🤖 KI hat ein mathematisches Problem gelöst, das seit 1946 ungelöst war, und das Beunruhigende ist, wie gewöhnlich das System war.
OpenAI gibt an, dass sein allgemeines Argumentationsmodell eine wichtige Vermutung des legendären Mathematikers Paul Erdős widerlegt und das langjährige "Planar Unit Distance Problem" gelöst hat.
Jahrzehntelang glaubten Mathematiker, der beste Weg, um die Einheitsabstände zwischen Punkten zu maximieren, sei im Grunde eine Variation eines quadratischen Gitters. Die Intuition schien offensichtlich. Es stellte sich heraus, dass sie falsch war.
Das Modell entdeckte eine völlig neue unendliche Konstruktion, die die alten Annahmen mit einer polynomialen Verbesserung übertrifft, und externe Mathematiker verifizierten den Beweis.
Was dies von früheren mathematischen Erfolgen der KI unterscheidet, ist, dass es sich nicht um eine spezialisierte Theorembeweismaschine handelte, die für eine einzige Aufgabe gebaut wurde. Es war ein allgemeines Argumentationsmodell, und seine Leistung verbesserte sich einfach, indem man ihm mehr Inferenzzeit zur Verfügung stellte, mehr Zeit zum "Denken".
Noch interessanter ist: Der Durchbruch erforderte die Verbindung einfacher Geometrie mit tiefer algebraischer Zahlentheorie, einschließlich Konzepten wie unendliche Klassenfeldtürme und Golod-Shafarevich-Theorie.
Das deutet darauf hin, dass KI weniger darum gehen könnte, menschliche Intuition zu ersetzen, und mehr darum, konzeptionelle Wege zu erforschen, an die Menschen nie gedacht haben.
12 · 22 May 2026
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Token value depends on embedded intelligence and speed
Token value in artificial intelligence is determined by two main factors: the intelligence within each token and its delivery speed. These elements directly affect product performance and user experience.
Tokenomics is shaped by user tolerance for uncertainty, latency, and costs—rather than simply model features. Even with affordable compute, slow tokens can negatively influence experience before costs are evaluated.
Fast tokens may reduce delays but risk inefficiency if they include unnecessary content or reasoning not required for the task.
Different applications, such as medical triage assistants, coding tools, and shopping chatbots, require tokens with specific characteristics, despite using similar language output.
📰 @aipost
5.6K · Der Wert des Tokens hängt von der eingebetteten Intelligenz und der Geschwindigkeit ab
Der Wert des Tokens in der künstlichen Intelligenz wird von zwei Hauptfaktoren bestimmt: der Intelligenz innerhalb jedes Tokens und seiner Liefergeschwindigkeit. Diese Elemente wirken sich direkt auf die Produktleistung und die Benutzererfahrung aus.
Die Tokenomik wird von der Toleranz der Benutzer gegenüber Unsicherheit, Latenz und Kosten geprägt - und nicht nur von den Modellmerkmalen. Selbst bei erschwinglicher Rechenleistung können langsame Tokens die Erfahrung negativ beeinflussen, bevor die Kosten bewertet werden.
Schnelle Tokens können Verzögerungen reduzieren, riskieren aber Ineffizienz, wenn sie unnötige Inhalte oder Argumente enthalten, die für die Aufgabe nicht erforderlich sind.
Unterschiedliche Anwendungen, wie medizinische Triage-Assistenten, Codierungstools und Einkaufs-Chatbots, erfordern Tokens mit spezifischen Eigenschaften, obwohl sie ähnliche Sprachausgaben verwenden.
13 · Фотография
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SpaceX is reportedly considering acquiring Cursor, an AI coding software company that recently reached an annualized sales rate of $3 billion. Cursor’s client base includes over 3,000 organizations, each paying at least $100,000 per year. The deal could value Cursor at $60 billion, structured as an outright acquisition or with a $10 billion fee based on collaboration.
