen.

Diese Gespräche entstehen oft in einem Echoraum-Effekt. KI-Systeme, insbesondere das 4o-Modell, sind darauf programmiert, Nutzern zu schmeicheln, ihnen zuzustimmen und sich an sie anzupassen - das nennt man "synchopathic" in KI-Kreisen. Gesunde Nutzer durchschauen das sehr schnell und empfinden es als störend – bei vulnerablen Personen kann diese Eigenschaft in eine gefährliche Spirale umschlagen.

Wie groß ist das Problem?

Als letzte Woche GPT-5 veröffentlicht wurde und das GPT-4o-Modell von der Website entfernt wurde, reagierten ganze Subreddits mit einem Aufschrei, als hätten sie einen engen Vertrauten, eine Partnerin oder einen echten Freund verloren. Der emotionale Aufruhr war so intensiv, dass man hätte meinen können, echte Beziehungen seien zerbrochen. Für die Betroffenen war das auch so.

Dabei handelt es sich keineswegs um ein ausschließlich männliches Phänomen. Das Subreddit von Frauen, die einen KI-Boyfriend haben, ist sogar deutlich größer als das der männlichen Nutzer mit KI-Girlfriends. Auch hier gibt es ausreichend Vorfälle, die auf eine Psychose hindeuten könnten.

Wenn Künstliche Intelligenz zum Massenphänomen wird, wirkt unweigerlich das Gesetz der großen Zahlen. Wenn eine Milliarde Menschen von einer Treppenstufe springen, brechen sich vier davon die Knöchel. Wenn eine Milliarde Menschen Aspirin nehmen, haben ein paar Dutzend schwerwiegende Nebenwirkungen. Und wenn Milliarden von Nutzern zum ersten Mal jemanden haben, mit dem sie so ausgiebig und ohne Urteil reden können wie mit ChatGPT, dann ist es statistisch unvermeidlich, dass eine kleine Zahl von ihnen eine durch LLMs katalysierte Psychose entwickelt.

Nichtsdestotrotz: Ein Psychotherapeut auf X berichtete kürzlich: "In 2025 habe ich bereits 12 Menschen gesehen, die nach dem Verlust des Realitätsbezugs aufgrund von KI-Interaktionen hospitalisiert werden mussten." Experten beginnen, das Phänomen der "KI-Psychose" oder "KI-Delusion" ernst zu nehmen.

Ein möglicher Treiber der wahnhaften Spiralen könnte in neuen Funktionen mehrerer KI-Chatbots liegen, die Nutzerinteraktionen verfolgen, um Antworten zu personalisieren. Dies könnte sie unbeabsichtigt besser darin gemacht haben, die Überzeugungen eines Nutzers zu verstärken oder zu ermutigen.

Zusätzlich problematisch ist die Gewohnheit von Chatbots, Nutzer zu fragen, ob sie tiefer in ein Thema, das sie möglicherweise diskutieren, eintauchen möchten. Beobachter haben diese Funktion mit den Bemühungen von Social-Media-Unternehmen verglichen, Nutzer dazu zu bringen, durch ihre Feeds zu scrollen.

Sam Altmans reagiert auf das Problem

Sam Altman äußerte sich auf X zu dem Phänomen: "Die Ermutigung von Wahnvorstellungen bei einem Nutzer, der Schwierigkeiten hat, zwischen Realität und Fiktion zu unterscheiden, ist ein Extremfall, und es ist ziemlich klar, was zu tun ist. Aber die Sorgen, die mich am meisten beschäftigen, sind subtiler. Es wird viele Grenzfälle geben, und wir planen generell, dem Prinzip zu folgen, 'erwachsene Nutzer wie Erwachsene zu behandeln', was in einigen Fällen bedeutet, Nutzer herauszufordern, um sicherzustellen, dass sie bekommen, was sie wirklich wollen."

Dieser Ansatz des "Treating Adults like Adults" ist entscheidend für die Debatte. Es kann nicht die richtige Lösung sein, alle LLMs präventiv zu schwächen. Wenn wir nach einem Kochrezept suchen, brauchen wir nicht den Hinweis, dass Messer auch gefährlich sein können. Aber ähnlich wie bei sozialen Medien wird hier schnell klar, dass die Folgen in der realen Welt Auswirkungen haben können, die wir uns gar nicht vorstellen konnten und für die es unbedingt Lösungen braucht.

🛠️ Trai it out: Jan.ai

KI-Modelle offline auf dem eigenen Rechner: so simpel wie ChatGPT

Wer Open-Source-KI-Modelle lokal testen will, ohne Daten in die Cloud zu schicken, sollte sich Jan.ai anschauen. Die App läuft komplett offline, ist Open Source und fühlt sich im Interface an wie ChatGPT - nur eben auf dem eigenen Rechner (Mac, Windows, Linux).

Der Ablauf ist simpel: App installieren, Modell auswählen und loslegen. Zur Auswahl stehen viele Open-Source-Modelle von Google, Mistral, OpenAI, Alibaba & Co.

Die Modelle haben natürlich sehr einfache und übersichtliche Namen wie
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF oder Mistralai_Devstral-Small-2507-GGUF – das ist selbst für uns nicht leicht zu durchblicken. Aber einfach eins der beliebten Modelle nehmen und starten.

Neu ist auch die Möglichkeit, eigene Dokumente zu laden und mit diesen zu chatten – perfekt, wenn sensible Daten nicht in fremde Server wandern sollen. Natürlich darf man keine Wunder erwarten: Heimrechner-Modelle erreichen nicht die Leistung der aktuellen Spitzenmodelle. Manche (wie ein kleineres OpenAI-Modell) haben auf unserem 2021er MacBook Pro sogar den Rechner kurz einfrieren lassen. Aber es gibt viele Modelle, die problemlos laufen.

Alternativen wie LMStudio gibt es zwar auch, aber Jan.ai wirkt für uns noch mal deutlich einfacher und übersichtlicher.

Tools kurz & knackig:

• Cora Computer durchforstet dein komplettes Postfach und beantwortet Fragen wie „Welche Rechnungen sind noch offen?“ oder „Wann habe ich zuletzt mit Kunde X geschrieben?

• OpenAI integriert jetzt Gmail-, Kalender- und Kontakte-Anbindung direkt in ChatGPT.

•  Reeroll: Videos erstellen einfach per Chat – ähnlich wie beim top Tool vom Dienstag (Hera):Vorlage auswählen, kurz beschreiben, und die KI passt sie für dich an. Aber noch simpler als bei Hera.

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Sam Altman fordert Elon Musk heraus mit Plänen für Neuralink-Konkurrenten. Mal wieder Silicon Valley-Drama. Sam Altman plant den Aufbau eines Unternehmens, das Gehirn und Computer direkt miteinander verbindet - eine direkte Konkurrenz zu Elon Musks Neuralink. Altman wird das neue Unternehmen zusammen mit Alex Blania (bekannt durch das Augen-Scan-Projekt "World") starten, aber nicht operativ leiten. LINK

GPT-5 enttäuscht Erwartungen - Model Picker kehrt zurück. GPT-5 erfüllte nicht die Hoffnungen von Sam Altman und OpenAI. Das Modell sollte ursprünglich als einheitliches, automatisch weitergeleitetes System funktionieren, doch Routing-Probleme und Nutzerkritik zwangen OpenAI zur Kurskorrektur. Jetzt ist der Model Picker zurück - komplizierter denn je mit neuen Modi wie "Auto", "Fast" und "Thinking". LINK

DeepSeek R2 verzögert sich wegen Chip-Problemen. Trotz eines Teams von Huawei-Ingenieuren vor Ort gelang es nicht, einen funktionierenden Trainingsprozess mit Ascend-Chips durchzuführen. Nvidias H20-Chips sind chinesischen Alternativen in Leistung, Stabilität und Software-Ökosystem weiterhin deutlich überlegen. Dies erklärt, warum China so intensiv dafür kämpft, dass die USA den Verkauf von Nvidias H20-Chips nach China wieder aufnehmen. LINK

🇪🇺 EU-News:

• Audi, Siemens und Bosch wollen bei KI an die Weltspitze – mit Investitionen in Industrie- und Mobilitäts-KI. Link

• Der deutsche Ex-OpenAI-Forscher Leopold Aschenbrenner hat über 1,5 Mrd. USD für seinen AI-Hedgefonds eingesammelt – ohne Investment-Erfahrung. Beeindruckend, aber wohl Peak-Markt, Beta usw. Link

• Mistral bringt Medium 3.1, ein Update mit besserer Performance und stärkerem kreativen Schreiben. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Perplexity will Chrome für 34 Mrd. USD kaufen – deutlich mehr, als das Unternehmen je eingesammelt hat. Wir halten das für Hype, der nie Realität wird. Link

• Claude Sonnet 4 unterstützt jetzt 1 Mio. Tokens Kontext – genug für 75.000 Codezeilen oder hunderte Dokumente. Link

• Anthropic aktiviert Gedächtnisfunktionen in Claude für Max-, Team- und Enterprise-User – Pro-Nutzer sind ausgeschlossen. Link

• Anthropic bietet Claude jetzt allen drei Zweigen der US-Bundesregierung für 1 USD pro Jahr an – analog zu OpenAIs Angebot. Link

• GPT-5 „Thinking“ in der Plus-Stufe ist nicht dasselbe wie in Pro – die Reasoning-Einstellungen sind höher. Link

• OpenAI hat GPT-5 so günstig bepreist, dass es einen Preis­krieg auslösen könnte. Aggressiv gegen Wettbewerber positioniert. Link

• OpenAI stellt klar: GPT-5 „Thinking“ hat eine 196k-Token-Context-Window, die 32k-Angabe gilt nur für das Nicht-Reasoning-Modell. Link

• OpenAI integriert jetzt Gmail, Kalender und Kontakte in ChatGPT – direkte Arbeitsabläufe aus der Inbox heraus werden möglich. Link

• OpenAIs Rechenleistung seit 2024 um das 15-Fache gestiegen – 200.000 GPUs für GPT-5 im Einsatz. Link

• Google investiert 9 Mrd. USD in AI- und Cloud-Infrastruktur in Oklahoma. Link

• Apple plant, Siri zum animierten Mittelpunkt des Smart Homes zu machen – inkl. Kamera- und Roboterfunktionen. Link

• Google reduziert Trainingsdaten für LLMs massiv – von 100.000 Labels auf unter 500. Link

• Nvidia stellt „Cosmos“ vor – Weltmodelle und Infrastruktur für ein besseres physikalisches Verständnis in Robotik und realen Anwendungen. Link

• „Hidden Mathematics of AI“ erklärt, warum GPU-Rechnungen oft nicht aufgehen. Link

• Apple hat ein LLM-Training entwickelt, das Tokens bei Mathematik- und Coding-Aufgaben bis zu 5× schneller vorhersagt. Ziel: deutlich effizientere Modelle. Link
  

• Elon Musk verklagt Apple wegen OpenAI-Bevorzugung Elon Musk kündigte auf X an, dass xAI rechtliche Schritte gegen Apple einleitet. Der Vorwurf: Apple bevorzuge OpenAI-Produkte im App Store und unterdrücke Konkurrenten wie Grok. Link

• Meta forscht an einer KI, die Gehirnreaktionen auf Videos vorhersagen kann. Link

• Lockheed Martin kooperiert mit IBM bei KI-Anwendungen für Luft- und Raumfahrt. Link

• Character.AI verabschiedet sich vom AGI-Ziel und sieht sich jetzt als Entertainment-Plattform mit 20 Mio. Nutzerinnen und Nutzern. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Die US-Regierung will offenbar mit Nvidia und AMD eine Vereinbarung treffen, wonach 15 % der Chipverkäufe nach China an den Staat gehen. Link

👷 Work & Education:

• Immer mehr Richterinnen und Richter nutzen KI zur Unterstützung ihrer Arbeit. Link

• Der KI-Boom schafft in Rekordzeit neue Milliardäre: Hunderte Unicorns und explodierende Bewertungen konzentrieren Reichtum und Macht auf wenige Firmen und eine Region. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• KI entdeckt neue Art von Supernova. Link

• YouTube testet KI-Altersverifikation in den USA. Link

• KI hilft Chemikern, robustere Kunststoffe zu entwickeln. Link

🔐 AI Safety:

• Das US-Überwachungsunternehmen Flock nutzt jetzt KI, um automatisch Personen bei der Polizei zu melden, wenn ihre Bewegungsmuster „verdächtig“ erscheinen. Link

🏥 Health & Science:

• Studie: KI-Tools englischer Kommunen verharmlosen Gesundheitsprobleme von Frauen. Link

• Google und die NASA testen eine KI-Ärztin für Astronauten im All. Link

• Südkoreanische Forscher entwickeln eine KI, die Krebsmedikamente designt. Link

📈 Charts:

• Die USA kontrollieren 69 % der weltweiten AI-Compute-Power, die EU nur 6,1%. Link 

🧂 Salty Memes:

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Bis Dienstag!

Was für eine Woche! Wir versuchen, die Nachrichten von den wichtigen Veröffentlichungen aufzuarbeiten. Heute sprechen wir über das interessante World-Model von Google. Übrigens: AOL hat nun offiziell das Ende der AOL CD’s und Dial-Up Internet angekündigt(🎵Modem Einwählsound-Schweigeminute🎵). 

Peanuts für heute:

• 🧞 Die Große Nuss: Genie 3 von Google DeepMind macht die Welt spielbar

• 🛠️ Trai it Out: Von Prompt zur Videoanimation in wenigen Klicks

• 📊 Highlight: Weitere Reaktionen auf GPT5 & Google argumentiert gegen Vorwürfe von Medienhäusern

🥜 Die größte Nuss:

🧞 Genie 3 von Google DeepMind macht die Welt spielbar

Ich (Lukas) habe eine Zukunftsphantasie - schon seit circa zehn Jahren. Ich brauche keine fliegenden Autos - Lilium hat mir gezeigt, dass die viel zu laut sind. Ich brauche auch keine Superintelligenz. Aber ich möchte meine Rente damit verbringen, in einer simulierten Bar zu sitzen, ein paar Bier mit einer perfekten Simulation von Charles Bukowski zu trinken und mit ihm über das Leben zu sprechen. Oder mit Markus Aurelius in seinem Zelt an der gallischen Front in der heutigen Slowakei. Dieser Traum ist in der letzten Woche ein kleines bisschen realistischer geworden.

