Google-Forscher haben einen Durchbruch erzielt, der die KI revolutionieren könnte. Sie entwickelten "internes RL", eine Technik, die es KI-Modellen ermöglicht, komplexes Denken zu erlernen. Dieser Fortschritt umgeht die Beschränkungen der traditionellen Next-Token-Vorhersage. Die Forschung, die in den KI-Labors von Google durchgeführt wurde, wurde am 16. Januar 2026 veröffentlicht.

Internes RL steuert die internen Prozesse eines Modells. Es führt die KI zu schrittweisen Lösungen. Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, Aufgaben zu bewältigen, die typischerweise zum Scheitern großer Sprachmodelle führen. Aktuelle LLMs halluzinieren oft oder haben Schwierigkeiten mit der langfristigen Planung.

Die unmittelbare Auswirkung könnte eine neue Generation von KI-Agenten sein. Diese Agenten könnten komplexe Denkprozesse durchführen und reale Roboter steuern. Dies würde den Bedarf an ständiger menschlicher Aufsicht reduzieren. Experten glauben, dass dies ein skalierbarer Weg zu autonomer KI sein könnte.

LLMs basieren derzeit auf autoregressiven Modellen. Diese Modelle generieren Sequenzen Token für Token. Reinforcement Learning wird verwendet, um diese Modelle zu verfeinern. Die Next-Token-Vorhersage schränkt jedoch ihre Fähigkeit ein, neue Strategien zu erkunden.

Google plant, internes RL weiterzuentwickeln und zu testen. Der Fokus wird auf der Erweiterung seiner Fähigkeiten und realen Anwendungen liegen. Die Auswirkungen auf Robotik, Automatisierung und KI-Sicherheit sind erheblich.