Sources indicate SpaceX views AI tools like Cursor as a way to accelerate the engineering cycles behind its rockets, satellites, and chip development. Cursor’s use of SpaceX’s data-center resources also aligns with this strategy.
This potential acquisition is significant for SpaceX’s upcoming public offering, as investors are evaluating the company on its future role in AI infrastructure and software. If the deal falls through, Cursor is set to receive a $1.5 billion termination fee and $8.5 billion as a deferred services fee.
📰 @aipost
6K · Berichten zufolge erwägt SpaceX, Cursor, ein Unternehmen für KI-Codierungssoftware, das kürzlich einen Jahresumsatz von 3 Milliarden US-Dollar erreichte, zu übernehmen. Zu Cursors Kundenstamm gehören über 3.000 Organisationen, die jeweils mindestens 100.000 US-Dollar pro Jahr zahlen. Der Deal könnte Cursor mit einem Wert von 60 Milliarden US-Dollar bewerten, entweder als direkte Übernahme oder mit einer Gebühr von 10 Milliarden US-Dollar auf Basis einer Zusammenarbeit.
Quellen deuten darauf hin, dass SpaceX KI-Tools wie Cursor als Möglichkeit sieht, die technischen Zyklen hinter der Entwicklung von Raketen, Satelliten und Chips zu beschleunigen. Cursors Nutzung der Rechenzentrumsressourcen von SpaceX passt ebenfalls zu dieser Strategie.
Diese potenzielle Übernahme ist für den bevorstehenden Börsengang von SpaceX von Bedeutung, da Investoren das Unternehmen aufgrund seiner zukünftigen Rolle in der KI-Infrastruktur und -Software bewerten. Sollte der Deal scheitern, würde Cursor eine Trennungsgebühr von 1,5 Milliarden US-Dollar und eine aufgeschobene Dienstleistungsgebühr von 8,5 Milliarden US-Dollar erhalten.
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💊
Liebe Zuschauer,
in diesem Video analysieren wir die nächste Stufe der digitalen Entwicklung – und die Frage, wie weit Überwachung in Zukunft gehen könnte.
Wir beginnen bei dem Gerät, das bereits heute unser Leben dominiert: dem Smartphone. Ein Objekt, das wir freiwillig bei uns tragen, das unsere Bewegungen, Kommunikation, Interessen und sogar unsere Gesundheit in Echtzeit erfasst.
Was früher als reine Technologie galt, ist heute längst ein permanentes Interface zwischen Mensch und digitaler Welt geworden. Doch was passiert, wenn diese Entwicklung weitergeht?
Dabei stellt sich eine zentrale Frage:
Wo endet Bequemlichkeit – und wo beginnt Abhängigkeit?
Quelle yt: Archivgasse
A U F W A C H K A N A L ❗️ deine rote Pille . . .
Du spürst es schon dein ganzes Leben lang, dass mit der Welt etwas nicht stimmt.
👨🏻🚀 Robert Stein
Ist die Raumfahrt eine einzige Lüge ?
🇺🇸 Straßenumfrage in Palm Springs (USA)
Hat Trump seine Wahlversprechen gehalten ?
💉 Warum sterben so viele Baby´s ?
Ist Impfen die Ursache für den plötzlichen Kindstod ?
👁🗨 Das Auto-Kill-Switch-Gesetz
der Agenda 2030 ist in Arbeit (Redacted News - Deutsch)
Hilf mit diese Informationen zu verbreiten, zum Schutz der Freiheit, zum Schutz des Lebens, zum Schutz unserer Kinder!
🆘 Kriegsdienst verweigern ?!
wir unterstützen Dich dabei kostenlos dabei
🆘 Bundestagspetition
Damit Impfen endlich wiede freiwillig wird.
A U F W A C H K A N A L ❗️
d e i n e r o t e P i l l e . . .
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Here are 10 Claude prompts to validate your idea, build your business, and start making money faster than 99% of beginners:
1. Startup Idea Validator
Prompt: "Act like an experienced startup mentor. Analyze this business idea: [describe your idea]. Evaluate the market demand, target audience, and competitors. Highlight the biggest risks, weaknesses, and opportunities, and suggest practical ways to improve the idea before launching."
