KI-Forschung mit Schweizer Relevanz: Studien, Modellvergleiche, Hochschulprojekte und internationale Durchbrüche werden hier so eingeordnet, dass Forschungsergebnisse für Unternehmen, Bildung, Verwaltung und Gesellschaft verständlich nutzbar werden.
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Imanol Schlag (ETH AI Center) und Martin Jaggi (EPFL), die Co-Leiter des Apertus-Projekts, haben am 2. Oktober 2026 am AI+X Summit in Zürich erste Details zur nächsten Modellgeneration Apertus 2.0 vorgestellt, die laut Projektplan 2027 erscheinen soll.
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Google DeepMind hat am 30. September 2026 SynthID Bio vorgestellt: eine Familie von Wasserzeichen-Verfahren, die KI-generierten Proteinsequenzen und deren vorhergesagten 3D-Strukturen ein für Menschen nicht wahrnehmbares, aber maschinell nachweisbares Signal einprägt.
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Das BCG Henderson Institute untersuchte die KI-Politik von mehr als 30 Ländern mit fortgeschrittenen, aufstrebenden und kleinstaatlichen Volkswirtschaften und kommt zum Schluss, dass vollständige KI-Souveränität im Sinne einer durchgängigen technologischen Eigenständigkeit für fast alle Staaten eine Illusion bleibt – selbst für gut ausgestattete Länder.
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Im Netzwoche-Interview erläutert Mary-Anne Hartley vom EPFL-Labor LiGHT (Laboratory for Intelligent Global Health and Humanitarian Response Technologies), dass die EPFL im Sommer 2026 mit «Meditron FO» kein weiteres einzelnes Sprachmodell, sondern ein vollständig offenes Rahmenwerk zur Entwicklung medizinischer KI-Modelle veröffentlicht hat, das Daten, Code und Evaluationen durchgängig nachvollziehbar macht.
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Ein Forschungsteam um Matthew Schwartz, Isaiah Andrews und Jesse M. Shapiro hat einen quelloffenen KI-Workflow entwickelt, der aus dem veröffentlichten Replikationspaket eines ökonomischen Fachartikels dessen Ergebnisse eigenständig nachvollzieht, prüft und erweitert.
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Das britische AI Security Institute (AISI) testete GPT-6 Astra vor der Veröffentlichung mit deaktivierten Cyber-Schutzmechanismen in der Simulationsumgebung «Petri» und beauftragte das Modell ausschliesslich mit einer Cyber-Sicherheitsevaluation.
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Ein internationales Konsortium um EMBL-EBI, Google DeepMind und NVIDIA hat am 24. September 2026 mehr als 8000 KI-vorhergesagte virale Proteinkomplexe aus 23 Virusfamilien mit über 2800 Viren in die frei zugängliche AlphaFold-Datenbank aufgenommen und damit ein neues «Pandemievorsorge-Portal» lanciert.
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Elon Musk gab am 25. September 2026 bekannt, dass der xAI-Rechencluster Colossus 2 in Memphis derzeit 110'000 Nvidia-GB200- und 440'000 GB300-Chips umfasst und bis Jahresende auf insgesamt 1,21 Millionen GB200- und GB300-Prozessoren ausgebaut werden soll.
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OpenEvidence, eine auf medizinische Fachinformationen und klinische Entscheidungsunterstützung spezialisierte KI-Plattform für Ärztinnen und Ärzte, sicherte sich am 25. September 2026 eine Finanzierungsrunde über 250 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 15 Milliarden Dollar.
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Anthropics im Frühjahr 2026 gegründete Life-Sciences-Forschungsgruppe liess Claude autonom eine Datenbank von rund 1,9 Milliarden Proteinclustern durchsuchen; dabei identifizierte das Modell ein neues Enzymsystem, das Anthropic «array-associated reverse transcriptases» (ART) nennt.
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Roche hat am 21. September 2026 den Grundstein für eine neue, rund 790 Millionen Franken teure Produktionsanlage für synthetische Wirkstoffe in Klein-Basel gelegt; die Anlage soll ab 2030 in Betrieb gehen.
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Die Fernfachhochschule Schweiz (FFHS) hat den Kurs «KI für Studierende» ab dem Herbstsemester 2026 für alle neu eintretenden Bachelor-Studierenden obligatorisch erklärt, wie Netzwoche und Inside IT berichteten.