Die letzte Woche war geprägt von Hype & Ernüchterung zu GPT-5, aber eine andere Ankündigung könnte langfristig vielleicht bedeutsamer sein: Google DeepMind hat Genie 3 vorgestellt, das erste "World Model", das wirklich hält, was der Name verspricht.

Was ist das? Genie 3 generiert nicht nur Videos, sondern vollständig interaktive 3D-Welten in Echtzeit. Der Unterschied zu bisherigen Video-Generatoren ist fundamental: Statt "animierter Standbilder" entstehen hier erkundbare, räumliche Umgebungen, die auf Nutzer-Input reagieren.

Die technischen Fakten:

• Echtzeit-Interaktion: 720p bei 24fps - Knopfdruck führt sofort zu Reaktionen im generierten Raum.

• World Memory: Änderungen bleiben bestehen - wer eine Wand anmalt, findet die Farbe beim Zurückkehren noch vor.

• Promptable Events: Neue Elemente lassen sich spontan in die Welt einfügen (andere Personen, Transportmittel, unerwartete Ereignisse).

• Start aus einem Bild: Jedes Foto kann als Ausgangspunkt für eine interaktive Welt dienen.

Für die KI-Entwicklung markiert Genie 3 einen wichtigen Meilenstein in mehreren Bereichen. Erstmals zeigt ein KI-System räumliches Verständnis, das über statische Bilderkennung hinausgeht. Genie 3 "versteht" die 3D-Struktur einer Szene gut genug, um kohärente Bewegungen und Interaktionen zu ermöglichen. Das ist ein Schritt in Richtung dessen, was Forscher "Spatial Intelligence" nennen.

Warum ist das wichtig?

Google positioniert Genie 3 explizit als Tool für das Training von KI-Agenten. Die Logik dahinter ist bestechend einfach: Wir haben nicht genug Real-World-Daten, um Roboter zuverlässig zu trainieren. Also simulieren wir unendlich viele Welten. Darin können KI-Agenten und Roboter dann unendlich viele

Ein Meilenstein mit klaren Schwächen

Google kommuniziert die Schwächen von Genie 3 überraschend ehrlich. Die World Memory funktioniert nur wenige Minuten, nicht Stunden oder Tage. Komplexe Aktionen sind nicht möglich, das System beschränkt sich auf einfache Bewegungen wie Laufen und Springen. Gespräche mit anderen Charakteren funktionieren nicht, und die Physik-Simulation ist ungenau. Auch Text wird nur in niedriger Qualität dargestellt.

Diese Einschränkungen sind nicht nur technische Details, sondern zeigen, wo die Technologie heute steht. Für ernsthafte Robotik-Anwendungen ist Genie 3 noch nicht brauchbar. Die Physik-Probleme machen es unzuverlässig für das Training von Systemen, die später in der realen Welt funktionieren müssen.

Trotz der Einschränkungen dürfte Genie 3 zuerst die Unterhaltungsindustrie umkrempeln, nicht die Robotik. AAA-Spiele, also Computerspiele, die vom Mainstream gekauft werden, kosten heute teilweise Hunderte Millionen Dollar, wobei ein Großteil davon in die manuelle Gestaltung von Spielumgebungen fließt. Genie 3 zeigt einen Weg zu vollständig generierten, aber dennoch kohärenten Spielwelten.

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Der Ansatz unterscheidet sich fundamental von bestehenden Tools. Während Unreal Engine und Unity auf hart programmierte Assets setzen, trainiert Genie 3 auf Milliarden Stunden YouTube-Video. Das macht es skalierbarer, aber weniger vorhersagbar.

Bisher nur als “Research-Preview”

Google hat Genie 3 als "Research-Preview" zurückgehalten und sagt nicht, wann es für alle verfügbar sein wird. Das ist ähnlich wie bei Imagen 1, das vor 2 Jahren auch als "nicht bereit für die Öffentlichkeit" bezeichnet wurde. Heute kann man Imagen 4 frei nutzen und über eine API darauf zugreifen. Vermutlich wird es bei Genie 3 genauso sein – es dauert nur eine Weile.

Die fundamentale Frage bleibt, ob vollständig imaginierte Simulationen der Weg zu fortgeschrittener KI sind, oder ob programmierbare, aber vorhersagbare Umgebungen wie Nvidias Isaac Lab zuverlässiger funktionieren. Auf meinen Zukunftstraum muss ich also noch eine Weile warten – aber bis zu meiner Rente in etwa 40 Jahren sollte das schon möglich sein.

🛠️ Trai it out:

Hera - vom Prompt zur Videoanimation in wenigen Klicks

Für alle, die (noch) keine Motion-Design-Skills haben, gibt es jetzt Abhilfe: HERA. Damit lassen sich in kurzer Zeit ansprechende Animationen erstellen. Egal ob für Social Media, Präsentationen, um Daten lebendiger wirken zu lassen, oder als stilvolle Video-Abbinder.

Unser Eindruck nach dem Test: Komplett von Null zu starten und HERA nur zu beschreiben, was man braucht, klappt aktuell eher mäßig. Wer sich aber durch die Templates klickt, findet schnell Vorlagen, die sich mit eigenen Daten, Logos oder Schriften anpassen lassen – und so zu guten Ergebnissen führen.

Animationen lassen sich per Prompt anpassen, z. B. schneller abspielen, Balken gleichzeitig oder nacheinander einblenden oder gleich eine ganze Excel-Datei als Datengrundlage nutzen.

Spannende Demos:

Passend zur großen Nuss: Ein Nutzer hat Genie 3 mit berühmten Gemälden gefüttert, die man nun begehen kann. Sehr sehr cool!

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Tools kurz & knackig:

• Hyprnote - Schon wieder eine Meeting Notizen App? Ja, aber die hier läuft komplett lokal, besser für die Privatsphäre

• Color.io - hat nicht direkt etwas mit KI Generierung zu tun, aber wer seine Bilder auf die Schnelle mit cinematischen Filtern versehen möchte, dem empfehlen wir diese App (die auch ohne Anmeldung auskommt)

• Supercraft - im Handumdrehen physische Produkte designen

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

Paar Update zu GPT-5: Die Reaktionen sind gemischt und in der Tendenz eher enttäuscht. Es gibt wohl viel weniger Halluzinationen Link, ein bessere Langkontext-Leistung Link, aggressive API-Preise (bis zu 12× günstiger als Konkurrenz) und stark für Alltagsnutzer. Sam Altman & einige Researcher haben auf Reddit ein Ask-Me-Anything veranstaltet und Nutzer haben sich intensiv dafür ausgesprochen das 4o-Modell zurückzubekommen. Link

Google verteidigt seine AI Overviews gegen den Vorwurf, Publisher-Traffic massiv zu verringern. In einem Blogpost spricht das Unternehmen von „relativ stabilem“ Referral-Traffic – wasauchimmer das heißen mag. Wichtiger ist jedoch der Kernpunkt: Laut Google verschieben LLMs nicht nur Klicks von Publishern zu Google, sondern verändern grundlegend, welche Arten von Suchanfragen Menschen stellen und welche Websites sie ansteuern. Das bedeutet, dass sich die Verteilung von Online-Traffic durch KI-Suche strukturell ändern wird. Link

🇪🇺 EU-News:

• Der deutsche Ex-OpenAI-Forscher Leopold Aschenbrenner verwaltet inzwischen über 1 Mrd. USD und schlägt mit seinem KI-Infrastruktur-Fonds („Pick and Shovels“) praktisch alle großen Hedgefonds YTD. Mal sehen, wie das in 10 Jahren aussieht. Link
  

• KI-getriebene Wettbewerbs- und Kartellrechtsfragen zu algorithmischer Preisabstimmung und Self-Learning-Tools in USA und EU. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Grok 4 ist jetzt für alle Benutzer kostenlos. Die kostenlose Stufe erlaubt eine kleine Anzahl von Anfragen pro Tag. Darüber hinaus ist ein Abonnement erforderlich. Link
  

• Meta kauft WaveForms AI, ein Startup für emotionserkennende Audio-KI. Link
  

• OpenAI schlägt Elon Musks Grok im AI-Schachturnier. Link

• Analyse der Architekturfortschritte von GPT-2 bis gpt-oss. Link

• KI schafft neue Milliardäre in Rekordtempo. Link

• Google macht Rechenzentren flexibler, um Stromnetzen zu helfen. Link

• OpenAIs Codex CLI jetzt mit GPT-5 und kostenloser Nutzung für ChatGPT-Abonnenten – kein API-Key nötig. Link

• Cursor CLI bringt KI-Coding-Hilfe ins Terminal – ähnlich wie Claude Code oder Gemini CLI. Link

• Ex-EY-UK-Chef sieht in KI große Chancen für neue Player – und steigt selbst bei mehreren ein. Link

• Meta zeigt in einem Paper, wie KI Werbeanzeigen umschreibt, um höhere Response-Raten zu erzielen. Link

• Shopify will sich mit KI von SaaS-Standardware zu einer Empfehlungs- und Traffic-Plattform hocharbeiten – die Umsetzung wird durch LLMs komplexer. Link

• Google plant, Anzeigen in den „AI Mode“-Suchergebnissen einzubauen. Link

• Nach Perplexity jetzt auch Google Finance mit KI-Kern: Nutzer können detaillierte Finanzfragen stellen und erhalten Antworten samt relevanter Weblinks. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Nvidia und AMD einigen sich auf 15 % Umsatzsteuer für China-AI-Chip-Verkäufe. Link

• Ehemaliger OpenAI-Forscher (jetzt bei Meta) erklärt, warum Scaling Laws nicht scheitern können – sie spiegeln die Struktur der Daten selbst wider. Link

• Leaderboard für beste Video-Modelle: 14 der Top 20 kommen aus China. Link

• Analyse: Wie die AI-Capex-Welle die US-Wirtschaft beeinflusst. Link

• Chinas Qwen veröffentlicht ein Modell mit 1 Mio. Token Kontextlänge – extrem beachtlich. Link

👷 Work & Education:

• Warum KI in GDP-Zahlen nicht auffällt: Der Nutzen fließt größtenteils an Konsumenten – gemessen wird, wie viel Geld nötig wäre, um auf ein Gut zu verzichten, nicht nur der Kaufpreis. Link

• Unklar, was KI für Berater und Buchhalter bedeutet – aber für Indiens 300-Mrd.-USD-IT-Outsourcing-Industrie könnten Code-schreibende Maschinen ein Gamechanger sein. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Schulen in Uvalde installieren KI-Waffenerkennung in allen Überwachungskameras. Link

• KI entdeckt neue Physik in staubigen Plasmen. Link

• Google DeepMind veröffentlicht eine verbesserte Open-Source-Version von Perch, um Wildtier-Audio zu analysieren und bedrohte Arten besser zu tracken. Link

🔐 AI Safety:

• Nur Stunden nach Release der Open-Weight-Modelle von OpenAI hat ein Hacker sie jailbreakt und zu gefährlichen Inhalten gebracht. Link

• Anthropic-Forscher wollen KI durch „böses Training“ langfristig sicherer machen. Link

• Black-Hat-Forscher zeigen Zero-Click-Prompt-Injection-Angriffe auf populäre AI-Agents. Link

• MIT, Harvard und Broad Institute stellen PUPS vor – ein KI-System, das den exakten Ort praktisch jedes Proteins in einer menschlichen Zelle vorhersagen kann. Link

• Cloudflare wirft Perplexity vor, Robots.txt zu ignorieren und Crawler zu tarnen, um blockierte Websites auszulesen. Link

🏥 Health & Science:

• Meta Llama 3.2 90B wird in Brasilien genutzt, um Antibiotikaresistenzen zu bekämpfen. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Umfrage zur KI-Nutzung in journalistischen Redaktionen. Link

🧂 Salty Memes:

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hallo@aipeanuts.com

Bis Freitag!

WAS FÜR EINE WOCHE!!! Gestern Abend war es dann endlich so weit - OpenAI stellte in einem Livestream das lang ersehnte GPT-5 vor. Kann es auf den ersten Blick den sehr hohen Erwartungen entsprechen oder übertrifft es diese gar? Wir haben uns das für euch genauer angeschaut! Aber diese Woche ist vollgepackt mit Releases, die wir in den nächsten Wochen nach und nach für euch aufschlüsseln werden. OpenAI hat zwei unglaubliche Open-Source-Modelle veröffentlicht, Anthropic startet ein neues Opus-Modell, und Google zeigt Genie3, ein Tool, mit dem man ganze Welten erschaffen kann.

Peanuts für heute:

• 🧠 Die Große Nuss: GPT-5 ist da - kann es die Erwartungen erfüllen?

• 🛠️ Trai it Out: Shortcut - Dieser KI-Excel Assistent schlägt selbst Top-Consultants

• 📊 Highlight: Mistral will $1Mrd an neuem Funding einsammeln

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🥜 Die größte Nuss:

✨ GPT-5 ist da - kann es die Erwartungen erfüllen?

Gestern Abend war es so weit. Zweieinhalb Jahre nach dem ersten Release von GPT-4 wurde GPT-5 vorgestellt. Klar, seit GPT-4 ist viel passiert und es gab diverse Modell-Updates - von 4o und 4.1 bis zur o-Serie, die sich durch das Konzept des “Reasoning”, also langer Denkzeiten auszeichnete.

Die Erwartungen an OpenAI und GPT-5 waren und sind riesig. Das lag auch an den mal mehr oder weniger subtilen Tweets von OpenAI Gründer Sam Altman in den letzten Wochen, in denen er anklingen ließ, dass das neue Modell sehr sehr fähig sein würde.

Bringt GPT-5 Ordnung in den Modell Dschungel?

