🎙️ Folge 23 - KI wird zum Forscher: Mathe-Durchbrüche, Roboter und das Rennen um RSI

Paul Freund und Daniel Ratke sprechen über neue KI-Forschung in der Mathematik: Welche Ideen sind daran spannend, wie schnell können Agenten arbeiten – und wer überprüft am Ende, ob ihre Ergebnisse wirklich stimmen?

Vom Forschungstempo führt das Gespräch zu Recursive Self-Improvement, Rechenleistung und der Frage, warum politische und wirtschaftliche Entscheidungen oft in einem ganz anderen Takt stattfinden. Auch FFT, Matrixmultiplikation und mögliche Anwendungen in der Materialwissenschaft kommen zur Sprache.

Danach geht es auf die Straße: Warum sehen wir so viele beeindruckende Robotervideos, aber so wenige Roboter im Alltag? Wir diskutieren Lieferroboter, Mobilfunk, Betriebskosten und das mögliche Leasing von Robotern. Außerdem sprechen wir über angreifbare Infrastruktur und lösen im Gespräch auf, was hinter einer zugespitzten Schlagzeile zu PV-Wechselrichtern steckt.

Zum Schluss wird es persönlich und technisch zugleich: Bildschirmgewohnheiten, Touch Grass, die wechselnde Stimmung zu KI-Abos, stochastische Modellantworten und die Grenzen von Benchmarks. Dazu kommen Kolibri von Aleph Alpha, offenes Modelltraining, Googles Rolle im KI-Rennen und erneut die zentrale Frage: Wie prüfen wir, was die KI gebaut hat?

🔥 In dieser Episode

- Neue KI-Mathematik und Methoden aus anderen Forschungsfeldern

- Forschungsagenten, Skalierung und Verifikation als Engpass

- Politik, nationale Sicherheit und das Tempo des KI-Fortschritts

- Materialwissenschaft, FFT und Matrixmultiplikation

- Lieferroboter zwischen Demo, Wirtschaftlichkeit und Alltag

- Deutsche Mobilfunk-Infrastruktur und Roboter-Leasing

- Rogue AI, PV-Wechselrichter und die Einordnung einer Schlagzeile

- Bildschirmgewohnheiten und der Wunsch nach mehr Touch Grass

- OpenAI, Anthropic und die Stimmung rund um KI-Abos

- Stochastische Antworten und die Aussagekraft von Benchmarks

- Kolibri, offene Trainingsdokumentation und Trainingsdaten

- Google, Reinforcement Learning und Recursive Self-Improvement

⏱️ Kapitel / Timecodes

00:00 Begrüßung und Roboter im Alltag

01:17 KI-Mathematik und neue Forschungsansätze

03:42 Ein Agent, drei Stunden pro Paper

04:28 Verifikation: Wer prüft die KI-Ergebnisse?

05:55 Das KI-Tempo und die Politik

06:31 KI als Thema nationaler Sicherheit

07:37 Rechenleistung, Skalierung und RSI

08:17 Materialwissenschaft, FFT und Matrixmultiplikation

09:16 KI-Nutzung und Power-User

10:30 Lieferroboter und die Lücke zum Alltag

13:06 Mobilfunk und deutsche Infrastruktur

14:41 Roboter leasen und ihre Betriebskosten

15:58 Rogue AI und angreifbare Infrastruktur

16:22 PV-Wechselrichter und reißerische Schlagzeilen

18:51 Die Auflösung: Eine gemeldete Sicherheitslücke

19:21 Ghost in the Shell und Cyberpunk

20:06 Bildschirmgewohnheiten und Touch Grass

23:27 OpenAI, Anthropic und die Abo-Stimmung

24:56 Stochastische Antworten und Modell-Benchmarks

28:44 Kolibri von Aleph Alpha und offenes Training

29:27 Trainingsdaten, Post-Training und Reinforcement Learning

31:10 Was macht Google im KI-Rennen?

33:59 Recursive Self-Improvement und die Rolle der Verifikation

35:36 Verabschiedung

📌 Links

- Du bist oder suchst Entwickler? – https://auralis.group

- Coaching und Beratung! – https://frnd.dev