2. Profitable Niche Finder
Prompt: "Based on the skills, interests, or resources I have: [describe them], generate 10 realistic startup ideas that can be started with little to no money. Focus on ideas with strong market demand, clear target customers, and the potential to generate revenue quickly."
3. Customer Pain Point Researcher
Prompt: "Act like a market researcher. For the business idea: [describe idea], identify the top problems or frustrations the target customers face. Explain why these problems exist, how people currently try to solve them, and what kind of solution customers would be willing to pay for."
4. Lean Startup Business Plan Builder
Prompt: "Create a simple lean startup plan for this idea: [describe idea]. Include the target customer, core value proposition, revenue model, key distribution channels, and the fastest way to launch a minimum viable product with zero or very low cost."
5. Minimum Viable Product Creator
Prompt: "Help me design a simple minimum viable product (MVP) for this business idea: [describe idea]. Explain what the basic version should include, how I can build it using free tools, and how I can launch it quickly to test whether customers are willing to pay."
6. First Customers Acquisition Plan
Prompt: "Act like a growth strategist. For the startup idea: [describe idea], create a step-by-step plan to get the first 50–100 customers without spending money on ads. Foc
6.1K · 🔥Claude kann jetzt Ihr gesamtes Startup von der Idee bis zum Launch wie ein erfahrener Unternehmer aufbauen, ohne einen einzigen Dollar auszugeben.
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2. Profitables Nischen-Finder
Prompt: "Basierend auf den Fähigkeiten, Interessen oder Ressourcen, die ich habe: [beschreiben Sie sie], generieren Sie 10 realistische Startup-Ideen, die mit wenig bis keinem Geld gestartet werden können. Konzentrieren Sie sich auf Ideen mit starker Marktnachfrage, klaren Zielkunden und dem Potenzial, schnell Einnahmen zu generieren."
3. Kunden-Schmerzpunkt-Forscher
Prompt: "Handeln Sie wie ein Marktforscher. Für die Geschäftsidee: [beschreiben Sie die Idee], identifizieren Sie die größten Probleme oder Frustrationen, mit denen die Zielkunden konfrontiert sind. Erklären Sie, warum diese Probleme existieren, wie die Leute derzeit versuchen, sie zu lösen, und welche Art von Lösung die Kunden bereit wären zu bezahlen."
4. Lean Startup-Geschäftsplan-Ersteller
Prompt: "Erstellen Sie einen einfachen Lean Startup-Plan für diese Idee: [beschreiben Sie die Idee]. Beinhalten Sie die Zielkunden, den Kernwertversprechen, das Erlösmodell, die wichtigsten Vertriebskanäle und den schnellsten Weg, ein Minimum Viable Product (MVP) mit null oder sehr geringen Kosten zu starten."
5. Minimum Viable Product-Ersteller
Prompt: "Helfen Sie mir, ein einfaches Minimum Viable Product (MVP) für diese Geschäftsidee zu entwerfen: [beschreiben Sie die Idee]. Erklären Sie, was die Basisversion enthalten sollte, wie ich es
10 · 🗣Dario Amodei sagt, Mythos habe unerwartete Stärke in der Cybersicherheit gezeigt
Es war besser als menschliche Softwareingenieure darin, Wege zu finden, wie Code ausgenutzt werden könnte, und erwies sich als nützlich sowohl für das Angreifen als auch für das Verteidigen von Systemen. „Das Ding scheint irgendwie wie eine Waffe zu sein“.
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❗️Marc Andreessen just dropped a flood of AI predictions on Joe Rogan and some of them sound straight out of science fiction.
Here are the biggest takeaways from the 3h+ conversation:
• Andreessen says AGI has effectively already arrived. He thinks models like GPT-5.5, Claude 4.6, Gemini 3, and Grok 4.3 crossed the line a few months ago, but the pace of progress is so fast nobody paused to notice.