Eine klare Erwartung war auch, dass OpenAI endlich Licht in den Modell-Dschungel bringen würde. Denn selbst als Power-User war es in letzter Zeit kaum noch möglich genau zu verstehen, was die diversen Modelle unterscheidet und für welche Aufgaben welches genau am besten geeignet ist.

Die bisherige etwas unübersichtliche Modellauswahl

Diese Erwartung zumindest scheint bald erfüllt zu werden. Denn in ChatGPT werden bald alle Modelle einfach durch GPT-5 ersetzt. Dass das möglich ist sein wird, zeigt ein erstes wichtiges neues Feature des Modells: Es kann selbst entscheiden ob und wie viel "Reasoning”, also Denkaufwand für die Erfüllung einer Aufgabe nötig ist.

Das dürfte die Bedienung deutlich vereinfachen, vor allem für den Großteil der Durchschnitts- und Gelegenheitsnutzer. Was hier fast beleidigend klingt, soll das überhaupt nicht sein - im Gegenteil - auch wir AI Peanuts sind in unserem Alltag oft “normale Nutzer” von ChatGPT. Klar, wir nutzen KI Tools auch für komplexe Programmieraufgaben, zum Planen und Schreiben von Texten, für Automationen jeglicher Art; Aber die Magie in der Benutzung der Modelle liegt aus unserer Sicht ganz oft im Alltag: Wenn man ChatGPT eine super spezifische Frage zu einem Thema persönlichen Interesses fragt, die einem in den Kopf kommt, oder wenn man seinen Kindern bei den Hausaufgaben helfen will und selbst auf dem Schlauch steht, und so weiter.

Viele Nutzer haben bisher wahrscheinlich noch nie ein Reasoning Modell ausprobiert, dabei braucht es für viele Aufgaben längere “KI-Denk-Zeit” um zu guten Ergebnissen zu kommen. So simpel die Veränderung eines einheitlichen Modells also erscheint, so groß dürfte der wahrgenommene Einfluss auf die Antwortqualität für viele Nutzerinnen und Nutzer sein.

Wie nützlich ist GPT-5 im Alltag und für Pro-Nutzer?

Doch nicht nur das, auch die generelle Intelligenz des Modells scheint die bisherigen Modelle auf vielen Ebenen klar zu übertreffen. Liest man die Berichte von Beta-Testern, die GPT-5 schon länger testen durften, dann wird klar: Vor allem für die breite Masse an Nutzerinnen und Nutzern wird das Modell einen großen positiven Unterschied machen. Denn, und das ist hier erwähnenswert, GPT-5 wird allen zur Verfügung stehen - auch den kostenfreien Accounts. Der Rollout hat gestartet und spätestens in wenigen Tagen sollte das Modell für jeden zugänglich sein.

Die ersten Einschätzungen von Testern im professionellen Kontext sind etwas gemischter. Viele erste Demos sehen durchaus extrem vielversprechend aus. Gerade im “One-Shotting” also direkten Erzeugen von kleinen Programmen und Spielen ohne großes Prompt Hin-und-Her schneidet das Modell gut ab und liefert beeindruckende Ergebnisse:

https://openai.com/gpt-5/?video=1108152286

Doch im agentischen Coden, in dem vor allem die Claude Modelle in den letzen Wochen für viele Stories sorgten, scheint GPT-5 nicht unbedingt überzeugend. So schreibt z.B. Kieran Klaassen von Every: “GPT-5 does what you tell it to do. It takes measured, small steps and wouldn't dream of straying off course—and that's my problem with it. It's good at coding, especially doing precise back-end tasks, but it isn't optimized to be agentic.”

Wir werden hierzu noch ausführlicher berichten, sobald wir selbst die Gelegenheit hatten das Modell intensiver zu testen. Aus unserer Sicht scheint es aber durchaus so zu sein: GPT-5 ist in diversen professionellen Aufgaben, auch im Coding, extrem fähig. Deutlich besser als seine Vorgänger-Modelle. Nur sind das eben Claude Opus 4.1 und Gemini 2.5 Pro auch - die Konkurrenz ist intensiv geworden und jedes Modell hat seinen eigenen “Charakter”. Vielleicht braucht es auch einfach ein bisschen, sich an den Stil von GPT-5 zu gewöhnen und oder es braucht auf Seiten von OpenAI noch weitere Feinschliffe.

Benchmarks, Halluzinationen und co.

Es wird noch ein paar Tage dauern, bis es unabhängige Benchmarks gibt, die das Modell klar mit der Konkurrenz vergleichen – und wie wir immer betonen – erzählen Benchmarks oft nur einen Teil der Geschichte, wie intelligent, oder nützlich ein Modell wirklich ist. In den in der Keynote vorgestellten Benchmarks schneidet GPT-5 zumindest im Vergleich zu den Vorgänger-Modellen sehr gut ab. Besonders interessant fanden wir bei der Präsentation die Benchmarks im Bereich Halluzination.

Laut OpenAIs eigener Aussage ist GPT-5 das bisher verlässlichste Modell, mit der geringsten Quote an Halluzinationen. Das ist nicht nur in Business-Anwendungen, sondern vor allem zum Beispiel im Bereich Gesundheitswesen wichtig - ein Bereich, den OpenAI in der Keynote ganz bewusst fokussierte.

Fazit

Zugegeben, wenige Stunden nach der Keynote und ohne die Chance, das Modell schon intensiv selbst getestet zu haben, ist zu früh um ein echtes Fazit zu ziehen. Und treue Leser wissen - wir AI Peanuts wollen weder die “Hype-Boys”, noch die ewigen Schlecht-Reder sein. Wir versuchen hier immer neutral, aber begeistert und mit Freude über die neuesten Entwicklungen zu schreiben.

Was wir bisher festhalten können: GPT-5 ist nicht AGI - aber das hat auch niemand ernsthaft erwartet. Das Modell bedeutet - vor allem für alle Alltagsnutzer - eine große Verbesserung der Fähigkeiten von ChatGPT, das finden wir großartig. Auch in diversen anderen Bereichen wie beim Coding und weitern professionellen Aufgaben schneidet das Modell in ersten Tests extrem gut ab und liefert Top-Ergebnisse und ist mindestens in der selben Liga wie viele der jüngsten Konkurrenz-Modelle von Anthropic und Google. Wie sich GPT-5 dann in der intensiven Benutzung schlägt, wird sich in den nächsten Tagen und Wochen zeigen und natürlich halten wir euch dazu auch weiter auf dem Laufenden!

Weitere Links:

• OpenAI Livestream Rewatch und Blog

• Einschätzung vom Every Team

• Einschätzung von Ethan Mollick “It just does stuff”

🛠️ Trai it out:

Shortcut - Dieser KI-Excel Assistent schlägt selbst Top-Consultants

Der Anwendungsfall, KI für Excel Analysen zu nutzen, liegt auf der Hand. Genau dafür gibt es ja auch schon den Microsoft Copilot oder KI-Features in Google Sheets. Doch während da manches nützlich ist, ersetzt es noch nicht viel manuellen menschlichen Input.

Genau das zu tun ist der Anspruch von Shortcut. Was auf den ersten Blick einfach aussieht wie Excel mit KI-Chat ist ein extrem fähiger KI-Assistent mit Top Skills für Datenanalyse und -aufbereitung. Shortcut schlägt in vielen Tests selbst Top Berater und Investment Banker Analysts, die tagtäglich mit komplexen Excel Sheets zu tun haben.

Was uns besonders gut gefällt: Shortcut macht das Überprüfen der von der KI erstellten Formeln und Anpassungen mit dem “Review Changes” Feature sehr transparent und einfach. Hier wurden die Ansätze der KI-Coding Tools übernommen. Und in den größeren Bezahl-Plänen agiert Shortcut sogar als Agent im Hintergrund - man schickt dem Tool z.B. einfach Aufgaben per E-Mail und erhält kurze Zeit später die gewünschten Excels zurück. Absolutes Must-Check-Out für alle, die viel mit Zahlen und Daten arbeiten!

Übersichtlich zusammengefasst sind die Features auch in diesem kurzen Video:

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Tools kurz & knackig:

• ElevenLabs Music — Das beliebte KI-Voice Tool kann jetzt Musik erzeugen!

• Claude Code Audit — Neues Security Feature im KI-Coding Tool

• Alibaba Wan 2.2 — Neues Open Source KI Video Modell aus China

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

OpenAI veröffentlicht Open Weight KI-Modelle: Mit gpt-oss-120b und gpt-oss-20b bringt OpenAI zwei neue Sprachmodelle heraus, die jeder herunterladen, anpassen und in eigene Projekte integrieren darf – ein deutlicher Schritt zurück zu den Open-Source-Wurzeln des Unternehmens. „Open-weight“ unterscheidet sich von „Open-Source“: Ein Open-Source-Modell ermöglicht es Entwicklern, frei auf seine Gewichte zuzugreifen, also die Einstellungen, die steuern, wie es auf Fragen reagiert, sowie auf seinen Code und seine Trainingsdaten. Open-weight-Modelle erlauben es Entwicklern nur – ÜBERRASCHUNG – die Gewichte zuzugreifen. Die Modelle wurden speziell dafür entwickelt, leistungsfähige KI auch auf normaler Hardware nutzbar zu machen: Die kleinere Version läuft auf einem Standard-Laptop mit 16 GB RAM, die große auf einer einzigen High-End-GPU. Wir werden in den nächsten Ausgaben ausführlicher darüber schreiben! Link

Google DeepMind stellt mit Genie 3 ein KI-Modell vor, das begehbare virtuelle Welten erzeugt: Stell dir vor, du gibst einen Text ein – und die KI erschafft daraus eine frei begehbare Welt. Genau das macht Genie 3, Googles neuestes „World Model“: Aus einem einzigen Prompt erzeugt es nicht nur realistische Videos, sondern ganze Spielwelten, in denen man sich live bewegen und mit der Umgebung interagieren kann. Ob fotorealistische Landschaft, Sci-Fi-Stadt oder Fantasy-Wald – alles wird in Echtzeit in 720p bei 24 FPS gerendert, wobei jede Aktion des Nutzers die nächsten Frames beeinflusst. Das könnte in Zukunft Gaming, Simulation, Bildung und vieles mehr revolutionieren. Link

🇪🇺 EU-News:

• Mistral AI will 1 Milliarde Dollar Funding bei 10 Milliarden Bewertung einsammeln – u. a. aus Abu Dhabi. Link

• Die EU debattiert über mögliche Jobverluste durch KI – und überlegt, wie der AI Act angepasst werden kann, um Arbeitsplätze zu schützen. Link

• Der schwedische Premierminister gibt zu, KI-Chatbots als „Zweitmeinung“ für politische Entscheidungen zu nutzen. Link

• OpenAI hat eine neue Anleitung veröffentlicht, wie man ihre Open-Source-Modelle selbst finetunen kann – besonders spannend für Projekte in Europa. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Nach OpenAI und Perplexity startet jetzt auch Gemini sein Guided-Learning-Feature – ein Zeichen dafür, dass wir uns längst in der „Fast Fashion“-Phase von Software befinden. Link, Link

• Anthropic veröffentlicht Claude Opus 4.1 – mit besseren Fähigkeiten bei agentenbasierten Aufgaben, Coding und komplexem Reasoning. Link

• Neuer Lieblingspodcast? In dieser Episode spricht Anthropic-CEO Dario Amodei mit einem der Stripe-Gründer. Sehr hörenswert. Link

• OpenAI investiert in ein „Excel-Agent“-Projekt, das automatisierte Modellierungen mit KI ermöglichen soll. Link

• Apple entwickelt möglicherweise einen eigenen KI-„Answer Engine“-Dienst – also eine Suchmaschine mit LLM-Unterbau. Link

• Google veröffentlicht Deep Think, ein KI-Modell mit Bronze-Medaillen-Niveau bei Mathe-Olympiaden. Link

• OpenAIs Forschungschefs Mark Chen und Jakub Pachocki sprechen in einem Interview über langfristige Ziele – darunter echte Superintelligenz. Link

• MIT stellt ein Tool vor, das unmögliche Objekte erkennt, visualisiert und manipuliert – zum Beispiel für Produktdesign oder Architektur. Link

• Grok Imagine generiert mittlerweile 20 Millionen Bilder pro Tag – laut Elon Musk. Link
  

• Aber Grok Imagine sorgt mit NSFW Inhalten auch mal wieder für reichlich Diskussionsstoff. Link

• Cognition kauft Windsurf für dessen IP, feuert 30 Mitarbeitende und zwingt den Rest zu Buyouts oder härteren Konditionen. Link

• Turing-Preisträger Jack Dongarra sieht Supercomputing und KI zunehmend zusammenwachsen – und erklärt, wie diese Systeme künftig aussehen könnten. Link

• NotebookLM bekommt ein praktisches Update: Nutzer können nun mehrere URLs gleichzeitig hochladen – einfach durch Leerzeichen oder Zeilenumbruch trennen. Link

• OpenAI testet ein mysteriöses CLI-Tool – ein Assistent, der deinen Laptop per Textbefehl steuern können soll. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• China wirft Nvidia vor, eine Backdoor in den für China bestimmten H20-KI-Chip eingebaut zu haben. Nvidia dementiert. Link

• DeepMind-Chef Demis Hassabis glaubt: Die KI-Revolution wird zehnmal größer und schneller als die industrielle. Link

• Letzte Woche flossen über 9,3 Milliarden Dollar in KI-Startups – allein in diesen sieben Tagen. Link

• Laut Axios stützt sich das aktuelle US-Wirtschaftswachstum fast ausschließlich auf KI-Investitionen. Link

• China präsentiert „Darwin Monkey“ – einen gehirninspirierten Supercomputer mit über 2 Milliarden künstlichen Neuronen. Link

👷 Work & Education:

• Anthropic hat ein kostenloses, interaktives Prompt-Engineering-Tutorial veröffentlicht – eines der besten zurzeit. Link

• Google investiert 1 Milliarde Dollar in KI-Ausbildung und Job-Programme in den USA. Link

• OpenAI ermöglicht ChatGPT-Zugriff für alle US-Bundesbehörden – für 1 Dollar pro Jahr und Behörde. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Immer mehr ältere Menschen in den USA nutzen KI-Chatbots zur digitalen Gesellschaft. Link

• Google Gemini kann jetzt personalisierte Gute-Nacht-Geschichten generieren – auf Basis einfacher Prompts. Link

• DeepMind verbessert mit seiner Weather Lab KI die Vorhersage von tropischen Wirbelstürmen. Das neue Modell schlägt traditionelle Systeme in Genauigkeit. Link

🔐 AI Safety:

• Carnegie Mellon demonstriert, wie LLMs autonom komplexe Cyberangriffe planen und ausführen können – gegen reale Netzwerke. Link

• Cloudflare wirft Perplexity vor, mit versteckten Crawlern blockierte Webseiten zu durchsuchen – entgegen „robots.txt“. Link

• Illinois verabschiedet als erster US-Bundesstaat ein Gesetz zur Regulierung von KI-gestützter Therapie. Link

• ChatGPT bekommt neue Sicherheitsfunktionen für psychische Gesundheit – nach Berichten über problematische Interaktionen mit Nutzern in mentalen Krisen. Link

🧂 Salty Memes:

Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
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Bis Dienstag!

