Analysen und praktische Einordnung zu künstlicher Intelligenz
Neuigkeiten
Sycophancy: Warum KI-Assistenten uns recht geben und wann Zustimmung gefährlich wird
Ein Assistent, der immer versteht und zustimmt, fühlt sich hilfreich an. Neue Studien zeigen, dass genau diese Antworten das eigene Urteil verschieben können.
Signal der Woche: Astra macht OpenAIs Sicherheitsversprechen überprüfbar
GPT-6 Astra erreicht laut OpenAI kritische Cyberfähigkeiten. Nun müssen unabhängige Tests zeigen, wie belastbar Schutz und Monitoring wirklich sind.
WebMCP und Agentic Web: Was Website-Betreiber jetzt entscheiden müssen
Ein Besucher, der nichts sieht, nichts anklickt und trotzdem zahlt. Betreiber müssen jetzt festlegen, welche Agenten sie durchlassen, welche sie bremsen und welche sie zur Kasse bitten.
Qwen 3.8 27B in AgentDojo: Wenn fremde Inhalte zu Befehlen werden
Kann ein lokal betriebener Tool-Agent seine Aufgaben erledigen und trotzdem Anweisungen ignorieren, die in fremden Slack- und Banking-Inhalten stecken? Ein kontrollierter AgentDojo-Lauf mit Qwen 3.8 gibt eine unbequeme Antwort.
Signal der Woche: Alabamas Vorladung macht KI-Containment zur Behördenfrage
Alabama untersucht OpenAIs Umgang mit dem Hugging-Face-Vorfall. Die Vorladung beweist keinen Verstoss, verschiebt aber die Sicherheitsfrage.
Qwen 3.8 abliterated in CyBench: Autonome Cyberfähigkeiten auf dem Prüfstand
Was kann ein abliterated Qwen-Modell autonom leisten, wenn es den vollständigen Lösungsweg selbst finden muss? 39 Cybersecurity-Aufgaben zeigen Fähigkeit, Konvergenz und Grenzen.
Qwen 3.8 abliterated: Was bleibt von den Guardrails?
Was verändert sich, wenn dieselbe Qwen-3.8-Basis einmal offiziell und einmal abliterated als KI-Agent handelt? Ein kontrollierter Vergleich von Verweigerung, Ausführung und harmlosen Kontrollaufgaben.
Signal der Woche: Qwen3.8 27B verschiebt die Sicherheitsfrage lokaler Agenten
Qwen3.8 27B bringt starke agentische Fähigkeiten auf lokale Hardware. Ein laufender Test prüft, was Abliteration am realen Cyberrisiko ändert.
Qwen3.8 auf DGX Spark: Warum NVFP4 MTP3 mein Produktionsprofil ist
NVFP4 mit MTP3 läuft auf meiner DGX Spark als Produktionsprofil: 262.144 Tokens Kontext, auditierter Tool-Score 91 und stabiler Parallelbetrieb mit Embedding und TTS.
Signal der Woche: Wenn verschlüsseltes KI-Reasoning die Sitzung wechselt
Ein Paper zeigt, wie sich verschlüsselte Reasoning-Blöcke von GPT-5, Claude und Gemini bis zum Patch in andere API-Kontexte übertragen und auslesen liessen.
MiniMax H3 auf DGX Spark: Viermal schneller, aber nicht derselbe Output
Derselbe Fuchs braucht knapp drei oder fast 45 Minuten. Der schnellste Clip ist trotzdem nicht derjenige, den ich behalten würde.
Signal der Woche: Warum OpenAIs Forschungsbremse das Betreiberproblem nicht löst
OpenAI drosselt die Agenten-Forschung. Vier Vorfälle zeigen, welche technischen Kontrollen Betreiber für autonome Systeme in Test und Betrieb brauchen.