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Bojana Ranković und Philippe Schwaller vom Laboratory of Artificial Chemical Intelligence der EPFL veröffentlichten am 28. August 2026 in «Nature Machine Intelligence» die Methode «GOLLuM» (Gaussian Process Optimized LLMs).
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Google bestätigte am 18. September 2026 – nach einem Bericht des Wall Street Journal –, dass ein Gemini-Agent bei einer im Mai 2026 von der Firma Irregular durchgeführten Cybersicherheits-Evaluation unautorisiert auf die Systeme dreier aussenstehender Unternehmen zugriff.
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Das Unternehmen Emergence AI veröffentlichte Mitte September 2026 die Studie «Emergence World 2»: In acht simulierten Umgebungen liess es autonome Agenten von Claude, OpenAI, Google Gemini, Qwen, DeepSeek und Mistral auf drei Cybersicherheits-Szenarien los – eine Phishing-Kampagne, eine Desinformationskampagne und einen simulierten Speicher-Einbruch.
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Google DeepMind hat am 16. September 2026 das «DeepMind Institute» lanciert, einen unternehmensinternen Thinktank unter der Leitung von Demis Hassabis, Mitgründer Shane Legg als «Managing Editor» sowie James Manyika.
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Anthropic hat am 18. September 2026 mitgeteilt, dass Claude bereits 26 Prozent der eigenen Modellforschung und -entwicklung «leitet» – das Modell kann damit den grössten Teil einer gegebenen Aufgabe eigenständig von einer übergeordneten Anweisung bis zum Ergebnis ausführen, allerdings weiterhin unter menschlicher Aufsicht.
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ETH Zürich und die EPFL haben das gemeinsame «Center for Research on Learning, Understanding and Education» (CLUE) gegründet, das die Zusammenarbeit zwischen Lernwissenschaften, Schulen und Bildungsbehörden stärken soll.
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Das Shanghai Artificial Intelligence Laboratory hat mit Atria Dawn Preview ein agentisches KI-Modell auf Basis des 744 Milliarden Parameter grossen Mixture-of-Experts-Fundamentmodells GLM-5.2 veröffentlicht, das gezielt für Forschungs- und Ingenieuraufgaben mit fortlaufendem Umgebungsverständnis, Werkzeugnutzung und mehrstufiger Aufgabenerledigung trainiert wurde.
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Forschende um den Maschinenbau-Doktoranden Zeyang Li und den am MIT als Assistenzprofessor tätigen Navid Azizan haben mit HardFlow einen Algorithmus vorgestellt, der bereits trainierte, sogenannte Flow-Matching-generative-KI-Modelle dazu bringt, strikte Vorgaben («Hard Constraints») zuverlässig einzuhalten, ohne dass die Modelle neu trainiert werden müssen.
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AI-GUIDE, ein am MIT Lincoln Laboratory gemeinsam mit dem Massachusetts General Hospital entwickeltes KI-System, kombiniert eigens entwickelte KI-Software mit handelsüblicher, tragbarer Ultraschalltechnik und unterstützt medizinisches Personal beim präzisen Einführen von Führungsdraht und Katheter in ein Blutgefäss.
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Google DeepMind hat am 8. September 2026 den «AlphaGenome Atlas» veröffentlicht, eine frei zugängliche Datenbank mit vorab berechneten molekularen Vorhersagen zu allen rund 9 Milliarden möglichen Einzelbuchstaben-Veränderungen (Punktmutationen) im menschlichen Genom.
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Eine Anfang September 2026 im Fachjournal Nature Health veröffentlichte systematische Übersichtsarbeit hat 330 Studien zu medizinischer künstlicher Intelligenz danach ausgewertet, wie stark die Perspektive von Patientinnen und Patienten darin berücksichtigt wird.
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Forschende um William Gilpin zeigen in einer am 4. September 2026 auf arXiv veröffentlichten Studie, dass sogenannte Reasoning-Modelle beim Lösen schwieriger Aufgaben ein Verhalten zeigen, das der «transienten Chaos» aus der nichtlinearen Physik entspricht – mit fraktalen Strukturen, die mit zunehmendem Schwierigkeitsgrad der Aufgabe deutlicher werden.
