Google-Forscher haben einen Durchbruch erzielt, der die KI revolutionieren könnte. Sie entwickelten "internes RL", eine Technik, die es KI-Modellen ermöglicht, komplexes Denken ohne die typischen Fallstricke der Halluzination zu erlernen. Diese Innovation, die am 16. Januar 2026 enthüllt wurde, bietet einen Weg zur Schaffung fortschrittlicher KI-Agenten.

Internes RL lenkt die inneren Abläufe eines Modells auf die schrittweise Problemlösung. Dies steht im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die sich auf die Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz verlassen. Der aktuelle Ansatz schränkt die Fähigkeit der KI ein, effektiv vorauszudenken. Verstärkendes Lernen ist der Schlüssel zum Nachtrainieren von LLMs, insbesondere für Aufgaben, die eine langfristige Planung erfordern.

Die unmittelbaren Auswirkungen könnten in autonomen Systemen zu sehen sein. Experten glauben, dass dies zu KI-Agenten führen könnte, die in der Lage sind, komplizierte Aufgaben und reale Robotik zu bewältigen. Dieser Fortschritt reduziert den Bedarf an ständiger menschlicher Aufsicht.

Aktuelle LLMs haben aufgrund ihrer Architektur Schwierigkeiten mit komplexem Denken. Sie generieren Sequenzen Token für Token, was ihre Fähigkeit einschränkt, neue Strategien zu erkunden. Internes RL überwindet diese Einschränkung, indem es sich auf den internen Zustand des Modells konzentriert.

Google plant, internes RL weiter zu verfeinern. Der nächste Schritt beinhaltet die Erforschung seines Potenzials in verschiedenen Anwendungen. Dies könnte neue Möglichkeiten für KI in Bereichen eröffnen, die komplexe Entscheidungsfindung erfordern.