Anthropics Claude-KI-Modell, das mit sechzehn Agenten im Tandem arbeitete, hat erfolgreich von Grund auf einen neuen C-Compiler erstellt, ein Projekt, das laut einem Blogbeitrag des Forschers Nicholas Carlini zwei Wochen dauerte und etwa 20.000 US-Dollar an API-Gebühren kostete. Dieses Experiment unterstreicht die wachsenden Fähigkeiten von KI-Agenten bei komplexen Programmieraufgaben, da die Agenten mit minimaler Aufsicht an einer gemeinsamen Codebasis arbeiteten.
Das Projekt, bei dem Claude Opus 4.6 verwendet wurde, demonstriert Anthropics Fortschritte bei KI-Programmierexperimenten, inmitten eines Vorstoßes in Richtung Multi-Agenten-Tools sowohl von Anthropic als auch von OpenAI. Die KI-Agenten produzierten Berichten zufolge einen 10.000 Zeilen langen Compiler.
In anderen Nachrichten fordern die Verteidiger von Roberto Carlos Muñoz-Guatemala, der wegen der Körperverletzung eines ICE-Beamten, Jonathan Ross, verurteilt wurde, Zugang zu Ermittlungsakten im Zusammenhang mit der Tötung von Renee Nicole Good. Die Anwälte fordern Ausbildungsunterlagen und Ermittlungsakten im Zusammenhang mit Ross, dem ICE-Agenten, der Good während einer gezielten Operation in Minneapolis am 7. Januar erschoss, wie Wired berichtet. Die Anwälte von Muñoz-Guatemala reichten einen Antrag nach der Verhandlung beim US District Court ein.
Unterdessen entsteht eine neue Angriffskette, die es Angreifern ermöglicht, innerhalb von Minuten Zugriff auf Cloud-Umgebungen zu erlangen, wie VentureBeat detailliert beschreibt. Der Angriff, bekannt als Identity and Access Management (IAM)-Pivot, beginnt mit einer scheinbar legitimen LinkedIn-Nachricht von einem Personalvermittler. Der Entwickler wird dann dazu verleitet, ein bösartiges Paket zu installieren, das Cloud-Anmeldeinformationen exfiltriert, darunter persönliche GitHub-Zugriffstoken und AWS-API-Schlüssel. Die am 29. Januar veröffentlichte CrowdStrike Intelligence-Recherche dokumentiert, wie Angreifer diese Schwachstelle ausnutzen.
Im Bereich der KI-Optimierung haben Forscher von Stanford, Nvidia und Together AI eine neue Technik namens Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) entwickelt. Diese Technik ermöglicht es Modellen, während des Inferenzprozesses weiter zu trainieren und ihre Gewichte für das spezifische Problem zu aktualisieren. Laut VentureBeat nutzten die Forscher diese Methode, um einen kritischen GPU-Kernel zu optimieren und eine Leistung zu erzielen, die doppelt so schnell war wie der vorherige Stand der Technik, der von menschlichen Experten geschrieben wurde.
Schließlich gab Valve bekannt, dass steigende Komponentenpreise, wie z. B. für RAM und Speicher, sie dazu zwingen, die Preisgestaltung und den Versandplan ihrer kommenden Steam Machine zu überdenken. Analysten sind sich uneinig darüber, wie viel dieser erhöhten Kosten Valve an die Verbraucher weitergeben wird, so Ars Technica. Die genaue Form dieser Änderungen ist derzeit unbekannt.
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