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Der monatliche KI-Experten-Space als Podcast. In dieser Folge „Age of Agents“ diskutiert Matthias Fischbach mit Prof. Florian Gallwitz (TH Nürnberg Georg Simon Ohm) und Prof. Andreas Maier (FAU Erlangen-Nürnberg) sowie Gästen aus der Runde die KI-Themen des Monats: vom US-Exportbann für Anthropics „Fable/Mythos“-Modell über Europas KI-Abhängigkeit, AI-Act und DSGVO bis zu agentischen Systemen, NVIDIAs Hardware-Wende, dem SpaceX-IPO mit Rechenzentren im All und der Frage, wie eine Wirtschaft funktioniert, in der menschliche Arbeit automatisierbar wird.

Der Space ist während der Aufzeichnung einmal abgerissen und wurde in einer zweiten Runde fortgesetzt. Beide Teile wurden für diesen Podcast zu einer durchgehenden Folge zusammengeführt; an der Übergangsstelle (46:46) gibt es einen kurzen eingesprochenen Hinweis.

• 0:00 Begrüßung & Thema „Age of Agents“
• 1:30 Fable/Mythos: US-Exportbann & Europas KI-Abhängigkeit
• 9:15 Kann Europa mithalten? Compute, Mistral, Energie
• 13:55 AI-Act, Omnibus & DSGVO als Innovationsbremse
• 18:40 „Der Zug ist abgefahren“? Musk, NVIDIA-Engpass, China
• 23:20 Wie Firmen den AI-Act in der Praxis umgehen
• 29:30 Open Source, Souveränität & die Silicon-Valley-Vision
• 34:00 Age of Agents: Agenten-Harnesses & NVIDIAs Hardware-Wende
• 37:10 Vom Chat zum Agenten: Codex, Loops & Prozesse
• 43:15 Der agentische Loop: ARC, Interleaved Thinking, Claude Code
• 46:46 Teil 2 – Fortsetzung nach Verbindungsabbruch
• 49:20 Europas Chance: Industrial AI & Life Sciences
• 55:35 Robotik (BMW/Figure) & wie China wirklich tickt
• 60:00 Modell-Rennen: OpenAI vs. Anthropic vs. Google
• 67:45 Apple Intelligence gegen die EU: Verschlüsselung & DMA
• 72:25 SpaceX-IPO & Rechenzentren im Weltall
• 78:45 Abschlussrunde: Ökonomie der automatisierbaren Arbeit
• 90:00 Leapfrogging, Aktienrente & Verabschiedung

In dieser Episode des KI-Experten-Space diskutieren wir, ob Open-Source-Modelle aktuell gegenüber den Frontier-/Closed-Source-Modellen aufschließen — von Benchmarks, Kosten und Mixture-of-Experts bis zu geopolitischen Folgen und Infrastruktur für Training und Inferenz.

• Prof. Dr.-Ing. Florian Gallwitz — Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm, Fakultät Informatik (Medieninformatik, Deep Learning, Mustererkennung)
• Prof. Dr. Andreas Maier — Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
• André Rieu

Moderation: Matthias Fischbach

• Aufholen von Open-Source- gegenüber Closed-Source-/Frontier-Modellen (DeepSeek V4, Kimi, GPT 5.5, Opus)
• Benchmarks vs. Kosten: Token-Kosten, Inferenz- und Trainings-Aufwand
• Mixture-of-Experts-Architekturen und Spezial-Optimierungen (z. B. Chimera)
• Chinas Rolle: Open-Weights, Xiaomi-Modelle, Hardware-Strategien und politische Exportkontrollen
• NeurIPS-Debatte und Wissenschaftsfreiheit vs. Sicherheitsbedenken
• Lokale Inferenz vs. Cloud: Datenschutz, Betriebskosten und Enterprise-Einsatz
• Agentische Systeme / mehrschichtige Agenten für Softwareentwicklung und Businessprozesse
• Hardware- und Infrastrukturfragen: GPU-Cluster, lokale Mac-/Mini-Lösungen, Quantisierung
• Regionale Initiativen: bayerisches Basismodell, Forschungs-Cluster, Idee einer AI-Gigafactory
• Anwendungen in Medizin, Coding-Agenten und Betriebsszenarien

