So glücklich, dass @numerai endlich die Anerkennung erhält, die es verdient. Habe @richardcraib 2019 getroffen und war von seinem visionären Konzept fasziniert. Ich wusste es damals, aber das hat lange gedauert. Herzlichen Glückwunsch an das Team!

Wir eröffnen offiziell den Zugang zu SAI – einer neuen Plattform für Reinforcement Learning. Reichen Sie Modelle ein, treten Sie in strukturierten Herausforderungen an und lernen Sie von anderen – jederzeit, nicht nur während einer Konferenz. Probieren Sie SAI jetzt aus -> 🌐 Dokumentation -> 📄

Meta bietet Pakete im Wert von über 100 Millionen Dollar an, um die besten Köpfe von OpenAI zu gewinnen. Und das funktioniert nicht einmal. Denn AGI ist nicht nur ein weiteres Produkt-Rennen. Es ist der Wettbewerb mit den höchsten Einsätzen auf dem Planeten. Die Opportunitätskosten, nicht der Erste zu sein, sind enorm. Du solltest aufmerksam sein.

"Arbitrum hat keine Spiele" Halt die Klappe. Hier sind 10 Arbitrum-Spiele, in die du jetzt sofort einsteigen kannst, mit Gameplay ⬇️

Denkst du, das ist beeindruckend? Schau nochmal hin. Eine Box umzukippen mag trivial erscheinen, aber dieser Roboter hat sich entschieden, es zu tun. Keine Skripte. Keine Fernsteuerung. Nur ein System, das die Aufgabe sah und es herausfand. Es hat den Barcode erkannt. Wusste, dass es nach unten zeigen musste. Hat das Paket flach gemacht, um dem Scanner zu helfen. Das sind keine auswendig gelernten Schritte. Das ist echtes Verständnis. Wenn es anfängt, normal zu erscheinen, dann weißt du, dass es funktioniert. Das sind die ersten Schritte.

Wir haben bereits darüber geschrieben. LLM = Künstliches Allgemeinwissen LLM =/= AGI. Um AGI zu erreichen, benötigen Sie 👇

Sieht ziemlich verrückt aus, tbh

Eine neue Spielwiese für RL. Demnächst mit SAI erhältlich!

Im Jahr 2013 wäre dies eine Black Mirror-Episode gewesen. Im Jahr 2025 ist es nur ein weiterer Tag im Einkaufszentrum. So passiert es. Ein Roboterhund nach dem anderen spaziert.

Die Videogenerierung hat sich innerhalb von zwei Jahren von Temu Will Smith, der Spaghetti isst, zu filmischem Realismus mit Googles Veo 3 entwickelt. So weit ist die Robotik noch nicht. In den nächsten Monaten werden Sie eine Flut von Roboter-Demovideos sehen. Die meisten werden streng geskriptet, sorgfältig ausgeleuchtet und übermäßig choreografiert sein, um den Hype zu verkaufen. Das ist die Spaghetti-Phase. Bei NRN bauen wir auf den Veo3-Moment für die Robotik hin. Reale Systeme, die sich anpassen, konkurrieren und skalieren. Keine Tricks. Keine Heuristiken. Nur Roboter, die sich tatsächlich behaupten können.