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Anthropic hat Claude für den Gesundheitsbereich gestartet, inklusive HIPAA-konformen Tools für medizinische Anwendungen. Zudem wurden die Funktionen von Claude für die Lebenswissenschaften erweitert, um wissenschaftliche Arbeitsabläufe besser zu unterstützen.
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Effektive KI-Agenten benötigen starken Kontext, Gedächtnis und workflowspezifische Architektur. Sie erhöhen die Leistung, indem sie Routineaufgaben übernehmen, während Menschen sich auf Urteilsvermögen konzentrieren. Schnelle Einführung und kontinuierliche Iteration schaffen langfristige Mehrwerte, weshalb maßgeschneiderte Agenten generische AI-Software deutlich übertreffen.
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Viele KI-Projekte scheitern wegen unklarer Ziele und fehlender Skills. Die AI Training Checklist von You.com unterstützt dabei, Teams gezielt auf KI-Anwendungen vorzubereiten und den vollen Nutzen von Investitionen zu realisieren. So können Unternehmen ihre Initiativen im neuen Jahr erfolgreich gestalten.
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Das Kommandozeilenwerkzeug mcp-cli optimiert die Schnittstellenkommunikation mit MCP-Servern. Es hilft KI-Agenten, Tools und APIs effizienter zu steuern und reduziert gleichzeitig ungewollte Erweiterungen des Kontextfensters.
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Alibaba präsentiert einen Agenten, der Karteninformationen nutzt und durch Verstärkendes Lernen sowie parallele Inferenz Schleifen die Genauigkeit bei der Bild-Geolokalisierung verbessert. Dieses System soll die Vorhersagequalität steigern.
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Claude Cowork ist eine vereinfachte Version von Claude Code in der Desktop-App Claude. Nutzer können einen Ordner zuweisen, auf den Claude per Chat zugreifen und so agentenähnliche Arbeitsabläufe ohne komplexe Einrichtung ermöglichen. Das Tool befindet sich im Forschungsstadium und ist derzeit nur für Max-Abonnenten verfügbar.
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In der Studie wird das Spiel Core War untersucht, bei dem Programme in einem virtuellen Computer um Dominanz kämpfen. Große Sprachmodelle treiben eine evolutionäre Konkurrenz, bei der Programme fortlaufend Strategien entwickeln, um sich an immer neue Gegner anzupassen. Dieses dynamische Modell kann Erkenntnisse für reale KI-Adversarial-Settings wie Cybersicherheit liefern.
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Die KI-Branche vermeldet enorme Infrastrukturinvestitionen im Umfang von über einer halben Billion Dollar. Allerdings sind viele Zusagen eher Optionen als verbindliche Zusagen, da Terminologie und Mengenangaben uneinheitlich bleiben. Dies erschwert eine marktbasierte Überprüfung und schafft ein Umfeld, das Misstrauen durch mangelnde Transparenz fördert.
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Mit KI-Modellen wie Opus 4.5 und GPT-5.2, die den Großteil des Codes schreiben, ändern sich Softwareentwicklungspraktiken grundlegend. Sprachkenntnisse und Routineaufgaben verlieren an Wert, während Produktorientierung und technische Führung wichtiger werden. Entwickler müssen zunehmend komplexe Aufgaben und überwachende Funktionen übernehmen.
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Apple und Google kooperieren, um Siri mit maßgeschneiderten KI-Modellen von Google’s Gemini auszustatten. Diese Modelle werden zudem für weitere Apple-Intelligenzfunktionen eingesetzt. Apples Datenschutzstandards bleiben erhalten, und keine Nutzerdaten von Apple werden an Google weitergegeben.