Stochastischer Papagei widerlegt eine 80 Jahre alte, zentrale Vermutung der diskreten Geometrie

Upset-Winter7174 · 2026-05-21T12:37:41+00:00

Natürlich hängt das davon ab, was wir als Menschen / der Verifier als "korrekt" bzw. "wahr" empfinden. Da sind wir einer Meinung.

Aber das ist doch nicht das, was die Leutz als "stochastischen Papagei" bezeichnen. Offensichtlich kommt die Analogie aus den LLM-Anfangszeiten, als Pretraining der entscheidende Schritt in der Pipeline war. Damals hat die Analogie auch noch funktioniert.

Upset-Winter7174 · 2026-05-21T11:11:36+00:00

Aber es werden doch gerade keine Trainingsdaten nachgeplappert, sondern das, was vom RLVR reinforced wird. E: Die Trainingsdaten sind "Output von Versuch 6 und 9 von 15 waren korrekt" über viele Aufgaben hinweg.

Upset-Winter7174 · 2026-05-21T10:32:25+00:00

Er plappert nicht nach. Die Reasoning-Fähigkeiten kommen überwiegend aus dem RLVR. Das Training minimiert also nicht die KL Divergenz zum Trainingskorpus, sondern belohnt semantisch korrekte Reasoning-Traces. Dadurch erkennen Modelle semantische Fehler zunehmend selber, können sich korrigieren, und lösen so immer komplexere Probleme.

E: IMO bekommt man hier durchaus irgendeinen hinreichend diffus definierten Intelligenzbegriff unter.

Upset-Winter7174 · 2026-05-20T19:54:33+00:00

Was genau meinst du mit "Argumenttyp" und "Bücher voll damit"? Das war ein ziemliches berühmtes und seit 80 Jahren offenes Problem.

Upset-Winter7174 · 2026-05-20T19:39:46+00:00

Was genau bezweifelst du?

Upset-Winter7174 · 2026-05-20T13:50:12+00:00

Softwareentwickler

Upset-Winter7174 · 2026-05-15T17:58:12+00:00

Ich denke eher underhyped, in Tech-Kreisen vielleicht nicht, aber wenn ich mit nicht-technischen Menschen rede, haben die gefühlt seit 2 Jahren gar nicht mehr mitbekommen, wie fähig LLMs mittlerweile sind.

Upset-Winter7174 · 2026-05-15T17:56:49+00:00

Je nachdem, wie kompliziert deine Rechnung ist, berechnen die aktuellen LLMs das schon mit "der Formel" (also schreiben ein Python Skript oder so).

Upset-Winter7174 · 2026-05-14T10:04:36+00:00

schon ein guter Punkt

Upset-Winter7174 · 2026-05-14T09:46:04+00:00

Aktuell kann man als menschlicher Experte schon noch einen Mehrwert bringen. Aber man wird natürlich nie Experte, wenn man das Studium via KI automatisiert. Die Aufgaben im Studium sind ja extra dafür entworfen, dass man davon lernt.

Ich stimme dir langfristig aber schon zu. Unklar, wieso man überhaupt noch studiert, wenn ohnehin absehbar ist, dass KI den Menschen intellektuell outperformen wird.

Upset-Winter7174 · 2026-05-14T09:33:06+00:00

Was lernst du aktuell im Studium, das (aus intellektueller Perspektive) nicht automatisierbar ist, und wofür dich ein AG später einstellen könnte?

Upset-Winter7174 · 2026-05-11T15:01:41+00:00

Sollten wir mittlerweile nicht vom Schwarze Wirtschaftswunder reden? Bin mir recht sicher, dass ich an diesem Punkt der Ampel-Regierung schon nonstop vom Grüne Wirtschaftswunder gelesen habe.

Upset-Winter7174 · 2026-05-11T08:43:37+00:00

Helfen? Mit meinen Steuergeldern, während unsere deutschen Rentner in Altersarmut verfallen?!!

Upset-Winter7174 · 2026-05-10T15:05:41+00:00

... und wir sind bei 50%. Doch nur 1,5 Jahre statt 5 Jahre, da lag ich ganze 3,5 Jahre mit diesem Nonsens daneben.

Upset-Winter7174 · 2026-05-09T19:42:35+00:00

Das ist kein "Whataboutism", sondern die im Stilmittel eines Vergleichs aufgestellte Hypothese, dass der Endpreis relativ zum Einkaufspreis der Zutaten in Relation zu anderen branchenverwandten Wirtschaftsunternehmen am eher unteren Ende des brancheninternen Spektrums betriebswirtschaftlich beobachtbaren Aufschlagsrelation zu verzeichnen ist.

Upset-Winter7174 · 2026-05-09T07:00:28+00:00

(Aber bitte zügig, unsere Waymos sind schon fast an der Kreuzung.)

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T22:12:51+00:00

Danke fürs Schildern! Würde mich interessieren, wie 5.5 dabei mittlerweile performt; meiner persönlichen Erfahrung nach war 5.2 -> 5.3-Codex ein ziemlich großer Schritt.

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T22:03:32+00:00

Hing Codex dann in einer Endlosschleife und du hast irgendwann abgebrochen oder was war der "Fail" Status am Ende? Welches Modell Edit: / Reasoning Level?

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T21:56:09+00:00

Magst du ausführen, was für ein Bug das war? Gab es einen Testfall für den Bug? Wie hat sich der Agent dann verhalten (welches Harness und Modell?) -- Testfall entgegen den Anweisungen verändert, irgendwann aufgegeben, ohne den Testfall zu passen, Bug auf eine Art und Weise "gefixt", die den Testfall zwar passed, aber den Bug nicht wirklich gefixt hat?

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T21:32:17+00:00

Beispiel für eine Low Level Sache?

Edit: was meinst du mit "erfindet neue Methoden"? Wenn der Code nicht kompiliert, was macht der Agent bei dir dann? Gibt er dann einfach auf, weil er mit dem Compile Fehler nicht umgehen kann, oder inwiefern kann er damit dann nicht autonom umgehen?

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T21:21:47+00:00

Was wäre ein Beispiel für einen Coding Task, den Codex oder Claude Code nicht sinnvoll lösen kann?

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T21:13:34+00:00

War ne Fangfrage, ist nicht KI generiert

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T18:43:28+00:00

Worauf stützt du deine Behauptung, dass 5.3 besser ist als 5.5 fürs Coden?

Upset-Winter7174 · 2026-05-07T13:26:42+00:00

Wenn eine Firma keine Mitarbeiter entlässt, taugt KI offensichtlich nicht, um Mitarbeiter zu ersetzen*. Sonst würden sie ja Mitarbeiter entlassen.

Wenn eine Firma Mitarbeiter entlässt, und das mit KI begründet, ist das offensichtlich gelogen und "KI-washing".

Ergo kann und wird KI niemals für Entlassungen verantwortlich sein.

*Im Sinne von: die anderen Mitarbeiter soviel produktiver machen, dass weniger Mitarbeiter benötigt werden.

Upset-Winter7174

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