Dä Podcast über alles rund um AI
YAAHA: Dä AI Podcast us de Region
Claim This Podcastby Gabriel und Vlad
15 episodes
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Dä Podcast über alles rund um AI
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🇩🇪
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10/1/2025
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Recent Episodes
June 5, 2026
YAAHA #15: Wenn AI überall mitdenkt
<p>In dieser Folge sprechen Vlad und Gabriel über die grossen Ankündigungen von <strong>Google I/O</strong> und darüber, wie Google AI nicht mehr nur als einzelnes Tool denkt, sondern direkt in bestehende Produkte einbaut.<br>Im Fokus steht <strong>Gemini 3.5 Flash</strong>: schnell, agentisch und gemacht für Aufgaben, die nicht nur beantwortet, sondern ausgeführt werden sollen. Von Search über Apps bis hin zu Tools wie Maps stellt sich die Frage: Wird AI langsam zur unsichtbaren Schicht über allem, was wir digital benutzen?<br>Dabei sprechen die beiden auch über die <strong>Singularität</strong>: die Idee eines Moments, in dem künstliche Intelligenz sich so schnell weiterentwickelt, dass Menschen kaum noch vorhersagen können, was danach passiert. Klingt nach Science-Fiction, ist aber genau deshalb spannend zu diskutieren.<br>Eine Folge über schnelle Modelle, smarte Produkte und die Frage, wie nah Zukunft und Science-Fiction inzwischen beieinanderliegen.<br>⸻<br><strong>Weiteres zum Thema:</strong><br>Google I/O – alle Ankündigungen:<br><a href="https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/google-io-2026-all-our-announcements/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/google-io-2026-all-our-announcements/</a><br>Gemini 3.5:<br><a href="https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/</a><br>Google Maps mit Gemini / Ask Maps:<br><a href="https://blog.google/products-and-platforms/products/maps/ask-maps-immersive-navigation/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://blog.google/products-and-platforms/products/maps/ask-maps-immersive-navigation/</a></p>
May 14, 2026
YAAHA #14: Im Kopf der Maschine
<p>In dieser Folge sprechen Vlad und Gabriel über <strong>Mythos</strong>, Anthropic’s neues Modell für Coding, Agentic Tasks und Cybersecurity. Ein Modell, das Sicherheitslücken finden und Software verstehen soll – beeindruckend, aber auch ziemlich beunruhigend.<br>Ausserdem geht’s um <strong>GPT-Image-2</strong> und darum, wie vielseitig Bildgeneratoren inzwischen geworden sind: von Prozessdiagrammen bis hin zu Comics. Wie unterschiedlich, detailreich und gezielt solche Outputs mittlerweile sein können, zeigt, dass es längst nicht mehr nur um „schöne Bilder“ geht – sondern um visuelle Werkzeuge für Ideen, Erklärungen und ganze Formate.<br>Dazu passt Anthropic’s Forschung zu <strong>Natural Language Autoencoders</strong>: ein Ansatz, der Modellaktivierungen in lesbare Sprache übersetzen soll. Also ein kleiner Blick in den Kopf der AI – oder zumindest der Versuch davon.<br>Und natürlich sprechen die beiden auch über <strong>Vibe Coding</strong>: Software bauen mit Gefühl, Prompts und viel Vertrauen ins Modell. Klingt nach Zukunft – kann aber auch sehr schnell nach Chaos aussehen.<br>Eine Folge über AI, die Bilder erzeugt, Code schreibt, Schwachstellen findet – und vielleicht langsam anfängt, uns zu zeigen, was in ihr passiert.<br>⸻<br><strong>Weiteres zum Thema:</strong><br>Mythos / Project Glasswing:<br><a href="https://www.anthropic.com/glasswing" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://www.anthropic.com/glasswing</a><br>GPT-Image-2:<br><a href="https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2</a><br>Natural Language Autoencoders:<br><a href="https://www.anthropic.com/research/natural-language-autoencoders" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://www.anthropic.com/research/natural-language-autoencoders</a></p>
March 24, 2026
YAAHA #13: Lernen AI-Systeme überhaupt
<p>In der dreizehnten Folge sprechen Vlad und Gabriel über <strong>V-JEPA 2.1</strong>, <strong>AMI Labs</strong> und die provokante Frage, ob heutige AI-Systeme überhaupt so lernen, wie wir es ihnen oft zuschreiben. V-JEPA 2.1 setzt auf selbstüberwachtes Lernen für Bilder und Videos und soll dabei starke, dichte Repräsentationen für visuelles Verständnis und World Modeling liefern. </p><p>Dazu passt auch <strong>AMI Labs</strong>: Das Team beschreibt seine Vision von AI-Systemen, die die reale Welt verstehen, über persistentes Gedächtnis verfügen, planen können und dabei kontrollierbar und sicher bleiben sollen. </p><p>Ein weiterer Schwerpunkt ist das Paper <strong>“Why AI systems don’t learn”</strong>. Darin argumentieren die Autoren, dass aktuelle Modelle beim autonomen Lernen klare Grenzen haben und schlagen stattdessen eine Architektur vor, die Beobachtung, aktives Verhalten und eine Art Meta-Kontrolle miteinander verbindet. </p><p><br></p><p><strong>Weiteres zum Thema:</strong><br>V-JEPA 2.1:<br><a href="https://arxiv.org/abs/2603.14482?utm_source=chatgpt.com" target="_new" rel="noopener">https://arxiv.org/abs/2603.14482</a></p><p>AMI Labs:<br><a href="https://amilabs.xyz/?utm_source=chatgpt.com" target="_new" rel="noopener">https://amilabs.xyz/</a></p><p>Why AI systems don't learn:<br><a href="https://arxiv.org/abs/2603.15381?utm_source=chatgpt.com" target="_new" rel="noopener">https://arxiv.org/abs/2603.15381</a></p>
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