• 00:00 — Einführung und Begrüßung
• 00:46 — Open Source im Aufwind? Hypothesen und Grafik von André Rieu
• 02:10 — Benchmarks: DeepSeek, Kimi vs. GPT 5.5 / Opus
• 06:16 — Token- und Inferenzkosten, Effizienz-Argumente
• 11:49 — China, Xiaomi und die NeurIPS-Debatte
• 24:32 — Mixture-of-Experts, Chimera-Tuning und Quantisierung
• 37:28 — Agentische Systeme und Coding-Agenten
• 44:02 — Bayerisches Basismodell und GPU-Cluster
• 53:00 — Hardware-Strategie: NVIDIA-Aufträge und Trainings-Infrastruktur
• 65:48 — Hightech-Agenda und politische Ausblicke
• 73:00 — Verabschiedung

KI-Experten-Space — der monatliche deutschsprachige Twitter/X Space rund um Künstliche Intelligenz.

In dieser Episode des KI-Experten-Space diskutieren wir über die faszinierenden Verbindungen zwischen künstlicher und biologischer Intelligenz — von den Grundlagen neuronaler Netze bis zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI.

• Prof. Dr.-Ing. Florian Gallwitz — Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm, Fakultät Informatik (Medieninformatik, Deep Learning, Mustererkennung)
• Prof. Dr. Andreas M. Kist — Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE)
• Christian Trutz
• André Rieu

Moderation: Matthias Fischbach

• Biologische vs. künstliche neuronale Netze: Von der Nervenzelle zum Deep Learning
• Von-Neumann-Architektur vs. parallele biologische Verarbeitung
• Quantisierung und 1,58-Bit-Modelle — wie viel Präzision braucht KI wirklich?
• Das Fliegengehirn-Projekt: Was Connectomics über Intelligenz verrät
• Embedded World Nürnberg und aktuelle Hardware-Entwicklungen
• KI-Regulierung: Europa vs. USA — Auf-Sicht-Fahren als Strategie
• OpenAI, Anthropic und die Rolle privater Unternehmen in der KI-Sicherheit
• Hightech-Agenda Deutschland und die Zukunft der KI-Forschung
• KI-Agenten und Bots: Wenn Maschinen über ihre Besitzer herziehen

• 00:00 — Einführung und Begrüßung
• 02:00 — Biologische Neurone vs. künstliche neuronale Netze
• 15:00 — Quantisierung: 1,58-Bit-Modelle und was sie bedeuten
• 30:00 — Connectomics: Das Fliegengehirn vollständig kartiert
• 45:00 — Embedded World und KI-Hardware
• 60:00 — KI-Regulierung und gesellschaftliche Auswirkungen
• 75:00 — OpenAI, Anthropic und KI-Sicherheitsforschung
• 90:00 — KI-Agenten in der Praxis: Bots und ihre Eigenheiten
• 105:00 — Ausblick und Verabschiedung

KI-Experten-Space — der monatliche deutschsprachige Twitter/X Space rund um Künstliche Intelligenz.

Twitter/X Space zum Thema 50 Jahre KI-Forschung in Deutschland. Host: Matthias Fischbach (@MMFischbach). Aufgezeichnet am 19. Oktober 2025.

In dieser Folge diskutieren Prof. Dr. Florian Gallwitz (TH Nuernberg), Kai Wörner, André Rieu und Dave Brych gemeinsam mit Host Matthias Fischbach die Auswirkungen von großen Sprachmodellen und KI-Tools auf Unterricht, Hochschulen und die Arbeitswelt von morgen. Es geht um die grundlegende Frage nach dem Zweck von Bildung in Zeiten der Automatisierung, um praktische Anwendungen im Fachunterricht und Chancen für individualisiertes Feedback sowie um Probleme wie Vertrauenswürdigkeit von KI-Antworten, Urheber- und Datenschutzfragen. Prof. Dr. Florian Gallwitz führt technische und forschungsnahe Perspektiven an, Kai Wörner bringt die Sicht aus der Schulpraxis ein, André Rieu und Dave Brych ergänzen mit Erfahrungen zu Tools, Open-Source-Modellen und Entwicklerperspektiven. Abschließend diskutieren die Teilnehmer konkrete Schritte für Lehrkräftefortbildung, Datenschutzüberlegungen und die Integration von KI-Kompetenzen in schulische Lernziele.