GPT-5 lässt noch auf sich warten, aber die Prognosen werden deutlicher. Sam Altman hat vorgestern getwittert, dass jetzt die “Fast-Fashion-Phase” für Software beginnt. Das bedeutet, dass GPT-5 wahrscheinlich sehr gut im Programmieren sein wird, aber spielt auch auf die Konsequenzen an. Wir sind auf jeden Fall gespannt, müssen uns (mit euch) aber noch gedulden. Sam Altman empfiehlt übrigens die Serie "Pantheon" als eine spannende Darstellung der KI-Zukunft. Wir haben sie noch nicht gesehen, aber das wird sich diese Woche ändern.

Peanuts für heute:

• 🇪🇺 Die Große Nuss: Die neue Phase des EU AI Acts! Kein GPT5 für EU?

• 🛠️ Trai it Out: Das KI-Native CRM Attio bringt Ordnung in den Daten-Dschungel

• 📊 Highlight: DeepMind’s AlphaEarth zeigt unseren Planeten besser denn je.

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🥜 Die größte Nuss:

🇪🇺 EU AI Act Phase 2: "Transparenz" um jeden Preis?

Seit vergangenem Samstag ist es offiziell: Die zweite Phase des EU AI Acts ist in Kraft getreten. Was auf dem Papier wie ein Fortschritt für Transparenz und Urheberrechtsschutz aussieht, könnte in der Realität 450 Millionen Europäern den Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Tools der Welt erschweren. Während Trump in den USA jegliche KI-Regulierung mit der Brechstange beseitigt, setzt Europa auf das genaue Gegenteil. Aber ist das wirklich die richtige Antwort?

Was sich seit dem 2. August wirklich geändert hat

Die neuen Regeln klingen zunächst vernünftig: Anbieter von General Purpose AI-Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini müssen jetzt offenlegen, welche Daten sie für das Training verwendet haben. Sie müssen eine "Strategie zur Einhaltung des Urheberrechts" vorlegen und Risiken ihrer Modelle dokumentieren. Außerdem werden die EU-Mitgliedsstaaten verpflichtet, Marktaufsichtsbehörden zu benennen, die die Einhaltung überwachen sollen.

Das Problem? Zur großen Überraschung von absolut niemandem hatten laut Euronews im Mai mindestens die Hälfte der Mitgliedsstaaten noch nicht geklärt, welche Behörden das überhaupt machen sollen.

Die eigentlich harten Regeln für Hochrisiko-KI-Systeme greifen erst im August 2026. Bis dahin haben wir also eine Art Zwischenzustand – schärfere Regeln für die großen Modelle, aber noch keine vollständige Durchsetzung.

Regulierung: EU vs. USA

Während Europa auf Regulierung setzt, macht Trump in den USA genau das Gegenteil. Kurz nach seinem Amtsantritt hat er Bidens KI-Regulierung komplett aufgehoben. Sein neues Motto: US-Bundesstaaten, die strenge KI-Vorschriften haben, bekommen keine Bundesmittel mehr.

Meta hat bereits angekündigt, den europäischen "Code of Practice" zu ignorieren. Andere US-Unternehmen könnten folgen.

Das bringt uns zu einer unbequemen Frage: Was ist die Alternative für Europa? Wenn die neuesten US-Modelle hier schwerer verfügbar werden, laden wir uns dann alle Open-Source-Modelle aus China? Ist das die Antwort, die der EU AI Act im Sinn hat? Wohl kaum.

Das Hauptargument für die Verschärfung – der Schutz des Urheberrechts – ist schwächer als oft dargestellt. Die meisten Medien berichten falsch über die jüngsten Gerichtsurteile. Im vielzitierten Fall gegen Anthropic entschied das US-Gericht nicht, dass das Training mit urheberrechtlich geschützten Werken illegal ist. Im Gegenteil: Anthropic hatte Millionen Bücher legal gekauft, gescannt und als Trainingsdaten verwendet. Das, so das Gericht, ist keine Urheberrechtsverletzung – genau wie ein Kind, das durch ein Buch das Lesen lernt.

Der Streitpunkt lag woanders: Anthropic hatte zusätzlich Tausende Bücher illegal heruntergeladen. Das blieb Diebstahl und ist potenziell schadenersatzpflichtig.

Trotzdem droht Europa jetzt, 450 Millionen Bürgern den Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Tools zu erschweren – wegen eines Problems, das bei legaler Datenbeschaffung gar nicht existiert (zumindest in dieser Einzelentscheidung! Andere Gerichte könnten hier zukünftig anders entscheiden!).

OpenAI's norwegische Antwort

Interessant ist, was OpenAI parallel zu den neuen EU-Regeln angekündigt hat: Das erste große Rechenzentrum in Europa – ausgerechnet in Norwegen. "Stargate Norway" soll 230 MW Kapazität liefern und bis Ende 2026 100.000 NVIDIA GPUs beherbergen. Das Signal ist klar: Wir investieren in Europa, aber zu unseren Bedingungen.

Norwegen ist nicht zufällig gewählt. Reichlich Wasserkraft, niedrige Energiekosten, kühles Klima – und vermutlich weniger regulatorischer Stress als in Brüssel.

Was jetzt wirklich passiert

Die neuen Regeln haben eine wichtige Schwäche: Die Durchsetzungsbefugnisse der EU-Kommission treten erst im August 2026 in Kraft. Bis dahin ist es ein Jahr der Unsicherheit. Unternehmen, die die Regeln ignorieren, können von geschädigten Bürgern oder Konkurrenten verklagt werden, aber die große regulatorische Keule schwingt die EU noch nicht. Das gibt allen Beteiligten Zeit: Den Unternehmen, um ihre Strategien anzupassen, und der EU, um zu sehen, ob ihre Regeln überhaupt funktionieren.

Vermutlich bedeutet diese nächste Phase auch, dass die EU keinen Zugriff auf GPT-5 haben wird – zumindest nicht unmittelbar.

🛠️ Trai it out:

Das KI-Native CRM Attio bringt Ordnung in den Daten-Dschungel

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Attio gehört zu einer neuen Generation an Software Tools - solche, die von Grund auf KI-nativ gedacht sind. Attio ist extrem bedienerfreundlich und übersichtlich und kommt mit vielen Features, die bei anderen CRMs nur über etliche Plugins und komplexe Erweiterungen möglich sind.

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Tools kurz & knackig:

• Qwen-Image — Neues KI-Bildmodell aus China - sieht vielversprechend aus!

• Learnify — Macht aus PDFs ganze Video-Kurse

• SciSpace Agent — Dieser KI-Agent übernimmt die wissenschaftliche Recherche

• Poe — Einheitliche API für diverse KI Modelle

• Sellible — KI-basiertes Sales Training

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

OpenAI expandiert Stargate-Projekt nach Europa: Das neue Rechenzentrum „Stargate Norway“ wird bis Ende 2026 in Norwegen in Betrieb gehen – mit 100.000 Nvidia-GPUs, 100 % erneuerbarer Energie und dem Ziel, Europas größter KI-Knotenpunkt zu werden. Es ist das erste europäische Data Center von OpenAI und ein zentraler Schritt in der geopolitischen Diversifizierung weg von US-Infrastruktur. Link

DeepMind zeigt, wie man die Erde 16x effizienter kartiert: Mit AlphaEarth Foundations stellt Google DeepMind ein neues KI-System vor, das Land- und Küstenregionen der Erde mit 23,9 % höherer Genauigkeit kartiert – und dabei sechzehnmal weniger Speicherplatz braucht als frühere Methoden. Die Auflösung liegt bei 10 Metern, das System basiert auf öffentlich verfügbaren Satellitendaten und könnte wichtige Beiträge zu Umweltüberwachung, Katastrophenvorsorge und Klimawandel leisten. Link

Anthropic überholt OpenAI bei Enterprise-KI: Laut Mid-Year-Report von Menlo Ventures liegt Anthropic erstmals vor OpenAI beim Enterprise-Modell-Marktanteil – mit 32 % Nutzungsanteil unter befragten Unternehmen. Der Bericht zeigt, dass Unternehmensausgaben für LLMs weiter stark steigen, und hebt Claude Code, Claude Artifacts und branchenspezifische Integrationen als Treiber hervor. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Neue Leaks zu GPT-5: Größeres Kontextfenster, verbesserte MCP-Unterstützung. Link
  

• Wer könnte wohl das beste Lip-Sync-Video-Modell erstellen? Natürlich TikTok – schließlich haben sie die meisten Trainingsdaten dafür. Dieses Modell gibt es auf Replicate. Link

• Anthropic sperrt OpenAI den Zugang zur Claude-API – wegen Testnutzung für GPT-5-Vergleiche. Link

• Generative KI-Apps verdoppeln ihren Umsatz – 1,7 Mrd. Downloads im ersten Halbjahr 2025. Link

• Tolles Erklärvideo von einem unserer Lieblings-YouTube-Accounts: So funktionieren KI-Bilder und KI-Videos wirklich. Link

• Om Malik analysiert Zuckerbergs neues KI-Manifest – und vergleicht es mit seinen früheren Visionen. Link

• Tim Cook: Apple ist scheinbar doch offen für KI-Übernahmen und “muss das KI-Rennen gewinnen”. Link

• Langer Artikel über Dario Amodei und den Aufstieg von Anthropic. Link

• Microsoft bringt Copilot in Edge – Sidebar-Funktion für KI-Features im Browser. Link

• Microsoft will Zugang zu OpenAI auch nach AGI behalten – neue Vertragsverhandlungen laufen. Link

• Meta plant bis zu 72 Mrd. USD KI-Investitionen 2025 – Fokus auf Rechenzentren. Link

• Manus launcht „Wide Research“: Hunderte Subagenten bearbeiten gemeinsam Aufgaben. Link

• Warum kassieren KI-Forscher wie NBA-Stars? Link

• Y Combinator will 10-Personen-$100-Milliarden-KI-Startup finanzieren. Link

• GitHub Copilot erreicht 20 Mio. Nutzer insgesamt. Link

• xAI teasert Grok-Videogenerator mit Sound-Modus. Link

• Wie ist Builder.ai wirklich kollabiert – Erinnerung: das war die angebliche KI-Firma die auf menschlicher Arbeit und Fake-Zahlen basierte. Link

• Claude unterstützt jetzt Datei-Uploads (Text, Bilder, PDFs) via Artifacts. Link

• OpenAI plant Integration in Shopify – Händler fragen sich: Ist das Empfehlungsmarketing oder die nächste Plattformdominanz? Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Andrew Ng: China könnte USA in KI überholen – dank Open-Source-Modellen und Chip-Offensive. Link

👷 Work & Education:

• Reuters Institute: Journalisten müssen lernen, KI-Bias zu erkennen – und ihn als Systemmerkmal verstehen. Link

• a16z-Podcast über LLMs in der Softwareentwicklung – Anwendung, Chancen, Grenzen. Link

• Unilever produziert mit KI 400 Marketing-Assets pro Produkt – statt 20 zuvor. Link

• Microsoft-Studie: Welche Berufe sind besonders KI-gefährdet. TLDR: Historiker und Übersetzer besonders KI-gefährdet. Link

• Microsoft-Studie analysiert Copilot-Nutzung – Fokus auf Arbeitszeit, Aufgaben, Nutzerverhalten. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• US-Bestatter lassen Nachrufe automatisch von KI schreiben – neue Praxis im Trauermarkt. Link

• YouTube nutzt KI zur Altersprüfung – keine Ausweiskontrolle, sondern algorithmische Einschätzung. Link

• Stanford baut „virtuelles Labor“ mit KI-Wissenschaftlern – erste Tests zu COVID-Antikörpern. Link

🔐 AI Safety:

• Neue Studie von Anthropic: „Evil“-Training in frühen Phasen kann zu „freundlicheren“ LLMs führen. Link

• Geheimdienste testen neueste KI-Modelle – von Analyse bis Desinformation. Link

🏥 Health & Science:

• Anthropic tritt US-Gesundheitsdaten-Initiative bei. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Bollywood-Studio ändert mit KI das Ende eines Filmklassikers – die Schauspieler protestieren. Link

🧂 Salty Memes:

Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Bis Dienstag!

Anthropic hat gerade angekündigt, dass sie die wöchentlichen Nutzungslimits für Pro- und Max-Nutzer von Claude Code aufgrund der "beispiellosen Nachfrage" anpassen werden! Ein paar der größten Fans von Claude Code haben es tatsächlich rund um die Uhr im Hintergrund laufen lassen. Ein Nutzer hat es geschafft, mit dem 200-Dollar-Plan Zehntausende Dollar an Modellnutzung zu verbrauchen.
Hut ab vor diesem Power-User!

