Was ist Reinforcement Learning?
Einfach erklärt
Eine Trainingsmethode, bei der ein Modell für gute Lösungen belohnt und für schlechte bestraft wird, bis es die Aufgabe zuverlässig trifft.
Stand der Erklärung: 22. September 2026 · aus der laufenden Berichterstattung von Syntiq AI
Erklärt in diesen Artikeln
Grok 4.7 ist billig und bei Agentenarbeit weit hinten
xAI verlangt für sein neues Spitzenmodell 2 Dollar pro Million Eingabe-Token. Im Intelligence Index von Artificial Analysis liegt Grok 4.7 mit 46 Punkten deutlich hinter Claude Fable 5.1 und GPT-6, gewinnt aber den Legal-Benchmark von Harvey.
Weiterlesen →Iris: Zwei offene Suchagenten aus dem Umfeld der Tsinghua-Universität
AllSpark Research hat mit Iris-mini und Iris-pro zwei Modelle veröffentlicht, die auf Qwen-Basis für die Websuche nachtrainiert wurden. Die Gewichte liegen auf Hugging Face, eine Lizenz ist im Repo nicht ausgewiesen.
Weiterlesen →OpenAI pausiert zwei Wochen das Training seines nächsten Modells wegen Cyber-Fähigkeiten
Erste Hinweise deuten darauf hin, dass das kommende Modell Astra die Schwelle Critical für Cyberfähigkeiten erreichen könnte. OpenAI hat deshalb das Reinforcement-Learning-Training ausgesetzt und die Skalierung gedrosselt.
Weiterlesen →SemiAnalysis: Google soll AMD für die zehnte TPU-Generation an Bord geholt haben
Eine Kundennotiz des Analysehauses beschreibt TPUs mit CPU-Kernen im selben Package. Dieselbe Notiz kürzt die TPU-Produktion für 2026 um eine halbe Million Einheiten.
Weiterlesen →Turing-Preisträger Sutton gründet Oak Lab — und nennt die heutige KI „schwach und ineffizient“
Der Mitbegründer des modernen Reinforcement Learning verlässt John Carmacks Firma und startet in Toronto ein eigenes Labor. Sein Ziel: KI-Agenten, die in Echtzeit dazulernen, ohne riesige Datenberge nachzuspielen.
Weiterlesen →