KI@BUW #7 – Newsletter November 2025

November 26, 2025

Willkommen!

In diesem KI-Newsletter erfährst du alles über spannende KI-Entwicklungen, praxisnahe Anwendungen und aktuelle Diskussionen – speziell aufbereitet für unsere Universität.


📰 Die wichtigsten KI-News

  • Studie zeigt gravierende Schwächen bei KI-Benchmarks auf
    Ein internationales Forschungsteam hat 445 Benchmark-Artikel analysiert und festgestellt, dass fast alle methodische Mängel aufweisen – etwa unklare Definitionen, bequeme Stichproben und fehlende statistische Validierung.
  • OLMo3 konkurriert mit kommerziellen ReasoningModellen
    Das Allen Institute for AI hat OLMo 3 veröffentlicht, inklusive Pipeline, Trainingsdaten, Checkpoints und mehr. Das Modell bietet ein Kontextfenster von 65.000 Tokens und konkurriert in Benchmarks mit kommerziellen Reasoning-Modellen. Ausprobieren kann man das Modell im Playground des Allen Institute for AI.
  • Selbstbezogene Fragen lassen KI plötzlich über Bewusstsein sprechen
    Eine Studie zeigt, dass Sprachmodelle wie GPT oder Claude deutlich häufiger Behauptungen über subjektives Erleben äußern, wenn sie mit selbstreferenziellen Prompts angesprochen werden.
  • Google Gemini3 setzt neue Maßstäbe
    Gemini 3 Pro erreicht laut Google in nahezu allen Benchmarks Spitzenwerte, etwa bei logischem Denken, Mathematik und multimodalem Verständnis. Google integriert das Modell direkt in mehrere Anwendungen und stellt die KI-IDE Antigravity vor.
  • Neues EUDigitalpaket gefährdet laut Kritikern den Datenschutz
    Die EU‑Kommission plant mit dem „Digitalen Omnibus“ Lockerungen der DSGVO, die besonders die Nutzung personenbezogener Daten durch KI‑Firmen erleichtern könnten. Datenschützer warnen vor einem massiven Rückbau der Schutzrechte und sehen darin einen Freibrief für Big Tech.
  • DeepMind versucht menschliche Wahrnehmung zu imitieren
    In einer Studie präsentieren DeepMind und deutsche Partner gemeinsam mit Anthropic die Methode AligNet, die zu menschlicheren visuellen Urteilen führen soll. Solche „human-aligned“ Modelle könnten verständlicher und vertrauenswürdiger sein als andere Ansätze.

Weitere Fundstücke


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