OpenAI hat 722 KI-generierte Mathe-Manuskripte auf GitHub veröffentlicht, verifiziert ist davon nichts. Claude liegt ab jetzt als Seitenleiste in Google Docs, Sheets und Slides. SpaceX nimmt 40 Milliarden Dollar Fremdkapital auf, ausschließlich für Nvidia-Chips.
OpenAI legt 722 Mathe-Manuskripte offen, verifiziert ist davon nichts
OpenAI hat das Repository openai/math öffentlich gemacht: 722 Manuskripte aus einem unveröffentlichten internen Modell, gruppiert in 372 Ergebnis-Familien.
Rund 4.000 offene Forschungsprobleme wurden dem Modell vorgelegt
Im Schnitt 3 Stunden ChatGPT-Pro-Rechenzeit pro Ergebnis
Viele Beweise liegen als Lean-Formalisierung vor, also maschinell prüfbar
Themen von den Mahler-Vermutungen über NP-Härte bis zu Spin-Gläsern
OpenAI schreibt selbst, dass nicht formalisierte Ergebnisse Fehler enthalten können. Ob daraus zitierbare Mathematik wird, hängt jetzt am Tempo der Formalisierung.
„Mathematik per Tweet und Mathematik per Pressemitteilung nährt nicht das Ökosystem, das den fruchtbaren Boden geschaffen hat ...”
So Bryna Kra, Mathematikerin an der Northwestern University und Mitautorin der Leiden-Erklärung, die über 4.000 Mathematiker unterzeichnet haben. Hinter dem Repository steht ein internes Modell, das seit dem 28. August trainiert und laut OpenAI das Millennium-Problem Navier-Stokes sowie über 100 weitere jahrzehntealte Fragen gelöst hat. Im August hatte das Unternehmen rund 40 Mathematiker versammelt und zugesagt, nicht alles auf einmal zu veröffentlichen. Wer die Beweise prüft und wie sie zitierbar werden, ist offen.
NVIDIA hat zwei Nemotron-Modelle auf Olympiade-Aufgaben nachtrainiert. Bei der IOI 2026 kommt die Ultra-Variante mit 550 Milliarden Parametern, davon 55 Milliarden aktiv, auf 535,4 von 600 Punkten. Die Goldschwelle lag bei 361,12, der beste Mensch bei 498,27. Der Lauf war inoffiziell, fand aber unter den offiziellen Wettbewerbsbedingungen statt. Bei der Mathematik-Olympiade reichte es für 30 von 42 Punkten bei einer Goldschwelle von 29, vier der sechs Aufgaben vollständig gelöst. Nachtrainiert wurde auf 414.890 gefilterten Beispielen aus 15.818 Aufgaben. Gewichte, Datensätze und Inferenz-Pipeline liegen offen auf Hugging Face.
Quelle: Hugging Face
Claude liegt jetzt als Seitenleiste in Google Docs, Sheets und Slides
Anthropic hat Claude in Google Workspace eingehängt. Der Assistent liegt als Seitenleiste neben der geöffneten Datei, liest mit, was dort steht, und schreibt direkt hinein. Jede Änderung muss vorher freigegeben werden, das Dokument bleibt unter Kontrolle. Für Teams fällt damit der Umweg weg, der die KI-Nutzung im Büroalltag bisher ausgebremst hat: Text rauskopieren, im Chatfenster bearbeiten, zurückkopieren, Formatierung neu bauen. Umgekehrt lassen sich Docs, Sheets und Slides auch in Claude selbst öffnen und dort weiterverarbeiten.
Ab Version 2.1.292 lässt sich Claude Code per Anweisung sagen, auf welcher Effort-Stufe ein Subagent arbeitet. Der Agent, der nur Dateien durchsucht, bleibt auf niedriger Stufe, der Agent, der den Patch schreibt, denkt auf hoher. Bisher galt eine Reasoning-Einstellung für den gesamten Agentenbaum, egal wie trivial die Teilaufgabe war. Ob das die Abrechnung am Monatsende spürbar drückt, entscheidet sich an der Disziplin beim Setzen der Stufen.
OpenAI hat sich öffentlich auf eine Schlagzahl festgelegt: 28 Tage lang kommt jeden Tag entweder eine klare Verbesserung für die meisten Codex-Nutzer oder ein kompletter Reset. Tag 1 geht an die Geschwindigkeit, GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol laufen im Abo rund 50 Prozent schneller. Die Umstellung greift ohne Zutun der Nutzer in allen OpenAI-Produkten, Partner wie OpenCode, Pi, Amp und Devin erben das Tempo über Sign in With ChatGPT.
Der neue Claude Startup Stack bündelt Rabatte und Credits von Firmen, die selbst auf Claude bauen, darunter Linear, Lovable, ElevenLabs, Granola und Hex. Der Gegenwert liegt bei bis zu 45.000 Dollar für Werkzeuge in Vertrieb, Design und Data Engineering. Dazu kommen ein Jahr Claude Team Plan, API-Credits und virtuelle Sprechstunden mit Anthropics Applied-AI-Team. Bewerben dürfen sich Startups, die in den letzten fünf Jahren gegründet oder in den letzten zwei Jahren finanziert wurden.
