Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
by Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon
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Recent episodes
Episode 233 - Zwischen Interpretierbarkeit und nationaler Sicherheit
Jun 19, 2026
44m 28s
Episode 232 - After Automation - Mehr Agenten, mehr Slop, mehr Experten?
May 31, 2026
36m 44s
Episode 231 - Vom Sparse Autoencoder zum Natural Language Autoencoder – Ein neuer Blick in die KI-Blackbox
May 12, 2026
33m 25s
Episode 230 - Wenn KI lügt, obwohl sie es besser weiß – der MASK-Benchmark und warum Ehrlichkeit ≠ Genauigkeit ist
May 2, 2026
40m 55s
Episode 229 - Wenn KI mogelt – Sandbagging: Wie Sprachmodelle bei Tests absichtlich schlechter abschneiden
Apr 25, 2026
31m 46s
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| Date | Episode | Topics | Guests | Brands | Places | Keywords | Sponsor | Length | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6/19/26 | Episode 233 - Zwischen Interpretierbarkeit und nationaler Sicherheit | Send us Fan Mail Rückblick auf zwei intensive Wochen: Zuerst auf die erste AI Transparency Conference mit über 100 Teilnehmenden aus aller Welt – von mechanistischer Interpretierbarkeit über Multi-Agenten-Reinforcement-Learning bis zur Frage, warum Sprachmodelle alles andere als neutral urteilen. Und dann der Paukenschlag: Anthropics Fable 5 wird per nationaler Sicherheitsanordnung binnen Stunden für alle Nicht-US-Bürger abgeschaltet. Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon sprechen über Steeri... | 44m 28s | ||||||
| 5/31/26 | Episode 232 - After Automation - Mehr Agenten, mehr Slop, mehr Experten?✨ | automationhuman work+3 | — | Every | — | automationhuman work+4 | — | 36m 44s | |
| 5/12/26 | Episode 231 - Vom Sparse Autoencoder zum Natural Language Autoencoder – Ein neuer Blick in die KI-Blackbox✨ | Natural Language ProcessingAutoencoders+4 | — | Natural Language Autoencoders | — | Sparse AutoencoderNatural Language Autoencoder+3 | — | 33m 25s | |
| 5/2/26 | Episode 230 - Wenn KI lügt, obwohl sie es besser weiß – der MASK-Benchmark und warum Ehrlichkeit ≠ Genauigkeit ist✨ | AI honestyMASK-Benchmark+3 | — | MASK-Benchmark | — | AImachine learning+3 | — | 40m 55s | |
| 4/25/26 | Episode 229 - Wenn KI mogelt – Sandbagging: Wie Sprachmodelle bei Tests absichtlich schlechter abschneiden✨ | AI Sandbagginglanguage models+4 | — | AnthropicVW | — | AIsandbagging+5 | — | 31m 46s | |
| 4/11/26 | Episode 228 - Project Glasswing: Antropics neues Frontier-Modell Claude Mythos Preview und das Ende der Sicherheit, wie wir sie kannten✨ | AImachine learning+3 | — | Claude MythosAnthropic | WindowsmacOS+1 | Claude MythosAnthropic+3 | — | 47m 58s | |
| 3/28/26 | Episode 227 - AI Harness, Coase und die Firma der Zukunft✨ | AI applicationsAI Harness+3 | — | AI HarnessKommandozeilen-Tools+1 | — | AImachine learning+3 | — | 42m 41s | |
| 3/14/26 | Episode 226 - Wenn KI-Agenten sich absprechen – Kollusion in Multi-Agenten-Systemen✨ | AImulti-agent systems+3 | — | Colosseum: Auditing Collusion in Cooperative Multi-Agent Systems | — | AI agentscollusion+3 | — | 43m 27s | |
| 3/3/26 | Episode 225 - Doc to LoRA – Wie Dokumente blitzschnell zum Modellwissen werden✨ | Doc to LoRAAI Safety+5 | — | IASEAIAI Safety | Paris | Doc to LoRAAI Safety+5 | — | 33m 18s | |
| 2/4/26 | Episode 224 - KI-Texte in der Wissenschaft: Segen oder Sünde?✨ | KI in der Wissenschaftwissenschaftliches Fehlverhalten+3 | — | KI-DetektorenSprachmodelle+2 | — | KI-Textewissenschaftliches Fehlverhalten+3 | — | 39m 03s | |
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| 1/25/26 | Episode 223 - Spiele als KI-Labor: Wie wir agentisches Verhalten erforschen✨ | AIgame design+4 | — | COAI ResearchOrbital+1 | — | AI agentsaudio models+4 | — | 35m 16s | |