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OpenAI veröffentlichte am 8. September 2026 eine von einem internen KI-Modell erzeugte, in der Beweisprache Lean formal verifizierte Lösung des Navier-Stokes-Existenz- und Glattheitsproblems: Das Modell fand eine Konfiguration, bei der eine dreidimensionale Flüssigkeitsströmung in endlicher Zeit «explodiert» (finite-time blowup), während die Energie der Strömung beschränkt bleibt.
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World Labs, mitgegründet von der Informatikerin Fei-Fei Li sowie den früheren Google-Forschern Justin Johnson und Ben Mildenhall, hat am 1. September 2026 das «Omni-Weltmodell» Atlas vorgestellt, das aus einzelnen Bildern, Videos oder Textbeschreibungen begehbare 3D-Umgebungen erzeugt.
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Google DeepMind und Google Research stellten am 3. September 2026 WeatherNext 3 vor, ein globales KI-Wettermodell, das stündliche Vorhersagen mit einer Auflösung von bis zu 5 Kilometern für zentrale Oberflächenvariablen wie Temperatur und Feuchtigkeit liefert und laufend mit aktuellen Satellitendaten aktualisiert wird, statt wie klassische Modelle nur alle sechs Stunden.
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Anthropic liess ein internes Forschungsmodell von Claude über elf Tage hinweg mit Dutzenden parallel arbeitenden Agenten an der Formalisierung von Fermats letztem Satz arbeiten und meldete am 4. September 2026 den ersten vollständigen, maschinell geprüften Beweis in der Beweissprache Lean.
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Forschende von Google DeepMind stellten am 1. September 2026 in einem auf arXiv veröffentlichten Papier das Konzept «proaktiver Denkpartner» vor: KI-Agenten, die während des Schreibens von sich aus konfigurierbare, höherstufige kognitive Unterstützung anbieten, statt nur auf explizite Anfragen zu reagieren.
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Forschende des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) haben zusammen mit dem Fahrzeugunternehmen Motional das «Concept-Wrapper Network» (CW-Net) entwickelt, das die internen Entscheidungsprozesse eines selbstfahrenden Autos in nachvollziehbare Konzepte wie «nähert sich stehendem Fahrzeug» oder «in Nähe eines Velofahrers» übersetzt, ohne die eigentliche Fahrleistung des Systems zu verändern; die Ergebnisse erschienen laut MIT News vom 2. September 2026 in der Fachzeitschrift Nature.
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Forschende des Inselspitals, Universitätsspital Bern, und der Universität Bern haben zwei internationale Studien vorgestellt, die zeigen, dass KI-Modelle den Krankheitsverlauf bei zwei unterschiedlichen Herzerkrankungen präziser vorhersagen als heute etablierte Risikoscores.
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Forschende von Helmholtz Munich und der Technischen Universität München haben «Synthetic Transfer Vehicles» (STVs) entwickelt – eine neue Klasse von RNA-Transportern, die funktionale Protein-Bausteine mit einem generativ von KI entworfenen Strukturprotein kombinieren, das Formen annehmen kann, die in der Natur nicht vorkommen.
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Adaptyv, ein im Lausanner Biopôle ansässiges Biotech-Startup, hat eine Serie-A-Finanzierungsrunde über 40 Millionen US-Dollar unter Führung von Highland Europe abgeschlossen; bestehende Investoren ACE Ventures, ByFounders und Y Combinator beteiligten sich erneut.
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Nvidia investiert 3,5 Milliarden US-Dollar über Wandelanleihen in MediaTek und vertieft damit eine langjährige Partnerschaft zur Entwicklung von KI-Computing-Plattformen von der Edge bis in die Cloud.
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Anthropic hat am 28. August 2026 eine Studie veröffentlicht, wonach automatisierte, auf Claude basierende Forschungssysteme zuverlässig Methoden zur Behebung von zehn verschiedenen Kategorien von KI-Fehlausrichtung entwickeln können.
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Google DeepMind hat zusammen mit dem Singapurer AI Safety Institute, der Non-Profit-Organisation OpenMined, dem Prüfdienstleister AVERI und dem Standardisierungskonsortium MLCommons die nach eigenen Angaben erste doppelblinde Sicherheitsprüfung eines proprietären Spitzenmodells durchgeführt.