• He claims top AI models now outperform many real-world experts for most questions including people he personally knows and could call directly.
• According to him, doctors are already heavily relying on ChatGPT during appointments for second opinions, symptom checks, and diagnosis support.
• He shared “prompt tricks” he uses constantly:
- AI explaining things “like I’m 10… 5… then 2”
- AI arguing both sides of an issue
- AI simulating debates between lawyers, historians, doctors, and psychologists.
• His advice: the moment you think “I don’t know how to solve this,” open AI instead of giving up.
• Andreessen believes prompting is becoming the key human skill because the models can already execute most tasks if you describe them clearly enough.
• He says multimodal AI is turning into a free 24/7 medical assistant capable of analyzing images, lab results, skin conditions, and health data.
• He also predicts AI-driven breakthroughs in math, physics, biology, and medicine, including cancer treatments and new drug discovery.
• In Silicon Valley, elite AI engineers are reportedly running armies of coding agents simultaneously. Some developers manage dozens of bots at once, massively multiplying their output.
• His most extreme prediction: one person could soon operate a company of 1,000 AI workers from a laptop, with bots managing other bots autonomously.
@aipost 🏴
5.2K · ❗️Marc Andreessen hat gerade eine Flut von KI-Vorhersagen auf Joe Rogan losgelassen, und einige davon klingen wie aus der Science-Fiction.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dem über 3-stündigen Gespräch:
• Andreessen sagt, dass AGI praktisch bereits angekommen ist. Er glaubt, dass Modelle wie GPT-5.5, Claude 4.6, Gemini 3 und Grok 4.3 vor einigen Monaten die Grenze überschritten haben, aber das Tempo des Fortschritts ist so schnell, dass niemand innegehalten hat, um es zu bemerken.
• Er behauptet, dass die besten KI-Modelle jetzt für die meisten Fragen viele Experten aus der realen Welt übertreffen, einschließlich derer, die er persönlich kennt und direkt anrufen könnte.
• Laut ihm verlassen sich Ärzte bereits stark auf ChatGPT bei Terminen für Zweitmeinungen, Symptomprüfungen und Diagnoseunterstützung.
• Er teilte "Prompt-Tricks", die er ständig verwendet:
- KI, die Dinge erklärt "wie ich 10… 5… dann 2 bin"
- KI, die beide Seiten eines Problems argumentiert
- KI, die Debatten zwischen Anwälten, Historikern, Ärzten und Psychologen simuliert.
• Sein Rat: Sobald du denkst "Ich weiß nicht, wie ich das lösen soll", öffne AI anstatt aufzugeben.
• Andreessen glaubt, dass Prompting zur Schlüsselkompetenz des Menschen wird, da die Modelle die meisten Aufgaben bereits ausführen können, wenn man sie klar genug beschreibt.
• Er sagt, dass multimodale KI zu einem kostenlosen 24/7-Medizinassistenten wird, der Bilder, Laborergebnisse, Hautzustände und Gesundheitsdaten analysieren kann.
• Er prognostiziert auch KI-getriebene Durchbrüche in Mathematik, Physik, Biologie und Medizin, einschließlich Krebsbehandlungen und neuer Medikamentenentdeckungen.
• Im Silicon Valley sollen Elite-KI-Ingenieure Berichten zufolge gleichzeitig Armeen von Coding-Agenten betreiben. Einige Entwickler verwalten Dutzende von Bots auf einmal und multiplizieren ihren Output massiv.
• Seine extremste Vorhersage: Eine Person könnte bald ein Unternehmen mit 1.000 KI-Mitarbeitern von einem
7 · 23 May 2026
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🤖 OpenAI started with 11 founders. Only 3 are still inside the company today.
The recent OpenAI trial pulled the spotlight back onto the company’s origins and what happened to the people who built it.
Today, only Sam Altman, Greg Brockman, and Wojciech Zaremba remain at OpenAI.
• Wojciech Zaremba stayed through every phase of the company’s evolution. After years leading robotics research, he now focuses on AI safety and long-term alignment.
