YAAHA #13: Lernen AI-Systeme überhaupt

In der dreizehnten Folge sprechen Vlad und Gabriel über
V-JEPA 2.1, AMI Labs 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.


Dazu passt auch AMI Labs: 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.


Ein weiterer Schwerpunkt ist das Paper “Why AI systems
don’t learn”. 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.





Weiteres zum Thema:
V-JEPA 2.1:
https://arxiv.org/abs/2603.14482


AMI Labs:
https://amilabs.xyz/


Why AI systems don't learn:
https://arxiv.org/abs/2603.15381