Send us a text

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

Support the show

Send us a text

KI-Agenten, die unsere Projekte umsetzen, während wir den Weihnachtsbaum kaufen – und eine Sprache, die sich messbar verändert: In der letzten Episode des Jahres blicken Sigurd und Carsten auf ein Jahr zurück, das ihre Arbeitswelt transformiert hat. Außerdem: Eine Studie des Max-Planck-Instituts zeigt, wie Wörter wie „delve", „meticulous" und „unpack" seit ChatGPT in unsere gesprochene Sprache einziehen. Droht eine KI-geprägte Einheitssprache? Und was bedeutet das für zukünftige Modelle?

Link zu unserem RedTeaming Game: https://sphinx.coairesearch.net

Support the show

Send us a text

Sind Large Language Models eine Sackgasse oder der Königsweg zur künstlichen Superintelligenz? In dieser Episode tauchen wir tief in die aktuelle Stanford-Forschung ein und entdecken: Die Wahrheit liegt dazwischen. LLMs bilden ein mächtiges „Substrat" aus latenten Mustern – doch für echte Intelligenz fehlt eine entscheidende Koordinationsschicht. Wir diskutieren, warum Multiagentensysteme, adaptive Steuerung und das richtige „Ködern" im Ozean der Sprachmodelle der Schlüssel zur AGI sein könnten.

Support the show