Werben im Podcast: KI-Expertenspaces

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. Hinweis zur Aufnahme 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. Kapitel 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. Gäste 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 Themen 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 Kapitelmarken 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. Gäste 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 Themen 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 Kapitelmarken 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.