Kapitelmarken:
00:00:00 Begrüßung und Einleitung ins Thema
00:00:21 Wofür dient Bildung in einer automatisierten Welt?
00:02:29 Überblick zu Projekten und Plattformen in Bildungseinrichtungen
00:05:31 Einstellungen von Lehrkräften und die Geschwindigkeit der Digitalisierung
00:08:41 Hochschulen, Hausarbeiten und Erkennung von KI-Nutzung
00:12:53 Leistungsfähigkeit großer Modelle und ihre Zuverlässigkeit
00:17:10 Datengrundlagen, Wasserzeichen und geplante Studien
00:21:19 KI als Feedbackgeber im Unterricht, Beispiele aus dem Fach Deutsch
00:28:35 Didaktisierte Chatbots, Sprachtests und interaktive Lernwerkzeuge
00:37:03 Gesellschaftliche Folgen: Arbeit, Automatisierung und Bildungspfade
00:45:27 Schule, Ausstattung, Lehrkräftefortbildung und Praxisansätze
01:34:44 Entwicklerperspektiven, Open-Source-Modelle und energie-/Infrastrukturfragen
02:18:08 Schlussfolgerungen und Verabschiedung

Mit: Prof. Dr. Florian Gallwitz (TH Nuernberg), Kai Wörner, André Rieu, Dave Brych. Host: Matthias Fischbach (@MMFischbach). Aufgezeichnet am 13. Februar 2026.

In dieser Folge diskutieren Prof. Dr. Florian Gallwitz (TH Nuernberg) und Prof. Dr. Andreas Maier (FAU Erlangen-Nuernberg) zentrale Entwicklungen der KI im Jahr 2025 und blicken auf 2026 voraus. Gemeinsam mit Moderator Matthias Fischbach analysieren die Gäste, wie große Sprachmodelle auf Evaluationssituationen reagieren, welche Rolle Chain-of-Thought-Mechaniken, Continual Learning und Safety-by-Design spielen und welche Herausforderungen sich daraus für Bewertung und Betrieb ergeben. Zugleich besprechen sie Hardware- und Software-Co-Design, neue Inferenzarchitekturen und die Frage, welche Modellgrößen und Systementwürfe künftig relevant bleiben — von lokalen Lösungen für autonome Systeme bis zu großen Trainingsinfrastrukturen. Themen wie Constitutional AI, Agenten, Weltmodelle, praktische Anwendungen in der Forschung und wirtschaftliche Auswirkungen auf Produktivität und Berufsbilder werden ebenso beleuchtet wie Chancen und Risiken beim Einsatz neuer Schnittstellen zwischen klassischen Systemen und LLMs.

Kapitelmarken:
00:00:00 Begrüßung und Einleitung zum Jahresrückblick
00:00:52 Erkennen von Evaluationssituationen durch Modelle
00:03:19 Metaphern, Selbstschutzverhalten und Implikationen
00:06:24 Chain-of-Thought / Scratchpad und Trainingskontexte
00:08:37 Faking in Tests und die Rolle von Klassifikatoren
00:14:01 Continual Learning, Safety-by-Design und APIs
00:19:31 Sicherheitsebenen, Modellkopien und operative Risiken
00:25:43 Nutzung von LLMs als Detektoren und Validitätsfragen
00:29:59 Modellverhalten: Sandbagging und konservative Tendenzen
00:35:16 Debatte über Hard-Take-Off, Governance und Prognosen
00:59:52 Rechenleistung, Modellgrößen und Ökonomien des Trainings
01:15:29 Autonomie, Inferenzarchitekturen und Hardwaretrends
01:42:27 Constitutional AI, RLHF und vernetzte Agenten
01:56:59 Auswirkungen auf Forschung, Lehre und Arbeitswelt
01:59:02 Schlussfolgerungen und Ausblick 2026: Fokus Weltmodelle

Mit: Prof. Dr. Florian Gallwitz (TH Nuernberg), Prof. Dr. Andreas Maier (FAU Erlangen-Nuernberg). Host: Matthias Fischbach (@MMFischbach). Aufgezeichnet am 9. Januar 2026.