• Elon Musk left OpenAI’s board in 2018 after clashing over the company’s direction. He later launched xAI and folded it into SpaceX.
• Ilya Sutskever departed in 2024 after helping build OpenAI’s research powerhouse. He went on to co-found Safe Superintelligence, a lab dedicated entirely to safe AGI.
• Andrej Karpathy left to lead Tesla’s Autopilot efforts, briefly returned to OpenAI, launched education startup Eureka Labs, and has now joined Anthropic.
• Durk Kingma, a key figure in modern deep learning, moved from OpenAI to Google DeepMind before later joining Anthropic.
• John Schulman, one of the architects behind ChatGPT’s reinforcement learning systems, left in 2024 and is now chief scientist at Mira Murati’s Thinking Machines.
•Pamela Vagata was the first founder to exit. She later joined Stripe’s AI initiatives before launching venture firm Pebblebed.
• Trevor Blackwell stepped away from OpenAI in 2017 and eventually became a partner at Y Combinator after a long career in robotics and startups.
• Vicki Cheung helped build OpenAI’s infrastructure before leaving to co-found Gantry, a company focused on improving machine learning operations.
Nearly every OpenAI founder went on to build, fund, or lead another major AI company.
The original team didn’t just create OpenAI, they seeded an entire AI ecosystem.
@aipost 🏴
5.5K · 🤖 OpenAI startete mit 11 Gründern. Nur drei sind heute noch im Unternehmen.
Der jüngste Prozess gegen OpenAI rückte die Ursprünge des Unternehmens und das Schicksal der Menschen, die es aufgebaut haben, wieder in den Fokus.
Heute bleiben nur Sam Altman, Greg Brockman und Wojciech Zaremba bei OpenAI.
• Wojciech Zaremba blieb während jeder Phase der Unternehmensentwicklung dabei. Nachdem er jahrelang die Robotikforschung geleitet hatte, konzentriert er sich nun auf die Sicherheit von KI und langfristige Ausrichtung.
• Elon Musk verließ 2018 den Vorstand von OpenAI, nachdem es zu Meinungsverschiedenheiten über die Ausrichtung des Unternehmens gekommen war. Später gründete er xAI und integrierte es in SpaceX.
• Ilya Sutskever verließ 2024 das Unternehmen, nachdem er zum Aufbau der Forschungskraft von OpenAI beigetragen hatte. Er gründete Safe Superintelligence, ein Labor, das sich ausschließlich der sicheren KI widmet.
• Andrej Karpathy verließ das Unternehmen, um die Autopilot-Bemühungen von Tesla zu leiten, kehrte kurz zu OpenAI zurück, gründete das Bildungsstartup Eureka Labs und ist nun zu Anthropic gewechselt.
• Durk Kingma, eine Schlüsselfigur im modernen Deep Learning, wechselte von OpenAI zu Google DeepMind, bevor er später zu Anthropic wechselte.
• John Schulman, einer der Architekten der Verstärkungslernsysteme von ChatGPT, verließ das Unternehmen 2024 und ist nun Chief Scientist bei Mira Muratis Thinking Machines.
• Pamela Vagata war die erste Gründerin, die das Unternehmen verließ. Sie schloss sich später den KI-Initiativen von Stripe an, bevor sie die Venture-Firma Pebblebed gründete.
• Trevor Blackwell trat 2017 von OpenAI zurück und wurde nach einer langen Karriere in der Robotik und bei Startups schließlich Partner bei Y Combinator.
• Vicki Cheung half beim Aufbau der Infrastruktur von OpenAI, bevor sie Gantry, ein Unternehmen, das sich auf die Verbesserung von Machine-Learning-Operationen konzentriert, mitgründete.
Fast jeder OpenAI-Gründer
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WEF "agenda contributor" Yuval Noah Harari: "AI can be the basis for the worst totalitarian surveillance regime in history."
"You don't need human agents to follow people around. You have cameras and microphones and computers and drones everywhere. They can easily follow you 24 hours a day."