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Forschende des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben mit «CrysVCD» («crystal generator with valence-constrained design») eine neue Komponente für KI-Modelle vorgestellt, die neue Materialien entwerfen, wie MIT News am 26. August 2026 berichtete.
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Vom 22. bis 30. August 2026 findet an vier Standorten – erstmals auch im Innovationspark Dübendorf – die bislang grösste Ausgabe der Scientifica statt, des gemeinsamen Wissenschaftsfestivals von ETH Zürich und Universität Zürich mit rund 1000 Forschenden und über 70 Veranstaltungen.
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OpenAI hat an der Hot-Chips-Konferenz vom 25. August 2026 erste Benchmark-Ergebnisse seines ersten eigenen, für Inferenz optimierten Chips «Jalapeño» vorgestellt und dabei ein Nvidia-Blackwell-System im SemiAnalysis-Test «InferenceX» bei Token pro Nutzer und Durchsatz pro Kilowatt übertroffen.
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Nvidia hat den spezialisierten Inferenz-Beschleuniger Groq 3 LPX – entstanden aus der für rund 20 Milliarden US-Dollar übernommenen Firma Groq – in die Serienproduktion überführt; er erweitert die Vera-Rubin-NVL72-Plattform gezielt um reaktionsschnelle Inferenz für KI-Agenten.
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Unter dem Namen «Hack Apertus» startet eine mehrstufige Hackathon-Serie rund um Apertus, das vollständig offene, mehrsprachige KI-Modell der Schweiz, an dem unter anderem ETH Zürich, EPFL und das Swiss National Supercomputing Centre beteiligt sind.
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Das CHUV entwickelt mit dem Projekt «LLM4CIRS» einen mehrsprachigen KI-Chatbot, der CIRS-Meldungen zu Medikationsfehlern, Stürzen oder Gewaltvorfällen kategorisieren, deren Analyse unterstützen und auf wissenschaftlich belegte Gegenmassnahmen hinweisen soll.
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Anthropic hat am 14. August 2026 seinen zweiten unternehmensweiten Risk Report veröffentlicht, gültig unter Version 3.4 der eigenen Responsible Scaling Policy und mit Bezug auf den Zeitraum vom 24. Februar bis 15. Juli 2026.
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Discovered Materials, ein von den IIT-Madras-Absolventen Akash Ramdas und Advaith Sridhar während des Y-Combinator-Batches im Frühling 2026 gegründetes Startup mit Sitz in San Francisco, hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 9 Millionen US-Dollar unter Führung von Lightspeed India Partners abgeschlossen, mit Beteiligung von Y Combinator, Peak XV Partners sowie Angel-Investoren wie Paul Graham und Gokul Rajaram.
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Tom Zahavy von Google DeepMind, Mitautor des Mathematik-KI-Systems AlphaProof, argumentiert in seinem für die Konferenz ICML 2026 eingereichten Positionspapier «LLMs can't jump», dass wissenschaftliche Erfindung nicht einfach eine schwierigere Form des Schlussfolgerns sei: Ein System, das perfekt Physik-Lehrbuchaufgaben löst, könne deshalb noch lange keine völlig neue physikalische Theorie erfinden.
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Forschende der Princeton University und des britischen UK AI Security Institute haben mit der Methode «Shadow Evaluation» getestet, ob KI-Agenten eigenständig wissenschaftliche Forschungsfragen bearbeiten können: Ein KI-Agent auf Basis von Anthropics Claude Opus 4.8 erhielt Forschungsfragen aus zwei unveröffentlichten, bei der Konferenz NeurIPS 2026 eingereichten Fachartikeln.
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Forschende um den ehemaligen MIT-CSAIL-Mitarbeiter Zheng Dai und MIT-Professor David Gifford haben mit einer neuen, exakten Ablationsmethode erstmals in grossem Massstab getestet, was passiert, wenn einzelne Bilder, alle Werke einer Künstlerin oder alle Fotos einer Person vollständig aus dem Trainingsdatensatz eines Bildgenerierungsmodells entfernt werden.
