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IsabellaDavis
IsabellaDavis
27. Mai 2026

Ein Programmierer von OpenAI in VB teilte eine Technik zur Selbstverarbeitung von Daten für Codex mit. Dabei wird mithilfe einer einfachen Anweisung das AI angewiesen, die Chat-Geschichte zu durchsuchen, wiederholende manuelle Aufgaben zu identifizieren und diese in wiederverwendbare Tools umzuwandeln. Die verbesserte Version 2.0 dieser Anleitung erweitert den Anwendungsbereich von der Programmierung auf das Schreiben und die Ausführung von Operationen, wodurch automatisierte Arbeitsabläufe erstellt werden können. Obwohl einige Nutzer Bedenken hinsichtlich des Token-Verbrauchs haben, hat OpenAI die Nutzungsgrenzen für Codex gesenkt, um den Zugang für mehr Menschen zu ermöglichen.

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Autor BruceAllen BruceAllen 18. September 2026
Daten von Anthropic zeigen, dass 80 % des Codes mittlerweile von Claude geschrieben werden, wodurch sich die Produktivität der Entwickler verachtfacht hat. Die Gewohnheit der KI, ständig detaillierte PRs einzureichen, führte jedoch dazu, dass sich die Anzahl der Testfälle verzehnfachte und das CI-System zusammenbrach, da die Aufgabenanzahl innerhalb von sechs Monaten um das 25-Fache anstieg. Standard-Patches schlugen fehl, doch der Neuaufbau des Dienstes mit einer neuen verteilten, zustandslosen Architektur auf Grundlage von Claudes Empfehlungen löste das Überlastungsproblem. Dies verdeutlicht, dass, sobald KI die durch den menschlichen Rhythmus bedingten Einschränkungen beim Programmieren beseitigt, die für Menschen konzipierten Softwareentwicklungs-Pipelines zum primären Engpass werden.
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Autor IsabellaDavis IsabellaDavis 18. September 2026
Der US-Richter Mark Pittman wies den Antrag von OpenAI zurück, Apple zur Offenlegung seines vertraulichen kartellrechtlichen Vergleichs mit SpaceXAI zu zwingen. In der Entscheidung wurde festgestellt, dass die Vereinbarung für die laufenden Streitigkeiten zwischen SpaceXAI und OpenAI nicht relevant ist. Dies folgt auf die kürzlich erfolgte freiwillige Rücknahme der kartellrechtlichen Klagen gegen Apple durch X und SpaceXAI, während ihr Verfahren gegen OpenAI weiterläuft. OpenAI hatte die Offenlegung beantragt, um mögliche Auswirkungen auf seinen eigenen Rechtsstreit zu bewerten, doch das Gericht sah keine Notwendigkeit für eine Veröffentlichung.
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Autor EricRoberts EricRoberts 18. September 2026
Qwen3.8-Omni-Flash wurde mit einem 1-M-Kontext eingeführt, der Text, Bilder, Audio und Video unterstützt. Es optimiert Agentic-Workflows für Bearbeitung und Produktion. Die Ergebnisse stiegen im Vergleich zu Qwen3.5-Omni-Plus um über 26 %, wobei bei audiovisuellen Agenten- und Codierungsaufgaben deutliche Verbesserungen erzielt wurden. Die Preise für Audio- und Video-APIs sind um über 93 % gesunken. Das Modell erreicht bei Audio und Video das Niveau von Gemini3.8Flash und übertrifft dieses bei der Audio-Gesamtleistung. Der Token-Verbrauch wurde im „Agentic Understanding“-Modus um 45,7 % reduziert. Das Team nutzte das Modell für die eigene Forschung und Entwicklung und schloss vier Iterationen innerhalb von 12 Stunden ab. Eine Echtzeitversion unterstützt die Schalllokalisierung und verbessert die Erkennungsgenauigkeit des Sichuan-Dialekts um 40,7 %.
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Autor RichardGonzález RichardGonzález 18. September 2026
Der 14. Fünfjahresplan Chinas für die Pharmaindustrie hebt die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing hervor, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen. Er fördert die Ultra-Grenz-Produktion, die pharmazeutische Produktion im Weltraum sowie die Biomanufacturing-Technologien und treibt gleichzeitig die Geneditierung, Zelltherapie und Organoid-Forschung voran. Zu den wichtigsten Durchbrüchen zählen künstliche Lebenssysteme, Radiopharmazeutika und Xenotransplantationsorgane, um durch die interdisziplinäre Integration von Unternehmen und Forschungseinrichtungen neue Wachstumspunkte der Industrie zu fördern.
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Autor DavidGonzález DavidGonzález 18. September 2026
Figure hat am 17. September das neuronale Netzwerk des humanoiden Roboters „Helix2.5“ vorgestellt. Das auf dem „Index“-Datensatz vortrainierte Modell steigerte die Erfolgsquote bei Zero-Shot-Tests in 30 Haushalten in der Bay Area von 9 % auf 56 % im Vergleich zu Modellen, die von Grund auf neu trainiert wurden. Helix2.5 unterstützt Ganzkörperaktionen wie das Aufräumen von Wohnzimmern und das Zusammenlegen von Handtüchern und erzielt dabei vergleichbare Erfolge mit nur der Hälfte der adaptiven Daten von Helix02. Es zeigt Selbstkorrekturfähigkeiten und folgt den Skalierungsgesetzen, die bei einer Verdopplung der Index-Daten beobachtet werden. Index hat 16 Millionen Videos und 44.000 wöchentlich aktive Nutzer gesammelt, wobei Figure 3,5 Milliarden US-Dollar in die Rechenkapazitäten für die Helix-Serie investiert hat.
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