Google-Forscher haben eine neue KI-Technik entwickelt, das interne Reinforcement Learning (internes RL), die einen Durchbruch für Langzeit-KI-Agenten bedeuten könnte. Der Durchbruch, der am 16. Januar 2026 bekannt gegeben wurde, behebt Einschränkungen in der Art und Weise, wie große Sprachmodelle (LLMs) komplexes Denken erlernen. Internes RL lenkt die internen Prozesse eines Modells auf die schrittweise Problemlösung, anstatt sich auf die Vorhersage des nächsten Tokens zu verlassen.

Die derzeitige Methode zum Trainieren von LLMs führt oft zu Halluzinationen und Fehlern bei komplexen Aufgaben. Reinforcement Learning ist entscheidend für das Post-Training, aber die autoregressive Natur von LLMs schränkt die Exploration ein. Internes RL bietet eine potenzielle Lösung, indem es die internen Aktivierungen des Modells steuert.

Diese Innovation könnte den Weg für autonome Agenten ebnen, die in der Lage sind, komplizierte Denkprozesse und reale Robotik zu bewältigen. Der Hauptvorteil ist der geringere Bedarf an ständiger menschlicher Aufsicht. Die Entwicklung stellt einen bedeutenden Schritt hin zu leistungsfähigeren und unabhängigeren KI-Systemen dar.

LLMs generieren traditionell Sequenzen Token für Token, was es schwierig macht, verschiedene Strategien zu erkunden. Die nächsten Schritte umfassen das Testen und Skalieren von internem RL für verschiedene Anwendungen. Die KI-Community erwartet weitere Forschung und reale Einsätze.