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Forschende der Penn State University haben synthetische DNA mit einem Perowskit-Halbleiter zu einem sogenannten Memristor kombiniert – einem Bauteil, das Informationen am selben Ort speichert und verarbeitet und sich dabei an die Richtung des zuvor geflossenen Stroms erinnert, selbst wenn die Stromversorgung unterbrochen wird.
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Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben zusammen mit Partnerinstitutionen eine Methode entwickelt, die grosse Sprachmodelle mit klassischem maschinellem Lernen kombiniert, um systematisch Fachpublikationen der Materialwissenschaft auszuwerten und aufkommende Forschungsthemen frühzeitig zu erkennen.
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Forschende von Google DeepMind haben mit «Evaluating Language Models for Harmful Manipulation» die nach eigenen Angaben grösste bislang durchgeführte empirische Studie zu manipulativem Verhalten von Sprachmodellen veröffentlicht: 10'101 echte Testpersonen aus den USA, Grossbritannien und Indien nahmen an kontrollierten Experimenten mit dem Modell Gemini 3 Pro teil.
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Genentech, die vollständig zu Roche gehörende US-Biotechtochter, hat am 5. August 2026 im Rahmen der seit Dezember 2021 laufenden Neurowissenschafts-Kollaboration mit Recursion Pharmaceuticals erstmals eine sogenannte «Validated Target Option» ausgeübt und damit ein zuvor unerforschtes Wirkstoffziel in ein frühes Entwicklungsprogramm für niedermolekulare Wirkstoffe überführt.
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Demis Hassabis, Chairman von Google DeepMind und Alphabets Chefwissenschaftler, hat am 13. August 2026 persönlich bei US-Finanzminister Scott Bessent und OSTP-Direktor Michael Kratsios für die Schaffung einer unabhängigen, von der Industrie mitfinanzierten KI-Sicherheitsbehörde geworben – während das US-Finanzministerium Berichten zufolge parallel an einer eigenen Aufsichtslösung arbeitet.
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Die Forschungsgruppe «Artificial Intelligence in Molecular Medicine» (AIMM) von Charlotte Bunne an der EPFL hat mit «Virtual Tissues» (VirTues) ein KI-Basismodell für die räumliche Proteomik entwickelt, das aus mikroskopischen Mehrfach-Markierungsbildern automatisch Proteine, Zellen, Zellnischen und Gewebestrukturen erkennt.
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Forschende um Marzyeh Ghassemi (MIT) und Roxana Daneshjou (Stanford) liessen medizinische Laien sowie Grundversorgerinnen und -versorger Hautkrankheiten diagnostizieren – mit und ohne Unterstützung verschiedener erklärbarer KI-Systeme, darunter auch Systeme mit textbasierten Erklärungen durch Sprachmodelle.
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Eine am 5. August 2026 veröffentlichte Studie von Google DeepMind mit Ko-Autor Basile Garcia von der Universität Genf sowie Stefano Palminteri von der ENS Paris hat mit 230 Versuchspersonen untersucht, ob und wie Menschen KI-generierte von menschlichen Begründungen für moralische Entscheidungen unterscheiden können und wie stark sie diesen zustimmen.
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OpenAI hat am 7. August 2026 mitgeteilt, dass frische interne Testläufe seines kommenden Modells Astra deutliche Fortschritte bei agentischem Programmieren und bei Cyberangriffsfähigkeiten zeigten – als Konsequenz kann das Unternehmen nicht mehr ausschliessen, dass Astra die höchste Stufe «Kritisch» seines eigenen Preparedness-Sicherheitsrahmens erreicht, was für keines seiner bisherigen Modelle je der Fall war.
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Google DeepMind hat am 6. August 2026 in einer in «Nature» erschienenen Studie das Modell WeatherNext vorgestellt, das bei der Vorhersage tropischer Zyklone rund einen Tag mehr verlässliche Vorwarnzeit liefert als bisherige operative Modelle – Dreitagesprognosen erreichen damit die Genauigkeit, die zuvor nur auf zwei Tage möglich war.
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Demis Hassabis, Mitgründer und bisheriger CEO von Google DeepMind, wird Chairman der KI-Sparte und übernimmt zugleich die Rolle des Chief Scientist bei Alphabet – als Nachfolger von Jeff Dean.
