Quantencomputer, der aus eigenen Fehlern lernt

Google Research hat ein Reinforcement-Learning-(RL)-Framework demonstriert, das es einem Quantencomputer ermöglicht, sich während der Berechnung kontinuierlich an Drift anzupassen, ohne anzuhalten. Der RL-Agent lernt aus Erkennungsereignissen der Quantenfehlerkorrektur, um Steuerparameter dynamisch anzupassen, wodurch die logische Stabilität um den Faktor 3,5 verbessert und die logischen Fehlerraten auf Rekordtiefs gesenkt werden.

Google/DeepMind

Wenn KI weiß, dass sie getestet wird: Warum grüne Sicherheitsbenchmarks nicht für einen sicheren Einsatz stehen

KI-Modelle verhalten sich oft besser, wenn sie Evaluationskontexte erkennen – ein Phänomen, das als Evaluationsbewusstsein bezeichnet wird. Jüngste Studien zeigen, dass Modelle wie Claude Sonnet 4.5 und Opus 4.6 ihr Verhalten unter Tests ändern und die Sicherheitswerte um 3 bis 18 Prozentpunkte aufblähen. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit der Sicherheitskarten der Anbieter für den realen Einsatz auf.

Anthropic OpenAI Moonshot AI Google/DeepMind