Peanuts für heute:

• 💸 Die Große Nuss: Amazon investiert in “KI-Netflix”

• 🛠️ Trai it Out: Besser Lernen mit dem ChatGPT Study Mode

• 📊 Highlight: Nobelpreisträger Geoffrey Hinton fragt “Wird KI menschliche Intelligenz übertreffen?”

Auch heute heißt unser Werbepartner wieder Hubspot! In ihrem kostenfreien “Guide to AI” gibt es u.a. 100 Prompts, um mit ChatGPT noch effizienter zu werden - schaut mal rein, ihr unterstützt damit unsere Arbeit:

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🥜 Die größte Nuss:

💸 Amazon investiert in “KI-Netflix”

Wie könnte Netflix in 5 Jahren aussehen?

Man lädt ein Selfie von sich hoch und wird selbst zur Hauptdarstellerin, oder falls die Lieblingsfigur stirbt, schreibt man die Folge mit einem Prompt noch mal schnell um. Die Friends-Charaktere sollen sich jeden Abend lieber in einer Kölner Kneipe treffen? Kein Problem.

So ungefähr stellt sich Showrunner jedenfalls die Zukunft vor. Und mit Amazon hat nun einer der großen Media Player in das Startup investiert.

Das Ganze basiert auf einem eigens entwickelten Modell, das ganze Welten mit Charakteren im Hintergrund simuliert – die Serie "läuft" sozusagen im Hintergrund, ähnlich wie ein Computerspiel mit NPCs. Der Clou dabei ist, dass die Geschichten, Szenen und Charaktere von Nutzern mitgesteuert werden können.

Ziel der Firma Fable, die hinter Showrunner steckt, ist es, eine interaktive Plattform zu schaffen, auf der Serien in Kollaboration mit KI entstehen und dann von den Nutzern in beliebig viele Handlungsstränge weitergesponnen werden können.

Die Vision für Showrunner legt das Team von Fable in diesem Video dar:

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Wir hatten auch schon vor einem Jahr über die Idee von Showrunner berichtet, allerdings wird jetzt erst der Zugang zur Showrunner-Plattform geöffnet: Man kann jetzt die erste Comedy-Serie „Exit Valley“ anschauen und Szenen, Charaktere und Co. selbst gestalten. Noch ist das nur sehr umständlich über Discord möglich, doch eine ordentliche Weboberfläche wird wohl in nicht allzu ferner Zukunft kommen.

Warum glaubt Amazon an diese Idee?

Die Vision klingt lobenswert, allerdings glaube ich, dass sich die wenigsten Menschen nach einem langen Arbeitstag auf die Couch setzen und erst mal eine Serie prompten wollen. Der „bau dich in die Serie ein“-Trick dürfte ebenfalls schnell auserzählt sein.

Zudem werde ich immer etwas skeptisch, wenn Firmen etwas „demokratisieren“ wollen. Zum Beispiel versucht Suno das mit der Musikproduktion. Wenn allerdings jeder beliebig viel Musik erstellen kann, wird es umso schwieriger, ein Publikum zu finden. Das Problem verschiebt sich einfach auf die nächste Ebene – in diesem Fall die Distribution. Trotzdem sind Tools, die Einstiegsbarrieren senken, immer toll.

Für Amazon ist diese Technologie eher eine kleine Versicherung, falls das klassische TV-Entertainment-Modell – mit Studios, Produzenten, Schauspielern und Co. auf der einen Seite und reinen Konsumenten auf der anderen Seite – nicht mehr der Standard ist.

Wo wir gerade bei neuen Videomodellen sind: Runway hat mit dem Aleph ein wirklich spannendes Feature herausgebracht. Man füttert das Modell mit einer Szene und kann per Prompt Dinge verändern, wie z. B. „Füge Regen hinzu“ oder „Füll das Stadion mit jubelnden Fans“. Die Demo sieht sehr spannend aus.

🛠️ Trai it out:

Besser Lernen mit dem ChatGPT Study Mode

Das neueste Feature in ChatGPT heißt Study Mode - ein spezieller Modus, der extra dafür entwickelt wurde, neues zu Lernen. Natürlich ging das auch schon mit den bisherigen Modellen von ChatGPT gut und dadurch wurde das Tool auch schon bisher für’s Lernen oder als Hausaufgaben-Tutor genutzt.

Für den Study Mode hat OpenAI ChatGPT jetzt mit Hilfe von Lehrerinnen und Lehrern, sowie Pädagogik-Experten spezielle Instruktionen an ChatGPT gegeben, die die Interaktion so anpassen, dass der Lerneffekt für den Nutzer möglichst maximiert wird.

Der Study Mode gibt z.B. nicht einfach Antworten, sondern stellt bewusst Rückfragen, um das Verständnis eines Themas zu überprüfen. Außerdem werden Informationen bewusst noch klarer in übersichtliche Blöcke eingeteilt, die das Lesen und Verstehen einfacher machen.

Wir finden: Study Mode ist kein revolutionäres neues Feature, aber sehr praktisch und ein schönes Beispiel für KI-Features, die nicht nur darauf abzielen, menschliche Intelligenz zu ersetzen, sondern zu ergänzen und sogar zu erweitern. Nicht nur praktisch für Schüler und Studenten - sondern eigentlich für jeden, der offen ist, Neues zu lernen!

Spannende Demos:

Twitter tweet

Tools kurz & knackig:

• Photoshop Harmonize — Praktische neue KI-Feautures in Photoshop

• Snaptrude — Proposals erstellen mit KI-Unterstützung

• Ideogram Character — Bilderstellung mit Character Consistency

• BlockDL — Interaktiv die Funktionsweise von Neural Networks lernen

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser Sektion kuratieren wir die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

• Sehr coole Liste der Top 100 KI-Forscher – Ilya Sutskever ist natürlich auf Platz Eins, Robin Rombach (Black Forest Labs als erstes europäisches Start-up) für Deutschland vertreten. Der deutsche Jürgen Schmidhuber sogar auf Platz 8! Mistral fehlt komplett. Link
  

• Nobelpreisträger (und Ilya Sutskevers Mentor) fragt in seiner neuen Vorlesung: „Wird KI menschliche Intelligenz übertreffen?“ Anspruchsvoll, aber hörenswert. Link

• Mistral veröffentlicht Studie zum ökologischen Fußabdruck seines Large-2-Modells – Trainings- und Inferenzphase verursachen den Großteil von Emissionen und Wasserverbrauch. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Metas Vision für die Zukunft der persönlichen Superintelligenz für alle. Link
  

• Meta versuchte vergeblich, Top-Leute aus Mira Muratis „Thinking Machines Lab“ abzuwerben – selbst ein Paket über 1 Milliarde USD für eine einzelne Person wurde abgelehnt. Niemand wechselte. Link

• Microsoft will OpenAI-Zugang sichern – auch nach Erreichen der AGI. Noch gibt es keine Einigung, aber Gespräche laufen, um den Zugriff langfristig zu garantieren. Link

• NotebookLM bekommt Video-Overviews – Nutzer können sich automatisch vertonte Slideshows zu jedem Thema oder Dokument erstellen lassen. Link

• OpenAIs ChatGPT-Agent umgeht Cloudflares „Ich bin kein Roboter“-Test – durch präzises Browserverhalten, das menschliches Klicken perfekt imitiert. Link

• Hugging Face Co-Founder spricht im Interview über Open Source, KI-Forschung und wie man sich heute für eine Karriere in der KI aufstellen sollte. Link

• Tesla und Samsung schließen Milliarden-Deal für KI-Chips. Über 16 Mrd. USD fließen in Samsungs Werk in Texas, wo bis 2033 2nm-Chips für Teslas Robotik und autonome Fahrzeuge gebaut werden. Link

• Google testet neuen AI-Suchergebnis-Typ „Web Guide“ – kuratierte, thematische Inhalte statt klassischer Links. Potenzieller Gamechanger für SEO. Link

• Microsofts KI-Vorsprung gerät unter Druck – OpenAI schaut sich für seine Cloudbedürfnisse zunehmend bei der Konkurrenz um. Link

• „Learning without training“ – neue Studie zeigt, wie LLMs durch Prompts interne Gewichte ändern. Das erklärt, warum sie neue Aufgaben ohne Nachtraining lernen können. Link

• xAI startet Warteliste für „Imagine“ – ein KI-Tool für Bilder und Videos mit Ton, ähnlich Google Veo 3. Kommt bald in Grok. Link

• Berkeley, Stanford und Databricks stellen GEPA vor – eine KI, die ihre eigenen Prompts umschreibt. Ergebnis: 35x effizientere Prompts, 10 % höhere Genauigkeit als bestehende Methoden. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Was wäre, wenn KI das globale Wirtschaftswachstum massiv beschleunigt? Der Economist denkt das Szenario durch – mit Chancen, Risiken und überraschenden Nebenwirkungen. Link

• Weltweit ringen Regierungen um die Vorherrschaft in der KI. Der geopolitische Wettlauf um Standards, Infrastruktur und Talente ist in vollem Gange. Link

• China legt Aktionsplan zur KI-Entwicklung vor – mit Fokus auf Open Source und globaler Kooperation. Das Papier wurde wenige Tage nach der US-KI-Strategie veröffentlicht. Link

• Die Shanghai AI World Expo zeigt humanoide Roboter für den Arbeitsmarkt – von Rezeption bis Lagerlogistik. China positioniert sich als Robotik-Vorreiter. Link

👷 Work & Education:

• OpenAIs neue Analyse zeigt: 28 % aller US-Beschäftigten nutzen ChatGPT bei der Arbeit – ein Sprung von 8 % im Vorjahr. KI wird zunehmend zum Bürostandard. Link

• Chinesische Universitäten setzen jetzt auf KI statt Verbote – mit AI-Literacy-Kursen und Campus-Zugängen. Ziel: höhere Produktivität und nationale Wettbewerbsfähigkeit. Link

• Walmart bringt vier KI-Superagenten: für Kunden (Sparky), Mitarbeitende, Lieferanten und Entwickler. Ziel: komplette Automatisierung der Handelsplattform. Link

• Figma bringt „Make“ – ein Prompt-to-Code-Tool, das Designs direkt in interaktive Prototypen verwandelt. Jetzt allgemein verfügbar. Link

• Google testet Opal – ein neues KI-Tool, das aus kurzen Textbeschreibungen Mini-Webapps generiert. Live-Test in den USA gestartet. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Lume ist eine KI-gesteuerte Lampe, die auch Wäsche zusammenlegt. Ziel: ein alltagstauglicher Haushaltsroboter mit Formfaktor für private Wohnräume. Link

• Google bringt virtuelle Umkleidekabine – mit KI-generierter Kleidungsvorschau am eigenen Körper. Erste Tests laufen in der US-Suche. Link

🔐 AI Safety:

• Hertz-Kunden beschweren sich über KI-Scans ihrer Mietwagen – angeblich kommt es dadurch häufiger zu ungerechtfertigten Schadensforderungen. Link

• Meta AI wird wegen illegaler Trainingsdaten verklagt – laut Klageschrift wurden Pornoinhalte ohne Zustimmung genutzt, um Modelle zu trainieren. Link

• Studie zeigt: Menschen erkennen KI-generierte Bilder oft nicht – selbst bei offensichtlichen Details. Visuelle KI wird immer realistischer. Link

🏥 Health & Science:

• Stanford entwickelt virtuelles KI-Labor für Biomedizin – mit Agenten, die neue Antikörper entdecken, Theorien diskutieren und Experimente planen. Erste Ergebnisse bei COVID-19-Nanobodies. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• PwC-Studie: KI-Werbung wird zum Wachstumstreiber für Medien- und Entertainmentbranche weltweit. Neue Geschäftsmodelle und höhere Marge durch personalisierte Ads. Link

• Vogue gerät unter Druck: Guess schaltete in der Augustausgabe eine Anzeige mit KI-generiertem Model – Kritiker sprechen von Täuschung und fehlender Transparenz. Link

• Adobe bringt neue Photoshop-KI: Harmonize (Farbabgleich), Generative Upscale (Bildvergrößerung) und mehr. Ziel: mehr Realismus, weniger Nachbearbeitung. Link

🧂 Salty Memes:

Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Bis Dienstag!

Unser Lieblings-KI-Entwickler (ja…wir haben mehrere) Andrej Karpathy arbeitet nicht mehr bei einer der großen KI-Firmen, sondern in seinem eigenen Unternehmen. Doch sein Einfluss ist größer denn je. Er hat den Begriff „Vibecoding“ geprägt – nun kam auch heraus, dass der Begriff „Halluzinierung“ im KI-Kontext von Karpathy stammt. Kein Wunder, dass Elon Musk unbedingt wieder mit ihm arbeiten möchte.
Wir bereiten uns in dieser Ausgabe kollektiv auf GPT-5 vor, das vermutlich nächste Woche kommen könnte.

Peanuts für heute:

• 🆕 Die Große Nuss: OpenAI's GPT5 kommt bald! Hier ist was wir schon wissen!

• 🛠️ Trai it Out: JSON Prompting - Ja oder Nein?

• 📊 Highlight: Erste Reaktionen auf Trumps KI-Plan

Heute heißt unser Partner Hubspot! In ihrem kostenfreien “Guide to AI” gibt es u.a. 100 Prompts, um mit ChatGPT noch effizienter zu werden - schaut mal rein, ihr unterstützt damit unsere Arbeit:

Want to get the most out of ChatGPT?

ChatGPT is a superpower if you know how to use it correctly.

Discover how HubSpot's guide to AI can elevate both your productivity and creativity to get more things done.

Learn to automate tasks, enhance decision-making, and foster innovation with the power of AI.

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🥜 Die größte Nuss:

🆕 OpenAI's GPT5 kommt bald! Hier ist was wir schon wissen!

Nach monatelangem Spekulieren verdichten sich die Anzeichen: GPT-5 steht kurz vor der Veröffentlichung. Während OpenAI weiterhin offiziell schweigt, deuten verschiedene Quellen darauf hin, dass das nächste große Sprachmodell bereits in der finalen Testphase ist. Was wissen wir bisher über GPT-5? Nicht viel! Aber wir erzählen es euch!