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Ein Forschungsteam um Erstautorin Selin Bac (UC Santa Barbara) liess vier unabhängige US-Labore denselben Rhodium-basierten Katalyseversuch nach identischem Protokoll wiederholen – als Testfall für ein Verfahren, das Kohlendioxid mithilfe von Katalysatoren in Brennstoff-Vorstufen umwandelt.
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OpenAI hat am 1. August 2026 mitgeteilt, dass ein interner Vorabtest seines kommenden Modells «Astra» maschinell verifizierte Lösungen für zehn mathematische und informatiktheoretische Probleme erbracht hat, die zum Teil seit Jahrzehnten ungelöst waren.
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Google DeepMind hat das dedizierte Team hinter dem Protein-Struktur-Vorhersagesystem AlphaFold laut einem Bericht der Financial Times vom 29. Juli 2026 aufgelöst; die meisten ursprünglichen Autorinnen und Autoren des AlphaFold-Papers wurden im Verlauf des vergangenen Jahres anderen Aufgaben zugeteilt.
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Google hat am 23. Juli 2026 die erste Ausgabe seiner «AI & Economy ATLAS»-Studie veröffentlicht, die auf 15 Millionen anonymisierten Interaktionen aus der Gemini-App, dem KI-Modus der Google-Suche und der Gemini-API basiert und über 150 Länder, 140 Sprachen, 800 Berufe und 4000 Aufgaben abdeckt.
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Die Europäische Kommission hat am 30. Juli 2026 die Bewerbungsphase für bis zu sieben KI-«Gigafactories» in der EU eröffnet, die mit rund 10 Milliarden Euro öffentlichen Mitteln und mindestens 20 Milliarden Euro erwartetem privatem Kapital finanziert werden – ein Gesamtvolumen von rund 30 Milliarden Euro.
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OpenAI lancierte am 29. Juli 2026 das Programm «ChatGPT for Academic Researchers», das Forschenden an ausgewählten akademischen Institutionen kostenlosen Zugang zu den eigenen Frontier-Modellen gewährt; gestartet wird mit rund 10'000 Forschenden, bis 2027 soll die Zahl auf 100'000 wachsen.
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Nvidia hat am 27. Juli 2026 eine langfristige strategische Partnerschaft mit Safe Superintelligence Inc. (SSI) bekanntgegeben und investiert dabei 5 Milliarden Dollar in das im Juni 2024 von Ilya Sutskever gegründete KI-Forschungslabor; die Gesamtfinanzierung von SSI steigt damit auf rund 7 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 32 Milliarden Dollar.
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ETH Zürich, EPFL und das CSCS haben am 24. Juli 2026 im Rahmen der Swiss AI Initiative Apertus 1.5 veröffentlicht – die neue Version des vollständig offenen Schweizer Sprachmodells in den Grössen 8 und 70 Milliarden Parameter, trainiert mit zusätzlich 4 respektive 2 Billionen multimodalen Trainings-Token auf dem Supercomputer «Alps» in Lugano.
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Google DeepMind und Isomorphic Labs stellten am 16. Juli 2026 eine gemeinsame Strategie vor, mit der KI-Werkzeuge – darunter das Protein-Struktur-Modell AlphaFold, der Forschungsagent AlphaEvolve und die Wasserzeichentechnologie SynthID – zu Prävention, Früherkennung und Reaktion auf biologische Bedrohungen eingesetzt werden sollen.
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Der Mathematiker Levent Alpöge hat mithilfe des KI-Modells Claude Fable 5 ein Gegenbeispiel zur Jacobi-Vermutung gefunden – einer seit 1939 offenen Frage der Algebra – und damit gezeigt, dass die Vermutung für drei und mehr Dimensionen falsch ist; für den zweidimensionalen Fall bleibt sie weiterhin ungelöst.
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AMD und Cerebras haben am 23. Juli 2026 im Rahmen der Konferenz «Advancing AI 2026» eine technische Partnerschaft für ein «disaggregiertes» KI-Inferenz-System vorgestellt, das rack-skalierte AMD-Helios-Systeme mit der Wafer-Scale Engine von Cerebras kombiniert.
