MIT Technology Review argumentiert, dass KI-Agenten – statt allein datenhungriger Modelle – wissenschaftliche Forschung schneller, reproduzierbarer und breiter nutzbar machen könnten.

Thinking Machines hat Inkling Small veröffentlicht, ein Apache-2.0-Open-Weights-Reasoning-Modell, das mit deutlich weniger aktiven Parametern an die Ergebnisse von Inkling heranreicht.

SK Telecom stellte ein zweites koreanischsprachiges Modell A.X K2 vor und signalisiert damit einen tieferen Vorstoß in die heimische Enterprise-KI mit stärkeren Schlussfolgerungsansprüchen.

Anthropic sagt, Claude Mythos habe Schwächen in HAWK und reduziertem AES gefunden, was darauf hindeutet, dass KI die Kryptanalyse beschleunigen könnte, ohne heutige Systeme zu gefährden.

Ein gemeldeter Chain-of-thought-Spoofing-Angriff zeigt ein neues Sicherheitsrisiko für Reasoning-AI-Modelle auf und weckt Zweifel an der Zuverlässigkeit für KI-Entwickler und -Käufer.

OpenAI hat GeneBench-Pro vorgestellt, ein Genomik-Benchmark, der höherstufiges wissenschaftliches Denken messen soll, während KI-Labore in biologische Workflows vordringen.

Google veröffentlicht Gemini 3.1 Pro, das im ARC-AGI-2-Benchmark 77.1% erreicht und die Schlussfolgerungsfähigkeiten des vorherigen Modells bei komplexen Problemlösungsaufgaben verdoppelt.