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Knowledge Science - Der Podcast über Künstliche Intelligenz im Allgemeinen und Natural Language Processing im Speziellen. Mittels KI Wissen entdecken, aufbereiten und nutzbar machen, dass ist die Idee hinter Knowledge Science. Durch Entmystifizierung der Künstlichen Intelligenz und vielen praktischen Interviews machen wir dieses Thema wöchentlich greifbar.
Update frequency:
every 16 days
Average audio length:
24 minutes
Guest interviews
Has sponsors
German
Germany
265 episodes
since Feb. 27, 2021
episodic
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Wir sprechen über die Rückkehr von Knowledge Science, das neue Format mit Grundlagen- und Gästefolgen sowie die Arbeit des Forschungsinstituts COAI zu menschlicher Handlungsfähigkeit, Threat Modeling und Evaluation. Dabei diskutieren wir, wie KI die Lern- und Denkprozesse beeinflus…
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Kann man einem Sprachmodell beim Denken zusehen? In dieser Folge sprechen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon über ein faszinierendes Anthropic-Paper, das einen „Global Workspace" in großen Sprachmodellen nachweist – einen internen Arbeitsbereich, in dem komplexe Denkschritt…
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Rückblick auf zwei intensive Wochen: Zuerst auf die erste AI Transparency Conference mit über 100 Teilnehmenden aus aller Welt – von mechanistischer Interpretierbarkeit über Multi-Agenten-Reinforcement-Learning bis zur Frage, warum Sprachmodelle alles andere als neutral urteilen. U…
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Was passiert eigentlich, nachdem wir alles automatisiert haben? Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon nehmen sich den Blogbeitrag von Dan Shipper (Every) vor und diskutieren seine steile These: Die Zukunft menschlicher Arbeit sieht rosiger aus als gedacht – wir brauchen sogar mehr…
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In dieser Folge widmen sich Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon einem brandaktuellen Paper aus dem Mai 2026: den Natural Language Autoencoders. Während klassische Sparse Autoencoder Aktivierungen über Umwege in Konzepte übersetzen, gehen diese neuen Modelle einen radikal anderen …
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Sprachmodelle werden immer leistungsfähiger – aber werden sie auch ehrlicher? Der neue MASK-Benchmark zeigt: Je mächtiger ein Modell, desto eher weicht es unter Druck von seinem eigenen Faktenwissen ab. Sigurd und Carsten diskutieren, warum klassische Benchmarks an ihre Grenzen sto…
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Können KI-Modelle erkennen, dass sie getestet werden – und sich absichtlich dümmer stellen? In dieser Folge sprechen Sigurd und Carsten über das Phänomen „AI Sandbagging": Modelle, die strategisch unterperformen, um Sicherheitsprüfungen zu umgehen. Vom VW-Abgasskandal als Anal…
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In dieser Episode sprechen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon über Anthropics neues Frontier-Modell Claude Mythos (Preview) – ein Modell, das so leistungsfähig ist, dass es bewusst nicht der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Die beiden diskutieren beeindruckende Be…
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Was macht den eigentlichen Unterschied bei KI-Anwendungen – das Modell oder das Engineering drumherum? In dieser Episode diskutieren Sigurd und Carsten das Konzept des „AI Harness" und warum Kommandozeilen-Tools oft bessere Ergebnisse liefern als Web-Oberflächen mit demselben …
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Nur weil jedes einzelne KI-Modell „brav" trainiert wurde, heißt das noch lange nicht, dass sich mehrere Agenten gemeinsam auch brav verhalten. Sigurd und Carsten diskutieren das Paper „Colosseum: Auditing Collusion in Cooperative Multi-Agent Systems" und zeigen, warum all…
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‐ Albert "Llamacorn" Einstein
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