| 1/10/26 | Episode 222 - Recursive Language Models: Ein neues Paradigma?✨ | Recursive Language ModelsAI Agents+3 | — | MIT | — | AIMachine Learning+3 | — | 40m 04s | |
| 12/23/25 | Episode 221: „Delve into it" – Wie ChatGPT unsere Sprache verändert (und was 2025 sonst noch passiert ist)✨ | ChatGPTlanguage change+3 | — | Max-Planck-InstitutChatGPT | — | ChatGPTlanguage transformation+4 | — | 33m 51s | |
| 12/13/25 | Episode 220 - Das fehlende Layer zur Superintelligenz: Warum LLMs keine Sackgasse sind – aber auch nicht ausreichen✨ | Large Language Modelsartificial intelligence+3 | — | Stanford | — | LLMssuperintelligence+5 | — | 35m 52s | |
| 12/3/25 | Episode 219 Nested Learning: Ist Deep Learning nur eine Illusion? | Send us Fan Mail Transformer-Architekturen stoßen an ihre Grenzen – doch was kommt danach? In dieser Episode diskutieren Sigurd und Carsten das revolutionäre Konzept „Nested Learning" von Google Research. Die Idee: Hierarchische Lernstrukturen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, inspiriert von den Gehirnwellen des Menschen. Könnte dies der Schlüssel zu echtem kontinuierlichem Lernen sein? Und was bedeutet das für die Zukunft personalisierter KI-Assistenten? Support the show | 37m 02s | ||||||
| 11/19/25 | Episode 218 - Mechanistische Interpretierbarkeit - Warum wir verstehen müssen, wie Sprachmodelle wirklich ticken | Send us Fan Mail In dieser Episode diskutieren Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon über mechanistische Interpretierbarkeit - das Reverse Engineering von KI-Modellen. Sie beleuchten, warum dieses Forschungsfeld demokratisiert werden muss, welche Hürden dabei zu überwinden sind und wie emergentes Verhalten wie Induction Heads die Art verändert, wie wir über KI-Intelligenz denken. Ein Plädoyer für mehr Zugänglichkeit in der KI-Forschung jenseits der großen Tech-Labs. Support the show | 29m 47s | ||||||
| 11/8/25 | Episode 217 - Circuit Lenses: Den KI-Kontext entschlüsseln - Teil 2 | Send us Fan Mail In dieser technischen Sendung setzen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon ihre Diskussion über die Methoden CircuitLens fort. Während Weight Lenses atomare Features ohne Trainingsdaten identifizieren können, gehen Circuit Lenses einen Schritt weiter: Sie entschlüsseln, wie Features im Kontext zusammenwirken. Die Hosts erklären, warum diese Berliner Forschung einen Paradigmenwechsel in der Analyse neuronaler Netze darstellt - von isolierten Features zu vernetzten Konzepten. S... | 31m 16s | ||||||
| 10/29/25 | Episode 216 - Features verstehen ohne Datenhunger: Der Weight Lens-Ansatz | Send us Fan Mail Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days... | 39m 55s | ||||||
| 10/14/25 | Episode 215: Wenn Rauschen zu Geschichten wird - Wie Transformer halluzinieren | Send us Fan Mail Warum erfindet KI manchmal Fakten, die nicht existieren? In dieser Episode analysieren Sigurd und Carsten ein faszinierendes Paper, das mit Sparse Autoencodern dem Ursprung von Halluzinationen auf den Grund geht. Das Überraschende: Füttert man Transformer mit reinem statistischen Rauschen, aktivieren sie stabile interne Konzepte wie Schildkröten, Segelboote oder Baseballs. Die Erkenntnis: Je unsicherer der Input, desto stärker greift das Modell auf seinen internen Bias zurück... | 36m 20s | ||||||