"They can even know what's happening inside your body."
Source
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Merch: https://wideawake.clothing
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6.3K · WEF-"Agenda-Beitragender" Yuval Noah Harari: "KI kann die Grundlage für das schlimmste totalitäre Überwachungsregime der Geschichte sein."
"Du brauchst keine menschlichen Agenten, um Leute zu verfolgen. Du hast überall Kameras und Mikrofone und Computer und Drohnen. Sie können dich problemlos 24 Stunden am Tag verfolgen."
"Sie können sogar wissen, was in deinem Körper passiert."
15 · 24 May 2026
🗣„Die heutige KI befindet sich in der Flip-Phone-Ära.“
Sundar Pichai, CEO von Google und Alphabet, sagt, dass die heutigen KI-Modelle in nur 3 Jahren primitiv erscheinen werden. Agenten werden normal werden, Schnittstellen werden verschwinden, und Inhalte werden von jedem Format in jedes Format übertragen werden.
11 · Permanent discount announced for DeepSeek-V4-Pro
The discount on DeepSeek-V4-Pro is now permanent. Users can continue to access and utilize DeepSeek-V4-Pro at reduced rates.
This update allows individuals and teams to work with DeepSeek-V4-Pro under the new pricing indefinitely. The tool remains available for a range of building and innovation purposes.
📰 @aipost
5.8K · Permanenter Rabatt für DeepSeek-V4-Pro angekündigt
Der Rabatt auf DeepSeek-V4-Pro ist jetzt permanent. Benutzer können weiterhin auf DeepSeek-V4-Pro zugreifen und es zu reduzierten Preisen nutzen.
Dieses Update ermöglicht es Einzelpersonen und Teams, mit DeepSeek-V4-Pro unter den neuen Preisen auf unbestimmte Zeit zu arbeiten. Das Tool bleibt für eine Reihe von Bau- und Innovationszwecken verfügbar.
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Demis Hassabis has highlighted a key limitation in current AI: language can describe reality, but cannot fully capture it. Hassabis, who has long studied “World Models,” notes that while language models learn much from human text—gaining knowledge of physics, psychology, culture, tools, and causality—text remains only a compressed trace of direct experience.
Language can relay that a cup has fallen, yet it fails to encode the weight, grip, balance, friction, timing, and other physical aspects involved. World Models are designed to address these gaps by learning the underlying structure of physical reality—including persistence, movement, and feedback through actions.
Language models rely on written information, but World Models aim to understand reality itself before it is put into words. The distinction lies in moving from knowledge based solely on explanation to knowledge grounded in real-world outcomes.
📰 @aipost
6.1K · Demis Hassabis hat eine wichtige Einschränkung der aktuellen KI hervorgehoben: Sprache kann die Realität beschreiben, aber sie kann sie nicht vollständig erfassen. Hassabis, der seit langem „Weltmodelle“ studiert, stellt fest, dass Sprachmodelle zwar viel aus menschlichem Text lernen – und dabei Wissen über Physik, Psychologie, Kultur, Werkzeuge und Kausalität erwerben – aber Text dennoch nur eine komprimierte Spur der direkten Erfahrung bleibt.
Sprache kann zwar übermitteln, dass eine Tasse gefallen ist, aber sie kann nicht die Gewichtskraft, den Griff, das Gleichgewicht, die Reibung, den Zeitpunkt und andere physikalische Aspekte erfassen. Weltmodelle sollen diese Lücken schließen, indem sie die zugrunde liegende Struktur der physikalischen Realität erlernen – einschließlich Persistenz, Bewegung und Feedback durch Handlungen.
Sprachmodelle stützen sich auf schriftliche Informationen, aber Weltmodelle zielen darauf ab, die Realität selbst zu verstehen, bevor sie in Worte gefasst wird. Der Unterschied besteht darin, von Wissen, das ausschließlich auf Erklärungen basiert, zu Wissen überzugehen, das auf realen Ergebnissen beruht.
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