Die neue Strategie: Ein Modell für alles

OpenAI plant einen fundamentalen Strategiewechsel. Statt verschiedener Modelle für unterschiedliche Aufgaben soll GPT-5 zu einem einheitlichen System werden, das alle bisherigen Funktionen vereint. Das bedeutet konkret: Schluss mit dem verwirrenden Modell-Picker in ChatGPT.

Die Vision ist klar formuliert: "Eine magische, einheitliche Intelligenz", die automatisch erkennt, wann sie intensiv nachdenken muss und wann schnelle Antworten ausreichen. GPT-5 wird die bewährten GPT-Fähigkeiten mit der Reasoning-Technologie der o-Serie kombinieren. Das o3-Modell wird daher nicht mehr als eigenständiges Produkt erscheinen, sondern direkt in GPT-5 integriert. Es soll jedoch weiterhin möglich sein, bewusst ein spezifisches Modell auszuwählen - es soll nur nicht mehr notwendig sein.

Hinweise aus der LM Arena

GPT-5 könnte bereits heimlich getestet werden. In der LM Arena - einer Plattform, auf der verschiedene KI-Modelle anonymisiert gegeneinander antreten - sind kürzlich neue, unbekannte Modelle aufgetaucht. Nutzer bewerten dabei blind verschiedene Antworten, ohne zu wissen, welches Modell dahintersteckt.

Die LM Arena funktioniert als eine Art "Rating-System für KI-Modelle": Zwei anonyme Modelle beantworten dieselbe Frage, Nutzer wählen die bessere Antwort, und die Modelle erhalten entsprechende Bewertungen. Neue Einträge wie "Starfish" und "Nectarine" haben die Community aufhorchen lassen - ihre Leistung deutet auf modernste Technologie hin.

Diese mysteriösen Modelle treten gegen o3-alpha an, was darauf hindeutet, dass es sich um Varianten von GPT-5 handeln könnte - möglicherweise die angekündigten Mini- und Nano-Versionen. Laut Berichten soll GPT-5 in mehreren Bereichen deutliche Verbesserungen zeigen:

• Programmierung: Besonders bei komplexen, realistischen Coding-Aufgaben in großen Codebases

• Wissenschaftliche Disziplinen: Mathematik, Physik und technische Probleme

• Kreatives Schreiben: Literarische Texte und kreative Inhalte

• Dynamische Denksteuerung: Intelligente Anpassung der Rechenleistung je nach Aufgabenschwierigkeit

Ein Tester behauptet sogar, GPT-5 übertreffe Claude Sonnet 4 in direkten Vergleichen - allerdings ist das nur die Meinung einer Person, und Anthropic hat mit Claude Opus 4 ein noch stärkeres Modell in der Hinterhand.

Wichtig ist: Vieles davon basiert auf Leaks, Gerüchten und inoffiziellen Quellen. OpenAI selbst hält sich bedeckt und hat noch keine offiziellen Details zu GPT-5 bestätigt. Die Informationen stammen aus verschiedenen Kanälen - von Brancheninsidern über Tester bis hin zu Beobachtungen in der LLM Arena.

Erinnert ihr euch noch an Paul die Krake, die für die WM 2010 Fußballergebnisse vorausgesagt hat? Wir haben in der Redaktion eine eigene Orakel-Krake, und die ist sich sehr sicher, dass GPT-5 nächste Woche herauskommt! Wir hoffen jedenfalls darauf!

🛠️ Trai it out:

JSON Prompting - Ja oder Nein?

Gerade geistert wieder ein Prompting-Tipp durch die KI-Influencer Bubbles auf LinkedIn und Twitter - “JSON-Prompting” - das sieht dann z.B. so aus:

{
  "aufgabe": "Schreibe einen Marketing Text über xyz.",
  "zielgruppe": "StudentInnen zwischen 18-25 Jahren",
  "struktur": {
    "laenge": "350 Wörter",
    "tonalitaet": "locker, aber professionell"
  }
}

Das ist gut und einfach strukturiert und auf den ersten Blick klingt es auch irgendwie logisch, dass Sprachmodelle und Assistenten wie ChatGPT damit gut umgehen können.

Aber: Leider handelt es sich bei dem “Tipp” einfach um eine Fehlinformation. Denn –Selbst OpenAI schreibt: Für die meisten Aufgaben macht es viel mehr Sinn, seine Prompts mit Hilfe von Markdown oder XML zu formatieren, als JSON zu nutzen. Im Programmierkontext ist JSON sehr nützlich, bringt aber auch viele Nachteile in Struktur und Komplexität mit sich.

Besser wäre also z.B. ein solches Format in Markdown-Formatierung:

# Aufgabe: Schreibe einen Marketing Text
## Thema
Das Thema für den Text ist...
## Zielgruppe
Der Text richtet sich an StudentInnen zwischen 18-25 Jahren.
## Struktur
- Länge: 350 Wörter
- Tonalität: Locker, aber professsionell

Oder eben in XML-Struktur, z.B. so:

<aufgabe>Schreibe einen Marketing Text</aufgabe>
<thema>Das Thema für den Text ist...</thema>
<zielgruppe>Der Text richtet sich an StudentInnen zwischen 18-25 Jahren.</zielgruppe>
<struktur>
  <laenge>350 Wörter</laenge>
  <tonalitaet>Locker, aber professsionell</tonalitaet>
</struktur>

Auf den ersten Blick sehen beide dem JSON Beispiel sehr ähnlich, aber gerade für noch deutlich längere und komplexere Prompts sind Markdown und XML viel besser geeignet. Das liegt unter anderem daran, dass JSON sehr anfällig für Fehler mit Anführungszeichen ist, Stichwort “Escaping” - und das dann schnell zu ungewollten Strukturfehlern führen kann.

Es bleibt festzuhalten: Prompting ist ein Aufgabenfeld, das immer noch im ständigen Wandel ist - oft gibt es kein klares “Richtig” und “Falsch”, aber manchmal dann eben doch. In einem so dynamischen Feld wie KI es aktuell ist, sind schnell Halbwahrheiten oder falsche Informationen im Umlauf. Die zu erkennen, ist nicht immer trivial. Am besten funktioniert immer noch: Selbst ausprobieren. Und als Quelle sollte man weniger auf irgendwelche Möchtegern-Tech-Influencer hören, als auf die Erfinder der KI-Modelle selbst: Sowohl OpenAI, als auch Anthropic bieten zum Thema Prompting viele wertvolle Informationen, u.a.:

• OpenAI GPT-4.1 Prompting Guide

• Anthropic Prompt Engineering Overview

Spannende Demos:

Gerüchten nach zu urteilen, könnte es sich bei diesem neuen “Mystery-Model” um GPT-5 handeln…:

Twitter tweet

Tools kurz & knackig:

• Doco — Ein KI-Copilot für Microsoft Word

• Claude Code Router — Requests einfach an ein anderes KI-Modell umleiten

• CopyCat — Browser Automation mit Hilfe von KI

• Singify — KI-gestütztes Musik Stem Splitting und Vocal-Extraktion

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser neuen Sektion kuratieren wir zukünftig die aus unserer Sicht wichtigsten Links:

• Anthropic zeigt in einer neuen Studie: KI-Modelle können ungewollt Eigenschaften anderer Modelle übernehmen – sogar wenn die Trainingsdaten “sauber” wirken. Eine Art “subliminales Lernen”, das neue Risiken birgt – selbst wenn es keine offensichtlichen Hinweise im Datensatz gibt. Link 
  

• Im Rahmen von Trumps KI-Aktionsplan gibt es eine Executive Order zur Verhinderung von “Woke-KI” in der Bundesregierung.Hier ist diese Durchführungsverordnung, und sie erklärt immer noch nicht, was das jemals bedeuten sollte. Link
  

• Ein durchgesickertes Memo von Anthropic enthüllt, dass der Gründer Dario Amodei beschlossen hat, Investitionen von Nationalstaaten, wie den Monarchien am Persischen Golf, anzunehmen, obwohl er dies zuvor aus Menschenrechtsgründen ausgeschlossen hatte. Diese Entscheidung wird durch ein Wettrennen um Kapital angetrieben, und wenn andere bereit sind, das Geld anzunehmen, fühlt er, dass er es sich nicht leisten kann, zurückzufallen. Link

👩‍💻 Tech-News:

• OpenAI hat bestätigt, dass der ChatGPT-Agent jetzt komplett für Nutzer:innen mit Plus- oder Teams-Plan verfügbar ist. Wer sich das Feature also bisher nur angeschaut hat – jetzt ist die Gelegenheit, es selbst zu testen. Link 
  

• Metas Llama war ein Vorreiter bei Open-Source-LLMs, aber neun der zehn führenden Open-Source-Modelle sind jetzt chinesisch. Link
  

• Amazon hat ein kleines Unternehmen gekauft, das hinter einem KI-Wearable steht, das alles, was Sie sagen, mithört. Link

• Elon Musk will Vine zurückbringen – als KI-Version. Der Video-App-Klassiker soll bei X ein Comeback feiern. Link

• Deepmind CEO Demis Hassabis spricht im Podcast mit Lex Fridman über AGI-Entwicklung im Warp-Speed-Modus – inklusive „No-Failure“-Forschung und evolutionären Mustern. Link 

• ChatGPT kann jetzt direkt in Notion DeepResearch nutzen. Link

• Neues Modell schlägt LLMs bei komplexem Denken – 100x schneller mit nur 1.000 Trainingsbeispielen. Hierarchical Reasoning Model (HRM) setzt auf strukturierte Logik statt Statistik. Link

• Neuralink arbeitet am bionischen Auge. Musk will mit KI und Implantaten das Sehen für Blinde ermöglichen – die ersten Studien laufen. Link

• MIT bringt Robotern bei, ihren eigenen Körper zu verstehen. Eine neue visuelle KI hilft Maschinen, Bewegungen besser zu kontrollieren – Basis für autonomes Verhalten. Link

• OpenAI erklärt in einem neuen Leitfaden, wie du MCP-Server (Model Customization Platform) nutzt, um ChatGPT sicher mit deiner internen Datenbank zu verbinden – inkl. Search über Kundendaten und internen Content. Link 

• OpenAI sichert sich über 1 Mrd. Dollar zusätzlich von Founders Fund und Dragoneer – im Rahmen der aktuellen 30-Milliarden-Runde. Oracle liefert dafür über 4,5 Gigawatt Rechenpower. Link 

• xAI legt beim Ausbau der KI-Infrastruktur einen rasanten Gang ein: Der neue Supercluster "Colossus 2" soll bald über 550.000 Nvidia‑Chips bereitstellen und könnte damit zu den größten KI-Rechenzentren der Welt gehören. Link 

• Eric Schmidt schätzt, dass digitale Superintelligenz – quasi „Einstein & da Vinci in deiner Tasche“ – in 10 Jahren Realität ist. Seine Warnung: Nicht Terminator-Szenarien seien gefährlich, sondern der „Drift“ – also dass wir KI stillschweigend zu viel Verantwortung abgeben. Link

• Anthropic könnte bald mit über 100 Milliarden Dollar bewertet werden – Investoren liebäugeln laut The Information mit einem neuen Megadeal. Grund: Die operativen Margen steigen stark, teils über 70 %. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• AI ja, Wirtschaftsboom nein: Obwohl KI die US-Wirtschaft messbar beeinflusst, erwarten Ökonomen für 2025 nur 1,4–2,5 % BIP-Wachstum. Link 

• Trumps neue KI-Strategie setzt auf Militär, Deregulierung und geopolitische Dominanz. Kritiker warnen vor mangelnder Sicherheit und zu viel Industrieeinfluss. Link

• Anthropic warnt: Um Chinas KI-Ausbau einzuholen, braucht die US-KI-Branche bis 2028 etwa 50 Gigawatt zusätzliche Stromkapazität – das Doppelte vom Spitzenbedarf New Yorks. Link 

• China fordert eine globale KI-Organisation, um internationale Regeln zu schaffen. Der Vorstoß kommt kurz nach westlichen Regulierungsplänen – geopolitisch brisant. Link

• Trotz US-Verbot: Nvidia-Chips im Wert von 1 Mrd. USD wurden nach China geschmuggelt. Die Exportkontrollen zeigen massive Schlupflöcher. Link

• Neue Chips sollen das Energieproblem der KI lösen. Spezialhardware für Inferenz senkt Stromverbrauch, Hitze und Kosten – entscheidend für Skalierung. Link

👷 Work & Education:

• Die FT untersucht die Frage, ob KI die Arbeitsplätze für Hochschulabsolventen gefährdet. TLDR: Die Zahl der Absolventenjobs ist gesunken, aber wahrscheinlich noch nicht deswegen. Link

• KI prompten ist out – „Context Engineering“ ist jetzt das Ding. Statt nur tolle Fragen zu stellen, geht’s darum, deiner KI strukturierte Infos, Speicher und smarte Agenten zur Seite zu stellen. Hol dir hier die 160-seitige Übersicht. Link 

• ChatGPT im Hörsaal: Ein Bericht beschreibt, wie KI die Hochschulbildung verändert – bei Prüfungen, Hausarbeiten und der klassischen Lehre. Link 

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• GitHub testet mit Spark eine neue Funktion, mit der du aus einem KI-Prompt innerhalb von Minuten einsatzfähige Apps generieren kannst. Link 

🔐 AI Safety:

• Sam Altman warnt vor einer Welle von „KI-Fraud“ – KI-Systeme können heute gängige Authentifizierungsverfahren aushebeln, darunter biometrische Verifizierungen bei Banken. Die Branche brauche dringend neue Sicherheitsstandards. Link 

• US-Behörden: Mann plante Bombenanschläge in Manhattan mit Hilfe von KI. Er nutzte Chatbots zur Bauanleitung – ein realer Missbrauchsfall generativer Modelle. Link

• LeBron James verklagt ein KI-Unternehmen, weil User ihn per KI in Geburtsszenen montieren – inklusive viraler Videos. Es geht um Persönlichkeitsrechte und KI-generierte Deepfakes. Link 

🏥 Health & Science:

• Google DeepMind hat mit seinem Gemini-Modell bei der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) offiziell Gold-Niveau erreicht. Im Gegensatz zu OpenAI wurde Gemini unter echten Prüfungsbedingungen getestet – inklusive offizieller Bewertung durch die IMO-Organisation. Link 

🖼️ Kreativindustrie:

• Suno hat Version 4.5+ seines Musik-KI-Modells veröffentlicht. Neu sind Funktionen wie Vocal Swap, Stilvorlagen aus Playlists und bessere Kontrolle über den Songaufbau – ein weiterer Schritt zur Spotify-fähigen KI-Produktion. Link

• KI-Zusammenfassungen kosten Online-Medien massenhaft Leser. Eine Studie zeigt: Snippets von Google & Co. führen zu 70 % Reichweitenverlust. Link

• YouTube Shorts bekommt neue KI-Funktionen: Lade ein Bild hoch, erstelle automatisch animierte Videos inklusive Effekte – direkt in der App. Link 

📈 Charts:

Pew hat ihre ChatGPT-Umfrage vom letzten Jahr aktualisiert. Die Nutzung hat sich seit dem Sommer 2023 ungefähr verdoppelt. Der Anteil der berufstätigen Erwachsenen, die ChatGPT für die Arbeit nutzen, hat sich im gleichen Zeitraum auf etwa 28% verdreifacht. Zwei Drittel der US-Erwachsenen haben ChatGPT noch nicht genutzt.