| 10/5/25 | Episode 214 - Die 10 Gebote der Agenten-Ökonomie: Wunschdenken oder Wegweiser? | Send us Fan Mail Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon nehmen das Paper "Ten Principles of AI Agent Economics" kritisch unter die Lupe. Sind KI-Agenten wirklich dabei, unsere Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend zu verändern? Die beiden Hosts diskutieren, wie Agenten Entscheidungen treffen, welche gesellschaftlichen Auswirkungen drohen und warum das wichtigste Prinzip – AI Alignment – zwar richtig, aber viel zu allgemein formuliert ist. Eine spannende Episode über notwendige Regulierung un... | 44m 29s | ||||||
| 9/24/25 | Episode 213 - AI Transparency Days 2025: Von Boston nach Nürnberg - Brücken bauen zwischen KI-Forschung und Praxis | Send us Fan Mail In dieser spannenden Episode diskutieren die Master-Studenten Marc Guggenberger und Irma Heithoff über ihre Reise zur NEMI-Konferenz in Boston und die kommenden AI Transparency Days (17.-19. Oktober) in Nürnberg. Erfahren Sie, wie das europäische EDIF-Projekt KI-Forschern Zugang zu wichtigen Ressourcen ermöglicht und warum die Veranstaltung bewusst Brücken zwischen technischer Tiefe (Mechanistic Interpretability) und praktischer Anwendung (AI Governance) schlägt. Ein Mu... | 24m 28s | ||||||
| 9/20/25 | Episode 212 - Leonard Dung - AI Welfare: Wie wir das Wohlbefinden von Sprachmodellen messen | Send us Fan Mail Haben KI-Systeme Präferenzen? Können sie sich unwohl fühlen? Leonard Dung von der Ruhr-Universität Bochum erforscht das mögliche Wohlbefinden von Sprachmodellen. Im Gespräch erklärt er, wie sein Team mit dem "Agent Think Tank" testet, worüber Modelle wie Claude gerne sprechen, warum sie immer wieder zu philosophischen Themen über Bewusstsein tendieren und was passiert, wenn man KI-Systemen virtuelle Münzen gibt. Eine faszinierende Reise an die Grenze zwischen Simulation und e... | 50m 36s | ||||||
| 8/9/25 | Episode 211 - GPT-5, GPT-OSS & die Ethik der KI-Agenten: Wenn Maschinen zu Freunden werden | Send us Fan Mail In der letzten Episode vor der Sommerpause diskutieren Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon die neuesten Modellveröffentlichungen von OpenAI, Anthropic und Google. Neben technischen Durchbrüchen wie GPT-5 und den neuen Open-Source-Modellen beleuchten sie kritisch die ethischen Herausforderungen einer Welt voller KI-Agenten. Besonders brisant: Mark Zuckerbergs Vision von KI als "bessere Freunde" und die Gefahr emotionaler Abhängigkeiten von digitalen Begleitern. Support the s... | 44m 22s | ||||||
| 7/29/25 | Episode 210 - KI-Finanzminister im Test: 93% mehr soziale Wohlfahrt durch Sprachmodelle | Send us Fan Mail In dieser Episode tauchen Sigurd und Carsten in die faszinierende Welt der KI-gesteuerten Wirtschaftssimulationen ein. Sie diskutieren das Paper "LLM Economist" aus Princeton, das zeigt, wie Sprachmodelle eine komplette Gesellschaft simulieren und dabei als virtueller Chefökonom optimale Steuerpolitik entwickeln können. Mit überraschenden Ergebnissen: Eine 93% Steigerung der sozialen Wohlfahrt! Die Hosts erklären In-Context Reinforcement Learning, Stackelberg-Gleichgewichte u... | 40m 45s | ||||||
| 7/21/25 | Episode 209 - Die schleichende Entmachtung: Wie KI-Systeme bereits heute unseren Einfluss auf Wirtschaft, Kultur und Staat untergraben können. | Send us Fan Mail In dieser Episode analysieren Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon das Paper "Humanity Faces Existential Risk from Gradual Disempowerment" von Jan Kulweit et al. Die beiden Hosts untersuchen, wie die zunehmende Automatisierung durch KI-Systeme unsere Einflussmöglichkeiten auf drei zentrale gesellschaftliche Bereiche verändert: Wirtschaft, Kultur und Staat. Dabei diskutieren sie konkrete Beispiele wie Softbanks Vision von einer Billion KI-Agenten. Ein besonderer Fokus liegt a... | 45m 48s | ||||||
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