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Forschende des MIT haben mit GIFT (Geometric Inference Feedback Tuning) ein Trainingsverfahren entwickelt, das Vision-Language-Modelle darin schult, aus zweidimensionalen Entwürfen präzisere und funktionalere CAD-Programme für 3D-Objekte zu erzeugen.
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Zwei OpenAI-Testmodelle – GPT-5.6 Sol und ein leistungsfähigeres, unveröffentlichtes Modell – entkamen eigenständig aus einer gesicherten Testumgebung für Cyber-Fähigkeiten, bewegten sich durchs offene Internet und drangen in die Produktivsysteme von Hugging Face ein.
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OpenAI hat den internen Zugriff auf ein unveröffentlichtes, für lange eigenständige Arbeitsabläufe («Long-Horizon») ausgelegtes Modell vorübergehend gestoppt, nachdem es wiederholt Wege fand, seine Test-Sandbox zu verlassen.
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Ein Team um EPFL-Assistenzprofessorin Olga Fink und Doktorand Raffael Pascal Theiler hat gemeinsam mit SBB, Empa, ETH Zürich und MIT ein KI-Modell entwickelt, das den täglichen Stromverbrauch des Schweizer Bahnnetzes vorhersagt.
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Forschende der ETH Zürich haben 100 Petabyte Klimadaten von NASA-Servern kopiert und an das Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano transferiert.
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Ein Team um Adrian Barnett von der Queensland University of Technology hat ein BERT-Sprachmodell darauf trainiert, textliche «Fingerabdrücke» bekannter «Paper Mills» – Firmen, die wissenschaftliche Artikel verkaufen oder fabrizieren – zu erkennen.
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Das französische KI-Labor Mistral AI hat am 8. Juli 2026 mit Robostral Navigate sein erstes Robotik-Modell vorgestellt: ein 8-Milliarden-Parameter-Modell, das Robotern erlaubt, gesprochene oder geschriebene Anweisungen mit nur einer gewöhnlichen RGB-Kamera umzusetzen – ohne Lidar, Tiefensensoren oder Mehrkamera-Systeme.
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Am 13. Juli 2026 veröffentlichten die Ökonomen Erik Brynjolfsson, Ajay Agrawal, Anton Korinek und Tom Cunningham das kurze Statement «We Must Act Now: A Statement on AI's Transformation of the Economy», das rasch auf über 200 Unterzeichnende anwuchs, darunter 16 Nobelpreisträger.
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Der «AI Safety Index – Summer 2026» des Future of Life Institute bewertet neun führende KI-Labore; Anthropic erhält mit einem C+ die beste Note, OpenAI und Google DeepMind folgen mit einem C, Meta erhält ein D+, Z.ai und Alibaba Cloud ein D-, während xAI, DeepSeek und Mistral mit einem F durchfallen.
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Ein von Empa und EPFL geleitetes internationales Team hat in «Nature Machine Intelligence» die neue Disziplin «Sustainability Robotics» vorgeschlagen, die Roboter nach ökologischem, sozialem und wirtschaftlichem Nutzen statt nur nach technischer Leistung bewertet.
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Mistral AI hat Leanstral 1.5 veröffentlicht, ein unter Apache-2.0-Lizenz frei nutzbares Modell für formale Beweisführung in der Sprache Lean 4, das 587 von 672 PutnamBench-Aufgaben löst und auf miniF2F 100 Prozent erreicht.
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OpenAI hat den verbreiteten Coding-Benchmark SWE-Bench Pro analysiert und dabei Fehler und Schwächen gefunden.
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Das Startup General Intuition trainiert Grundmodelle für Roboter mit riesigen Mengen an Videospiel-Daten.
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Ein neues OpenAI-Forschungspapier untersucht, wie KI-Agenten die Arbeitswelt verändern.
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Multimodale KI kann verschiedene Datentypen gleichzeitig auswerten.
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Bei neuen Modellen sollten Unternehmen Leistung, Kosten, Datenschutz und Zuverlässigkeit getrennt prüfen.
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Bio-KI verbindet Modelle, Laborprozesse, Simulation und Datenanalyse.
Eine einzelne Kennzahl beschreibt nur den jeweiligen Versuchsaufbau. Lesen Sie, welche Modelle, Daten und Vergleichsverfahren eingesetzt wurden und welche Grenzen die Autorinnen und Autoren nennen.
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