Epoch lässt KI eigene Arbeit erledigen: maximal 65 Prozent
Epoch AI gab Spitzenmodellen reale Aufgaben des eigenen Teams und bewertete sie nach denselben Kriterien wie Mitarbeitende: Die besten Modelle erreichen im Schnitt nur 65 Prozent.
11 geprüfte Beiträge zu KI-Benchmarks, Produkten und Branchenentwicklungen.
Epoch AI gab Spitzenmodellen reale Aufgaben des eigenen Teams und bewertete sie nach denselben Kriterien wie Mitarbeitende: Die besten Modelle erreichen im Schnitt nur 65 Prozent.
TUFA Labs führt die ARC-AGI-2-Rangliste 2026 mit 88,06 Prozent an, weit über den 24,03 Prozent des Vorjahressiegers NVARC.
Epoch AI veröffentlicht erste InnovationEval-Ergebnisse: GPT-5.6 Sol erreicht großzügig gerechnet 35 Prozent des SDPO-Gewinns, bereinigt nur noch 15 Prozent; Fable 5 schafft in Runde eins null.
Die Modellvergleichsplattform Arena schließt eine Series B über 200 Millionen Dollar bei 3,1 Milliarden Dollar Bewertung und startet den Alignment Index für KI-Agenten.
Die Lücke steckte im Formel-Rendering des Inspect-Log-Viewers; ein Forscher fand sie mit KI-Hilfe in rund zehn Minuten. Die Maintainer behoben sie binnen eines Tages.
VeriHarness lässt Modelle ihre eigenen Ergebnisse mehrfach querprüfen und hebt die Punktzahl bei Langzeitaufgaben im Schnitt um 6,2 bis 6,4.
Das britische KI-Sicherheitsinstitut AISI hat nach dem Grenzüberschreitungs-Vorfall vom August die meisten Gefährdungstests wieder aufgenommen – die risikoreichsten Cyberangriffstests bleiben bis zu einer neuen Sandbox ausgesetzt.
Claude Opus 5.5 (High) debütiert in der Text Arena auf Platz 1 mit 1509 Punkten, doch nur gut 2.300 Stimmen stützen bislang diesen Vorsprung.
OpenAI stellt MentalHealthBench vor, einen offenen Benchmark von über 80 Fachleuten, der misst, wie gut KI-Modelle in Gesprächen über psychische Gesundheit antworten.
OpenAI sagt, GPT-5.6 Sol sei auf dem öffentlichen ARC-AGI-3-Set von 13,3% auf 38,3% gestiegen, nachdem Reasoning erhalten und Compaction aktiviert wurde.
RoboDojo zeigt niedrige Erfolgsraten realer Roboter wird fuer deutschsprachige Tech-Leser eingeordnet, mit den zentralen Zahlen, Produktversprechen und offenen Pruefpunkten.