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Dürfen Forschende ihre Texte mit KI aufpolieren – oder ist das schon wissenschaftliches Fehlverhalten? Sigurd und Carsten diskutieren, warum KI-Detektoren Nicht-Muttersprachler systematisch benachteiligen, weshalb das Wettrüsten zwischen Generierung und Erkennung ein Fass ohne Boden ist und wo die Grenze zwischen nützlichem Werkzeug und Cognitive Offloading verläuft. Eine Folge über Sprachmodelle, Perplexity-Werte, halluzinierte Quellenangaben – und die Frage, was wir von wissenschaftlichem Arbeiten eigentlich erwarten.

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Audiomodelle erleben einen Durchbruch – von Text-to-Speech bis hin zu echten End-to-End-Konversationen mit unter 200ms Latenz. Doch wie behalten wir die Kontrolle, wenn KI-Agenten immer autonomer werden? Sigurd und Carsten diskutieren die neuesten Entwicklungen bei Audio- und Musikmodellen und geben Einblicke in ihre Forschung bei COAI Research: Mit selbst entwickelten Spielen wie „Orbital" und „Sphinx" untersuchen sie, wie KI-Agenten Allianzen bilden, manipulieren – und sich gegenseitig in den Rücken fallen.

Probieren Sie unser RedTeaming Spiel selber aus: https://sphinx.coairesearch.net

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Die erste Folge 2026 startet mit einem Ausblick: Werden Agenten dieses Jahr endlich in der breiten Arbeitswelt ankommen? Sigurd und Carsten diskutieren, warum 2025 zwar das "Jahr der Agenten" genannt wurde, diese jedoch kaum über Programmier-Workflows hinauskamen. Der Hauptfokus liegt auf einem aktuellen MIT-Paper zu "Recursive Language Models" – einem cleveren Architekturansatz, der das Kontextlängenproblem von LLMs elegant löst. Statt Modelle mit Millionen Tokens zu überfordern, zerlegt ein Orchestrator-LLM Aufgaben intelligent in Häppchen. Die Ergebnisse sind verblüffend: Von 0% auf über 90% Genauigkeit bei 6 Millionen Token-Kontext:

Recursive Language Models: https://arxiv.org/abs/2512.24601

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