KI News: Kurz und klar.

In der neuesten Diskussion zur Agentenarchitektur wird die Nutzung vorgefertigter Tools zunehmend in Frage gestellt. Statt auf Standardbibliotheken zurückzugreifen, schlagen Experten vor, Agenten so zu gestalten, dass sie eigenständig passende Werkzeuge konstruieren und einsetzen können. Dieser Ansatz verspricht mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, weil die Agenten ihre Fähigkeiten exakt an die jeweilige Aufgabe anpassen können.

Eine neue Forschungsarbeit präsentiert das Prinzip der kontrollierbaren Informationsproduktion (CIP) als innovativen Ansatz für intrinsische Motivation. Im Gegensatz zu bisherigen Methoden, die auf externen Belohnungen oder vom Designer festgelegten Variablen beruhen, arbeitet CIP ohne solche Vorgaben und ermöglicht autonome Lernprozesse.

Die neue Kursreihe „Dynamik & Regelung neu gedacht“ setzt neue Maßstäbe im Hochschulunterricht. Durch die Kombination aus theoretischen Vorlesungen, interaktiven Simulationen und praxisnahen Laborübungen wird das Verständnis für komplexe dynamische Systeme vertieft.

In den letzten Jahren hat sich das Feld der KI-Entwicklung rasant erweitert. Dabei tauchen immer wieder Begriffe wie „Agenten-Frameworks“ auf. Strands Agents ist eines dieser Frameworks, das die Art und Weise, wie Entwickler intelligente Systeme bauen, neu definiert. Der Artikel richtet sich an Einsteiger und erklärt die Grundlagen von Strands Agents sowie die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten.

In der Forschung wird seit langem davon ausgegangen, dass intelligente Systeme durch Lernen, Koordination und Optimierung stetig besser werden. Neue Erkenntnisse zeigen jedoch, dass gerade in fortgeschrittenen Phasen häufig ein paradoxes Gegenteil einsetzt: Systeme werden steifer, verlieren ihre Anpassungsfähigkeit und scheitern unerwartet.

Die Entwicklung großer Sprachmodelle steht vor drei zentralen Hürden: fehlende Erklärbarkeit, das Fehlen einer einheitlichen Theorie und enorme Betriebskosten. Diese Probleme limitieren die Weiterentwicklung von LLMs und erschweren deren breite Anwendung.

Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichtes Papier (ID 2511.15715v1) beleuchtet ein zentrales Problem moderner, auf großen Sprachmodellen basierender Rechensysteme: häufig werden ähnliche Denkprozesse für unterschiedliche Aufgaben erneut berechnet. Diese Wiederholungen verschwenden Rechenressourcen, erhöhen die Inferenzlatenz und erschweren die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen.

In einer neuen Studie verbindet die kognitive Wissenschaft mit der theoretischen Informatik, um die Schwierigkeit von Aufgaben systematisch zu klassifizieren. Durch die Analyse des Soma-Cubes – eines klassischen 3‑D‑Puzzles – wird gezeigt, wie physische Beschränkungen die Komplexität von Problemlösungen beeinflussen.