Google-Forscher haben eine neue KI-Technik entwickelt, das interne Reinforcement Learning (internes RL). Es könnte den Weg für leistungsfähigere KI-Agenten ebnen. Der Durchbruch, der am 16. Januar 2026 bekannt gegeben wurde, behebt Einschränkungen in der Art und Weise, wie LLMs komplexes Denken erlernen.

Internes RL steuert die internen Prozesse eines Modells. Dies hilft ihm, schrittweise Lösungen zu entwickeln. Aktuelle LLMs haben aufgrund ihrer Token-für-Token-Generierung Schwierigkeiten mit der Langzeitplanung. Diese neue Methode umgeht die Notwendigkeit einer ständigen menschlichen Aufsicht.

Die unmittelbaren Auswirkungen könnten in der Robotik und in autonomen Systemen zu sehen sein. Experten glauben, dass dieser Fortschritt zu einer KI führen wird, die komplexe Aufgaben selbstständiger bewältigen kann. Die Entwicklung markiert einen bedeutenden Schritt über die Next-Token-Prediction hinaus.

LLMs werden typischerweise mit Next-Token-Prediction trainiert. Diese Methode zwingt Modelle zu kleinen, zufälligen Änderungen. Internes RL bietet einen direkteren Ansatz zur komplexen Problemlösung.

Die Forscher planen, Anwendungen in realen Szenarien zu untersuchen. Der Fokus wird auf der Skalierung der Technologie für eine breitere Nutzung liegen. Dies könnte die Rolle der KI in verschiedenen Branchen revolutionieren.