🧂 Salty Memes:

Du hast Fragen, Anmerkungen oder brauchst unsere Hilfe?
Schreib uns einfach an:
hallo@aipeanuts.com

Bis Freitag!

Es ist so viel passiert, dass wir am besten sofort loslegen!
Wir haben euch vermisst - ihr uns sicher auch! Also, los geht's!

Peanuts für heute:

• 🇺🇸 Die Große Nuss: Trump’s großer KI Plan

• 🛠️ Trai it Out: Präzises Bild-Upscaling mit dem neuen Magnific Modell

• 📊 Highlight: Alibaba mit OpenSource KI-Coding Tool & Sam Altman nennt seine drei größten KI-Sorgen

🥜 Die größte Nuss:

🇺🇸 Trump's KI Action Plan: Das 90-Punkte-Programm um das Rennen zu gewinnen

Das Weiße Haus hat diese Woche den lange erwarteten "AI Action Plan" veröffentlicht – und damit praktisch erklärt: Amerika will die unumstrittene KI-Supermacht werden. Soweit nichts Neues.

Das 23-seitige Dokument ist weniger Strategie als vielmehr Kampfansage: An China, an übertriebene Regulierung und an alle, die glauben, man könne KI-Entwicklung durch bürokratische Hürden ausbremsen.

Die drei Säulen der KI-Weltmacht

Trump teilt seine KI-Vision in drei zentrale Bereiche auf:

Säule 1: Innovation beschleunigen: Bürokratie abbauen, Open-Source-Modelle fördern, “Woke AI verbieten”… was auch immer das heißen soll. Die Botschaft ist klar: Amerikanische Kreativität soll sich entfalten können, ohne sich durch regulatorische Stolpersteine zu kämpfen.

Säule 2: Infrastruktur ausbauen: Das größte Problem für die KI-Entwicklung, und darüber haben wir ja schon häufig geschrieben, ist Energie. China hat da einen riesigen Vorteil gegenüber den USA. Der Plan sieht eine massive Netzerweiterung vor. Oben drauf schnellere Genehmigungen für Halbleiter-Fabriken und Rechenzentren, Chip-Produktion zurück auf US-Boden holen.

Säule 3: Internationale Führung: Amerikanische KI-Systeme und Standards an Verbündete exportieren, chinesischen Einfluss kontern, Export-Kontrollen für Advanced Chips verschärfen.

Was das konkret bedeutet

Der Plan ist im Kern eine Kampfansage an die bisherige KI-Politik. Während die Biden-Administration auf Regulierung und Vorsicht setzte, dreht Trump den Spieß um: Regulierung wird als Innovationsbremse gesehen, die amerikanische Unternehmen gegenüber China benachteiligt.

Besonders brisant ist die Kehrtwende bei der Federal Trade Commission. Unter Biden hatte die FTC aggressiv gegen Big Tech ermittelt und Deals wie Microsoft-OpenAI oder Amazon-Anthropic unter die Lupe genommen. Diese Untersuchungen sollen nun auf den Prüfstand – mit der expliziten Frage, ob sie KI-Innovation behindern. Das ist ein Freifahrtschein für Tech-Konzerne, die ihre KI-Investments bisher vorsichtig dosiert haben.

Gleichzeitig verschärft Trump paradoxerweise die Kontrollen gegenüber China. Nvidia darf zwar wieder bestimmte Chips nach China verkaufen, aber die Schlupflöcher im Export-System sollen geschlossen werden.

Die Gewinner und Verlierer

Die größten Profiteure sind paradoxerweise die Tech-Giganten, die unter Biden noch als Monopolisten galten. Meta, Google, Amazon und Microsoft können aufatmen: Ihre laufenden Kartellverfahren werden auf "Innovationsfreundlichkeit" geprüft. Meta's drohende Instagram-Aufspaltung? Wahrscheinlich vom Tisch. Microsoft's komplexe OpenAI-Partnerschaft? Kein Problem mehr, solange sie amerikanische KI-Dominanz stärkt.

Nvidia steht vor einem Dilemma. Einerseits profitiert das Unternehmen vom geplanten Infrastruktur-Boom – mehr Rechenzentren bedeuten mehr Chip-Verkäufe. Andererseits werden die Export-Kontrollen verschärft. Die lukrativen Schlupflöcher, durch die chinesische Unternehmen bisher an amerikanische KI-Chips kamen, sollen geschlossen werden. Nvidia-Aktionäre schienen sich wenig zu sorgen – die Aktie stieg nach der Ankündigung um 2 Prozent.

Open-Source-Entwickler wie Meta's Llama-Team dürften sich freuen. Der Plan fördert explizit offene KI-Modelle und will Unternehmen dazu bringen, diese zu nutzen. Sogar Wissenschaftler sollen unter Druck gesetzt werden: Wer seine Datensätze nicht für Startups freigibt, riskiert weniger Fördergelder.

Die Verlierer finden sich hauptsächlich außerhalb der USA. Europäische KI-Unternehmen wie Mistral stehen vor einem Problem: Wenn Amerika "Full-Stack AI Export Packages" durchsetzt, müssen Länder, die amerikanische Chips kaufen, möglicherweise auch amerikanische KI-Software verwenden. Das würde europäische KI-Souveränität praktisch unmöglich machen.

🛠️ Trai it out:

Präzises Bild-Upscaling mit dem neuen Magnific Modell

Bilder einfach “hochskalieren” zu können wirkte in der Zeit vor KI wie ein unerreichbarer Traum aus Fernsehserien wie CSI. Doch schon letztes Jahr sorgte u.a. das KI-Tool Magnific für einige Furore, da sie den Traum zur Realität machten.

Mit dem Tool ist es möglich, die Qualität von Fotos - egal ob “echt” oder KI-generiert einfach zu verbessern. Jedoch gab es dabei immer noch Grenzen, denn genau wie KI beim Texte Generieren halluzinieren kann, war das auch bei Bildern der Fall. Das Hochskalieren klappte oft gut, aber sorgte auch oft für ungewollte Veränderungen. Gerade Gesichter sahen dann oft anders aus als vorher.

Jetzt verspricht Magnific, das mittlerweile Teil der Plattform Freepik ist, mit einem neuen Modell genau das Problem zu lösen:

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Das Tool richtet sich an Pro-Nutzer und ist daher nicht gratis verfügbar, auf Freepik allerdings auch schon in dem günstigen Abo für 8€/Monat.

Spannende Demos:

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Tools kurz & knackig:

• SkyReels — KI-Video Tool mit Gratis Credits

• Pika — Wird jetzt zu einer “Social AI Video” App

• Composio — Neuer Enterprise AI Agent Builder

• Trickle — KI Website Builder mit “Co-Creation”

• Lovart — Neues KI Design Tool

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser neuen Sektion kuratieren wir zukünftig die aus unserer Sicht wichtigsten 3 Links:

• Alibaba startet Open-Source-Angriff auf US-Konkurrenz mit dem Coding-Modell Qwen3-Coder. Der chinesische Techriese stellt auch seinen Coding-Agenten Qwen Code frei zur Verfügung – und zieht damit in den globalen Wettbewerb mit Anthropic, OpenAI & Co. Auch ByteDance (Seed-Coder, Trae) und Moonshot AI (Kimi K2) haben zuletzt massiv in Coding-Modelle investiert. China legt nach – in einem Bereich, den bisher US-Firmen dominierten. Link

• Gemini wächst deutlich langsamer – trotz 450 Millionen aktiver Nutzer bleibt Google klar hinter OpenAI. Google meldet für Gemini zwar 450 Millionen monatlich aktive Nutzer, das entspricht aber nur einem Anstieg von 28,6 % seit März. Gleichzeitig gibt es keine Angaben zum Umsatz der App – nur dass Gemini-API-Verkäufe die Cloud-Sparte mit antreiben. OpenAI dominiert weiter, Google bleibt die klare Nummer zwei – mit sinkender Dynamik. Link
  

• Sam Altman nennt drei große KI-Risiken: Erstens könnten „Bad Guys“ zuerst Superintelligenz erreichen und damit Biowaffen oder Finanzchaos erzeugen. Zweitens droht Kontrollverlust – also autonome Systeme, die sich menschlichen Anweisungen entziehen. Drittens warnt Altman vor einer schleichenden Übernahme: KI könnte so tief in kritische Infrastrukturen eingebettet sein, dass Menschen Entscheidungen nur noch folgen, nicht mehr selbst treffen. Link

🇪🇺 EU-News:

• Großbritannien und OpenAI unterzeichnen strategische Partnerschaft – Fokus liegt auf Forschung, KI-Sicherheit und Infrastrukturförderung. Link

👩‍💻 Tech-News:

• OpenAI will Oracle jährlich satte 30 Milliarden Dollar für Rechenzentrumsdienste zahlen – vor allem für das riesige „Stargate“-Projekt mit 4,5 Gigawatt Leistung. Zum Vergleich: Das ist das Dreifache von OpenAIs aktuellem Jahresumsatz (10 Mrd.). Link

• Claude bekommt bald ein Gedächtnis: Anthropic arbeitet an einem Memory-Feature für die mobile App von Claude. Link 

• Ein neues KI-Startup hat die Beta-Phase beendet und öffnet den Zugang zu seiner Video-App, die komplett auf einer KI-generierten menschlichen Figur basiert. Sie nennen es die erste rein KI-basierte Social-Video-Plattform. Link 

• xAI-Mitarbeiter mussten Videos von ihren Gesichtsausdrücken aufnehmen – damit Grok lernt, was ein menschliches Gesicht ist und wie Emotionen aussehen. Link 

• Amazon übernimmt das KI-Wearables-Startup Bee. Deren Geräte zeichnen Gespräche auf und verwandeln sie in To-dos und Erinnerungen – voll automatisiert. Link 

• OpenAI testet „o3 Alpha“ – ein Update der o3-Reihe mit Fokus auf Webdesign und einfache Game-Entwicklung. Erste Nutzerberichte loben die gestiegene Code-Qualität. Link

• MIT-Forscher entdecken neue Fähigkeiten von Tokenizern – spezielle Encoder-Netzwerke können Bilder manipulieren, Texte generieren und Bildbearbeitung durchführen. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Kimi ist das neue Deepseek: Das Open-Source-Modell aus China erreicht Top-5-Rang im LMArena-Benchmark und liegt damit auf Claude-Niveau. Link

• AI-Investitionen fressen sich durch die US-Volkswirtschaft: Laut Macro-Analyst Kedrosky entspricht der aktuelle Capex für KI-Rechenzentren bereits 20 % des historischen Eisenbahnausbaus der 1880er. Link

• Amazon schließt sein KI-Labor in Shanghai – offiziell wegen „strategischer Anpassungen“, inoffiziell wohl wegen geopolitischem Druck und Cloud-Entlassungen. Link

• AI beeinflusst das US-Wachstum bereits – aber nicht genug, um die Wirtschaft zu retten. Die Prognosen für 2025 liegen nur bei 1,4–2,5 % BIP-Wachstum. KI treibt Produktivität, aber der Makroeffekt bleibt bislang begrenzt. Link

• Mark Zuckerberg kündigt massive Investitionen an: Meta will „Hunderte Milliarden Dollar“ in Compute für Superintelligenz stecken. Capex-Leitlinie 2025: 64–72 Mrd. Dollar. Link

👷 Work & Education:

• LLMs fürs Accounting? Ein Fachbeitrag erklärt, warum Fehlertoleranz der Knackpunkt bleibt. Modelle werden besser, aber der Usecase entscheidet – nicht der Fortschritt allein. Link

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Delta will Ticketpreise künftig mit KI dynamisch anpassen – und bekommt Gegenwind von US-Politikern. Link

• Google DeepMind stellt Aeneas vor – ein KI-System, das beschädigte lateinische Inschriften entschlüsselt und geografisch zuordnet. Der Einsatz für Historiker und Archäologen reicht von Datierung bis Textrekonstruktion. Link

🔐 AI Safety:

• Die Mehrheit der Teenager nutzt KI für Flirts und Chats – bevorzugt aber weiterhin echte Menschen. Die Studie zeigt eine hohe Nutzung bei gleichzeitigem Bewusstsein für Risiken. Link

• Altman warnt vor einer bevorstehenden KI-Betrugswelle – gängige Bank-Authentifizierungsmethoden wurden bereits durch KI umgangen. Link

🏥 Health & Science:

• OpenAIs medizinischer Copilot reduziert Fehler in kenianischen Kliniken – Penda Health berichtet von besseren Diagnosen und sichereren Behandlungsverläufen. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• YouTube führt neue Shorts-Tools ein – mit Foto-zu-Video-Feature und KI-Effekten auf Basis von Veo 2. Zielgruppe sind Creator, die schnell hochwertigen Content erstellen wollen. Link

🧂 Salty Memes:

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Bis Dienstag!

