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Forscher haben RA-RFT vorgestellt, einen Rahmen, der das Abrufen von für das Schlussfolgern nützlichen Beispielen mit Reinforcement Learning kombiniert. Im Gegensatz zur klassischen semantischen Suche wählt das System Beispiele aus, die einen echten Nutzen beim Lösen der Aufgabe bringen, was mathematische Benchmark-Ergebnisse um bis zu 7,1 Punkte verbessert.
Forscher Il-Seok Oh hat ein umfassendes Tutorial veröffentlicht, das World Modeling als zentrales vereinheitlichendes Prinzip moderner KI positioniert. Die Arbeit unterscheidet explizite und implizite Weltmodelle und beschreibt ihre Rolle in der physischen KI — von der Robotik bis zu autonomen Fahrzeugen.
Eine neue Studie belegt, dass automatisch generierte Multi-Agenten-Systeme der einfachen CoT-SC-Methode konsistent unterlegen sind, bei bis zu 10-fach höheren Kosten. Das Problem liegt nicht im Konzept der Multi-Agenten-Systeme, sondern im automatisierten Design, das architektonische Aufblähung ohne funktionalen Mehrwert produziert.
GitHub hat die öffentliche Vorschau (Public Preview) der Agentic Workflows veröffentlicht — ein neues System, das Code-Agenten innerhalb der GitHub Actions-Umgebung die Automatisierung komplexer Aufgaben ermöglicht, von der Issue-Triage und CI-Fehleranalyse bis hin zur Schwachstellenbehebung und Dokumentationsaktualisierung. Gleichzeitig wurde Authentifizierung ohne persönliche Zugriffstoken eingeführt.
Forscher schlagen eine Gedächtniswertfunktion V(m) vor, die auf sieben kognitiv-psychologischen Faktoren für das Gedächtnismanagement langlebiger KI-Agenten basiert. Im Blind-Test auf LongMemEval erzielt sie eine Retention von 0,770 goldener Belege gegenüber 0,657 beim uniformen Ansatz und nur 0,368 bei der Recency-Methode.
OrchRM ist ein selbstüberwachtes Belohnungsmodell für die Orchestrierung von Multi-Agenten-Systemen, das aus Zwischenschritten der Ausführung ohne menschliche Annotationen lernt. Es erzielt bis zu 10-fach bessere Token-Effizienz und bis zu 8 % höhere Genauigkeit bei mathematischen, Web- und mehrstufigen Aufgaben.
Anthropic hat kleinere, aber praxisrelevante Verbesserungen für drei API-Tools veröffentlicht. Das Code-Execution-Tool nennt jetzt explizit das 90-Sekunden-Limit pro Zelle, während web_search und web_fetch einen neuen response_inclusion-Parameter erhalten, der Token-Kosten in agentischen Pipelines senkt.
Anthropic und DXC Technology haben eine mehrjährige globale Allianz unterzeichnet, die Claude in regulierte Branchen integriert — Banking, Versicherung, Luftfahrt und öffentliche Verwaltung. DXCs KI-Plattform OASIS, deren Code zu über 95 % von Claude generiert wurde, ist bereits bei mehr als 50 Unternehmenskunden im Einsatz.
GitHub Enterprise Server 3.21 wird allgemein verfügbar und bringt angepasste Organisations-Properties für automatisches Targeting von Unternehmensrichtlinien, Hierarchieansicht in Projekttabellen, Unterstützung für mehr als 300 Actions-Jobs, verbessertes Secret-Scanning und eine neue REST-API mit 24-monatiger Rückwärtskompatibilität.
Nicholas Larus-Stone, KI-Leiter bei Benchling, erklärt, warum wissenschaftliche Forschung ein Ensemble mehrerer Sprachmodelle statt eines einzelnen erfordert: Sind sich die Modelle einig, sind die Daten zuverlässig; weichen sie ab, stimmt etwas nicht. Das Unternehmen hat 14 Jahre strukturierter wissenschaftlicher Daten als entscheidenden Vorteil.
Neue Forschung hat einen rigorosen Evaluierungsrahmen für autonome Sicherheitseinbrüche an 300 Testservern in zwei Schwierigkeitsstufen konstruiert. Von 19 getesteten Sprachmodellen hatte keines Vorkenntnisse über die Ziele — und die Erfolgsquoten bei Eindringversuchen erreichen 69,3 Prozent.
Neue Forschung von der ICML-2026-Konferenz zeigt, dass die drei verbreitetsten agentischen KI-Frameworks — LangChain, AutoGPT und OpenAI Agents SDK — keine der abgeleiteten Sicherheitsprinzipien für öffentliche Anwendungen erfüllen. In einem simulierten Behördendienst erhöhte ein Angriff auf den Speicher die Fehlerablehnungsrate auf bis zu 88,9 Prozent.
Das CNCF-Projekt Dapr hat Version 1.18 mit dem neuen Feature Verifiable Execution — kryptografisch prüfbarer Ausführbarkeit — veröffentlicht. Drei neue Primitive ermöglichen es Organisationen zu beweisen, welcher Agent einen Workflow gestartet hat, ob die Ausführungshistorie verändert wurde und woher ein Request in einem verteilten System stammt.