EmbeddingGemma 2 bringt fünf Datentypen in einen Vektorraum
Google veröffentlicht sein erstes offenes, von Grund auf multimodales Embedding-Modell. Text, Code, Bild, Video und Audio landen im selben Vektorraum, gerechnet wird direkt auf dem Gerät.
740 Mio. Parameter, modular aufgebaut, für Offline-Betrieb entworfen
Schlägt laut Google Spezialmodelle von über doppelter Größe
Apache-2.0-Lizenz, Gewichte liegen auf Hugging Face und Kaggle
Praktisch heißt das: eine Sprachnotiz findet die passende Stelle in einem Video, ein Screenshot das passende Dokument. Gepaart mit Gemma 4 entsteht ein RAG-Stack, der das Firmennetz nie verlässt. Kosten pro Suchanfrage: von Cloud-Tarif auf null.
Quelle: Google
Der Endpoint /v1/decisions ist ab jetzt in der öffentlichen Beta, mit gpt-6-luna als einzigem Modell. Drei Fragetypen stehen zur Wahl.
Predicate: Wahrscheinlichkeit von 0 bis 1, dass eine Bedingung zutrifft
Choice: eine Option aus festem Set, mit Confidence-Wert
Score: bewertet Text und Bilder gegen eine Severity-Skala
0,10 Dollar pro Million Input-Tokens, Output und Cache kostenlos, dazu rund zehnfache Geschwindigkeit gegenüber der Responses API. Ticket-Routing und Dokumentenprüfung laufen heute über vollwertige Textgeneratoren, die am Ende drei Wörter zurückgeben. Die allgemeine Verfügbarkeit soll in wenigen Wochen folgen.
Quelle: Developers
SpaceX nimmt 40 Milliarden Dollar auf, nur für Nvidia-Chips
Einem Bericht der Financial Times zufolge sammelt Elon Musks Raumfahrt- und KI-Konzern Fremdkapital in einer Größenordnung ein, die bisher Staaten vorbehalten war: 10 Milliarden Dollar als Bankkredite, 30 Milliarden als Investment-Grade-Anleihen. Apollo Global Management führt die Runde an, Pimco verhandelt als Geldgeber mit, der Abschluss ist für 2027 geplant. Die Rechenzentren laufen ausschließlich auf Nvidia-Hardware. Ob daraus ein Vorsprung oder eine Zinslast wird, entscheidet sich daran, ob die Rechenleistung schneller Erlöse bringt als die Anleihe Kupons kostet.
Quelle: The Information
Am Institut für Plasmaphysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Hefei hat die größte je gebaute Fusions-Supraleiterspule die Vollparameter-Prüfung bestanden. Sechs Jahre Bauzeit, jedes Bauteil aus heimischer Fertigung.
582 Tonnen, 21 Meter lang, D-förmig
98 Kiloampere Betriebsstrom, 6,5 Tesla im Zentrum
16 Spulen, zusammen 120 Gigajoule gespeicherte Energie
Laut ASIPP hat die Spule das 1,3-fache Volumen und die dreifache Energiespeicherung des ITER-Pendants in Südfrankreich. Im Tokamak BEST soll dieser Magnetkäfig ein Plasma von über 100 Millionen Grad Celsius freischwebend einsperren. Wann daraus Strom wird, entscheidet sich am Reaktor, der um diese Spule herum erst noch entsteht.
Sam Altman erwartet sieben Roboter auf dem Gehweg
„Der erste Tag, an dem du die Straße runtergehst und sieben Roboter an dir vorbeilaufen und Dinge tun, wird sich sehr nach Science-Fiction anfühlen.”
Das sagt Sam Altman im Bloomberg-Interview über den Moment, auf den die Welt aus seiner Sicht nicht vorbereitet ist. Er hält ihn für nah und erwartet, dass die Maschinen viele Tätigkeiten übernehmen, die heute Menschen erledigen. Ob das in zwei Jahren oder in zehn passiert, entscheidet die Fertigungskapazität der Hersteller.
Chart des Tages: n8n wird vom Top-Prozent 22,9-mal häufiger gekauft
Quelle: a16z-Analyse auf Basis von Cosign
Das oberste Prozent der KI-Ausgeber kauft n8n mit einer Rate von 1,43 Prozent, im Gesamtmarkt sind es 0,06 Prozent. Das ergibt den Faktor 22,9. Bei fal und Manus liegt der Faktor bei 18,2. An der Spitze stehen Werkzeuge, die Arbeit ausführen: Workflow-Automatisierung, Inferenz-Infrastruktur, Agenten. Content-Tools wie Runway oder HeyGen kommen auf Faktor 10 bis 14, Notion auf 9,2. Wer heute am meisten für KI ausgibt, kauft Ausführung. Die Zahlungsbereitschaft wandert von der Oberfläche in die Pipeline.
Tool-Empfehlung: RelationFlow
RelationFlow ist ein KI-Workspace für Teams im Mittelstand, der alle großen Modelle und selbst gehostete Endpunkte an einem Ort bündelt. Das Wissen jeder Abteilung lässt sich als gemeinsame Quelle einbinden, Chats, Agenten und Prompts bleiben im Team teilbar. Wer Modellzugang, Firmenwissen und Prompt-Sammlungen heute über drei Abos verteilt hält, bekommt hier eine Oberfläche dafür, mehr Infos: relationflow.io.