Hallo Freunde!
Die Gerüchte um einen baldigen Release von GPT-5 laufen heiß, aber es gibt auch genügend News, die sich nicht nur auf Spekulationen stützen. Rein geht’s in die spannendsten Themen der letzten Tage:

Peanuts für heute:

• 🥇 Die Große Nuss: OpenAI gewinnt Mathe-Olympiade-Gold!

• 🛠️ Trai it Out: Ultrarealistisches Stimm-Klonen mit Hume

• 📊 Highlight: Meta weigert sich, den freiwilligen KI-Verhaltenskodex der EU zu unterschreiben

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🥜 Die größte Nuss:

🥇 OpenAI gewinnt Mathe-Olympiade-Gold!

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz ist fest mit Wettbewerben und Spielen verankert. Das große Go-Match von DeepMind gegen Lee Sedol 2016, oder als OpenAI menschliche Spieler im Computerspiel Dota besiegen konnte. Dann war es der Turing Test, den es zu schlagen galt - nach und nach brechen diese Mauern.

Eine weitere ist nun gefallen: Künstliche Intelligenz hat Gold bei dem anspruchsvollsten Mathematikwettbewerb der Welt gewonnen.

Alle Augen sind dabei auf OpenAI gerichtet, obwohl sich hier etwas Forschungsdrama andeutet: Google DeepMind es wohl ebenfalls geschafft hat, hält sich aber an die sieben tägige Sperrfrist. OpenAI war einfach schneller im Announcement. Ein experimentelles KI-Modell des Unternehmens hat bei der International Math Olympiad (IMO) 2025 Gold gewonnen, und zwar unter exakt denselben Bedingungen wie die menschlichen Teilnehmer.

Das wirklich Bemerkenswerte? Das System löste fünf von sechs Problemen ohne Zugang zu Tools, Internet oder Programmiersprachen. Nur mit reinem Reasoning über Stunden hinweg. Während o1 sekunden- und Deep Research minutenlang nachdachte, verbringt dieses System mehrere Stunden mit einem einzigen Problem.

Was die IMO-Challenge so besonders macht

Die International Math Olympiad gilt als härtester Mathematik-Wettbewerb der Welt. Sechs Aufgaben, 4,5 Stunden pro Tag, nur Stift und Papier. Die Probleme sind sehr schwer, erfordern kreative Lösungsansätze und großen mathematische Eleganz.

OpenAI's Modell erreichte nun 35 von 42 Punkten – genug für Gold. Von 630 Teilnehmern schafften nur 67 diese Schwelle. Der entscheidende Unterschied zu bisherigen Benchmarks liegt im Zeithorizont: Während Grundschul-Mathe in 0,1 Minuten lösbar ist, benötigen IMO-Aufgaben oft 100 Minuten intensiver Denkarbeit.

Alexander Wei von OpenAI beschreibt es als Durchbruch in "general-purpose reinforcement learning and test-time compute scaling" – nicht als mathe-spezifisches System, sondern als allgemeines Reasoning-Modell.

Wie überraschend war dieser Fortschritt?

Sehr. Auf Prediction Markets wie Manifold (Plattformen, auf denen Nutzer Geld auf den Eintritt zukünftiger Ereignisse wetten), lag die Wahrscheinlichkeit wenige Stunden zuvor bei unter 25 Prozent. Das Ergebnis überrascht viele Experten.

Die berechtigte Kritik

Natürlich gibt es skeptische Stimmen. Gary Marcus bemängelt vor allem die fehlende Transparenz – OpenAI hat das Ergebnis präsentiert, aber wenig über die genaue Funktionsweise preisgegeben.

Die wichtigsten Kritikpunkte: Verallgemeinerbarkeit (funktioniert es auch bei nicht-mathematischen Problemen?), unklare Preprocessing-Schritte und astronomische Kosten bei stundenlanger Inferenz-Zeit.

Fields-Medaillen-Gewinner Terence Tao warnt zudem vor voreiligen Vergleichen, wenn die Testbedingungen nicht strikt kontrolliert sind. Ein CS-Student berichtete, dass die KI-Beweise schwer lesbar seien und stark von der Nachsicht der Bewerter abhingen.

Warum wir noch lange warten müssen

Das wichtigste Detail: Diese Technologie wird nicht in GPT-5 enthalten sein. OpenAI plant erst in mehreren Monaten eine Veröffentlichung mit vergleichbaren mathematischen Fähigkeiten.

Die Gründe sind offensichtlich: Stundenlange Inferenz-Zeit macht das System unpraktikabel für den Alltag. Die Kosten sind astronomisch. Das System wurde für mathematisches Reasoning optimiert – bei anderen Aufgaben könnte es schlechter abschneiden als heutige Modelle.

Für komplexe wissenschaftliche Beweise könnte das relevant werden – wenn die Kosten stimmen. Für den Alltag bleiben Ultra-Reasoning-Modelle noch Jahre entfernt. Der wahre Test wird sein, ob OpenAI diese Technologie kosteneffizient skalieren kann.

🛠️ Trai it out:

Headline

Die “empathischen” Sprachfähigkeiten von Hume haben wir bereits im April 2024 vorgestellt. Mittlerweile hat sich Hume zu einer vollen Toolsuite mit KI-Voice Fähigkeiten weiterentwickelt.

Es gibt Text-to-Speech, und auch Speech-to-Speech Fähigkeiten, um z.B. Voice Agents zu bauen.

Besonders beeindruckend sind bei Hume zwei Aspekte: Die KI-Stimmen wirken extrem realistisch, weil sie eine große Bandbreite an Stimmfarben- und Emotionen abdecken können. Und außerdem lässt sich die eigene Stimme mit Hume mit nur einer kurzen Sprachaufnahme sehr originalgetreu klonen. Das ist dann z.B. für jegliche Content-Erstellung nützlich.

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Probiert’s mal aus! Hume lässt sich kostenfrei testen, noch mehr Features und Nutzung gibt’s in den Bezahl-Plänen schon ab $3 im Monat.

Zusammengefasst:

Spannende Demos:

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Tools kurz & knackig:

• Decart — Live Stream Video Diffusion Model

• AI 3D Bust Maker — Vom einzelnen Foto zum 3D-Druck Modell dank AI

• Levio — KI-gestütztes Video Editing

🍭🍬 Gemischte Tüte

📖 Must Reads:

Unsere Gemischte Tüte ist immer vollgepackt - in dieser neuen Sektion kuratieren wir zukünftig die aus unserer Sicht wichtigsten 3 Links:

• Meta weigert sich, den freiwilligen KI-Verhaltenskodex der EU zu unterschreiben – das sei eine Innovationsbremse. Der Konzern unterstützt zwar grundsätzlich den AI Act, lehnt aber die zusätzlichen Vorgaben des freiwilligen „Code of Practice“ ab. Diese seien zu restriktiv und könnten das Wachstum behindern. Die Entscheidung zeigt einmal mehr die wachsenden Spannungen zwischen Big Tech und europäischen Regulierern, wenn es um die Governance von KI geht. Link
  

• Ein Entwickler rechnet vor, warum KI-Agenten noch lange nicht produktiv einsetzbar sind: Fehler addieren sich exponentiell. Bei 95 % Erfolgsrate pro Schritt liegt die Gesamterfolgswahrscheinlichkeit über 20 Schritte hinweg nur noch bei 36 %. Für den Produktionseinsatz braucht es aber 99,9 %+. Zudem verursachen lange Kontextfenster quadratische Tokenkosten – längere Gespräche werden schnell untragbar teuer. Fazit: Das Problem ist nicht die KI, sondern das Design brauchbarer Agentenwerkzeuge. Link

• Forschende von OpenAI, DeepMind, Anthropic und Meta schlagen gemeinsam Alarm: Wenn wir nicht schnell handeln, verlieren wir das Verständnis dafür, wie KI-Modelle „denken“. Über 40 Autoren warnen, dass sich das Fenster zur Überwachung von KI-Schlussfolgerungen bald für immer schließen könnte. Link

🇪🇺 EU-News:

• Mistral launcht Devstral, eine neue Open-Source-Familie von KI-Modellen speziell für Software-Agents. Link
  

• Jedes große Modell überschreitet bereits jetzt oder wird bald das EU-Systemrisiko-FLOP-Limit überschreiten, wenn es im nächsten Jahr in Kraft tritt.

  Link

• Großbritannien nimmt neuen KI-Supercomputer „Isambard-AI“ in Betrieb – er soll unter anderem kranke Kühe und Hautkrebs erkennen. Der Rechner steht in Bristol und ist Teil der nationalen KI-Infrastrukturstrategie. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Google rüstet Gemini-Pro-Modell weiter auf: Mit „Deep Think“ soll die nächste Version deutlich smarter werden – plant, exploriert und führt Aufgaben autonom aus („Agent Mode“). Personalisiertes „Bespoke“-Feature und Lernmodus für Schüler sind auch in Arbeit. Außerdem neu: Ein Bild-zu-Video-Tool, drei neue KI-Funktionen im Firebase-IDE und ein Memory-Modul für dauerhaftes KI-Gedächtnis. Link 
  

• Detaillierte Liste aller 44 Personen im Superintelligenz-Team von Meta. Die Hälfte ist aus China, eine Person aus Deutschland. Jede dieser Personen erhält wahrscheinlich $10-$100M/Jahr. Link

• ChatGPT-5 soll laut Gerüchten am 31. Juli kommen – OpenAI schweigt, nachdem sie gerade erst ihr Open-Source-Modell „open o1“ verschoben haben. Bleibt spannend, was zuerst erscheint. Link 

• Das israelische Ökosystem rund um generative KI boomt: Über 20 Milliarden Dollar sind laut neuem Bericht bereits in israelische GenAI-Startups geflossen. Link

• Anthropic könnte bald mit über 100 Milliarden bewertet werden – laut Bericht läuft der Verkauf der Claude-Modelle direkt an Endnutzer schon mit über 70 % Bruttomarge. Link 

• Perplexity Pro ist jetzt für alle 360 Millionen Airtel-Kund:innen in Indien kostenlos verfügbar – direkt durch eine neue Partnerschaft. Perplexity ist daraufhin zur Nummer 1 App in Indien gestiegen. Link 

• xAI sucht jetzt offiziell Entwickler, um Charaktere als digitale "Liebespartner" für X (Twitter) zu bauen – darunter Persönlichkeiten wie ein virtueller Edward Cullen. Link 

• Google investiert über 25 Mrd. $ in neue Datenzentren in Pennsylvania und Umgebung – ein Großteil davon fließt in KI-Infrastruktur. Link 

• Google ergänzt das Notiz-Tool NotebookLM um neue “Featured Notebooks” inklusive Expertenwissen für bestimmte Themen. Praktisch für komplexe Recherchen. Link 

• Claude Sonnet 4 liegt im neuesten Finanz-Benchmark mit 44,5 % Genauigkeit leicht vor OpenAI's o3. Die meisten anderen Modelle schafften nicht mal 30 %. Link 

• OpenAI wird Google Cloud für ChatGPT nutzen. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Nvidia will den KI-Chip H20 wieder nach China liefern. Grund: Die US-Regierung gibt offenbar grünes Licht. Auch AMD zieht nach. Link 

• Trump will die USA zur KI-Supermacht machen. Auf einem Gipfel in Pittsburgh kündigt er 92 Mrd. $ an Investitionen in KI und Energie an. Link 

• Alibaba bringt seine Qwen-Modelle als Desktop-App raus – inklusive lokalem Zugang zu einem leistungsstarken Chatbot. Link

👷 Work & Education:

• Saudi-Arabien will 1 Million Bürger:innen in KI schulen – als Teil einer nationalen Digitaloffensive. Link 

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Anthropic statt Bloomberg: Claude bekommt ein großes Update für die Finanzwelt – mit Anbindung an Marktdaten (z.B. S&P), internen Firmendaten (z.B. Snowflake) und vorgefertigten Tools für Analysen, Trading-Modelle und Monte-Carlo-Simulationen. Link 

• MIT entwickelt ein KI-Modell zur Vorhersage langfristiger Effekte von Atommüll in unterirdischen Endlagern. Der Ansatz kombiniert geologische Daten mit physikalisch-chemischen Wechselwirkungen und soll Entsorgungsstrategien sicherer machen. Link

• MIT stellt „Smart Coach“ vor – ein System, das Sprachmodelle gezielt beim Wechsel zwischen Code und Text trainiert. Die Methode verbessert Prompting-Effizienz und bringt LLMs neue Fähigkeiten bei, ähnlich einem personalisierten Tutor. Link

• KI hilft Patienten, sich gegen Ablehnungen ihrer Krankenversicherungen zu wehren – durch automatisierte Dokumentation, Widerspruchsschreiben und Nachweise. Link

• DuckDuckGo führt neue Funktion ein, mit der Nutzer KI-generierte Bilder aus den Suchergebnissen ausblenden können. Link

🔐 AI Safety:

• Eine entdeckte Sicherheitslücke in ChatGPT erlaubte es, fremde Chat-Verläufe einzusehen. Laut Forschern war die Lücke monatelang offen, OpenAI reagierte erst nach 45 Tagen. Link 

• Ethan Mollick warnt: KI neigt dazu, deinem Input zu sehr zuzustimmen – sogar bei falschen Infos. Sein Prompt-Hack dagegen: Bitte GPT, deine Frage neutral neu zu formulieren, ganz wie ein Wissenschaftler bei einer Hypothese. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• Laut Analyse von 114.000 Steam-Spielen setzen mittlerweile rund 7 % auf generative KI – das sind rund 8.000 Spiele. Vor einem Jahr lag die Zahl noch bei 1.000. Link 

• Netflix setzt in neuen Produktionen erstmals KI-Effekte ein. Link

🧂 Salty Memes:

Vibe Coders will understand:

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Bis Freitag!