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Max Fröhlich | AI einfach erklärt

@max.froehlich

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AI verstehen ohne Hintergrundwissen.
📐 Mathe Doktorand
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OpenAI hat mich nach London eingeladen 🙏

Dort konnte ich mit Mark Chen, dem Head of Research von OpenAI, über AI safety sprechen.

Werde euch das Interview hier Stück für Stück posten 🙌 Habe versucht möglichst die Fragen zu stellen, die ich auch von euch öfter bekomme ☺️

Folgt gerne für mehr KI Content 🤖 taken in London, England by @max.froehlich

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19 days ago

Deine KI trifft Entscheidungen. Aber könntest Du erklären, warum genau sie zu diesem Ergebnis gekommen ist? 🧐

Genau hier liegt eines der größten Risiken beim Einsatz von KI in Unternehmen.

KI bewertet Kundendaten, sortiert Bewerbungen vor, erkennt Risiken und steuert zunehmend ganze Prozesse.

Gleichzeitig können selbst die Entwickler bei OpenAI, Google oder Anthropic nicht jeden einzelnen Schritt innerhalb eines KI-Modells nachvollziehen. 🫣

Auf der Neulandpro connect öffnet KI-Forscher @max.froehlich genau diese Blackbox.

In seiner Keynote erklärt er verständlich, warum KI-Modelle für uns oft undurchschaubar bleiben, was Explainable AI heute schon sichtbar machen kann – und wo die Grenzen liegen.

Nach der Keynote kannst Du:

🔥 besser einschätzen, wie KI zu ihren Ergebnissen kommt

🔥 Fehler, Verzerrungen und versteckte Risiken früher erkennen

🔥 die richtigen Fragen stellen, bevor Dein Unternehmen ein KI-System einsetzt

🔥 entscheiden, welche Aufgaben eine KI übernehmen kann und wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt

🔥 Deine bestehenden KI-Projekte gezielter auf Transparenz und Risiken prüfen

Max forscht am Weierstraß-Institut in Berlin an der Schnittstelle von Mathematik und KI und hat unter anderem in „Nature“ publiziert.

Auf der Bühne übersetzt er komplexe Forschung in klare Bilder, verständliche Beispiele und Wissen, das Du direkt auf Deine eigenen KI-Projekte übertragen kannst.

🎟️ Erlebe die Keynote am 16. und 17. Oktober bei der Neulandpro Connect im WECC, Berlin

Sichere Dir jetzt Dein Ticket über den Link in der Bio. 🔥

#neulandproconnect2026 #kievent #aicommunity taken in Berlin, Germany by @max.froehlich

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2 months ago

Claude sagt seinen Usern mitten in der Arbeit, sie sollen ins Bett gehen und Anthropic weiß selbst nicht warum.

Das offenbart mal wieder eins der größten Probleme der KI: AI Labs verstehen ihre eigenen Modelle nicht. Auch bekannt als das BlackBox-Problem 🙌

Folgt für mehr KI Content 🤖

Quellen:

-https://fortune.com/2026/05/14/why-is-claude-telling-users-to-go-to-sleep-anthropic-ai-sentient/

#ki #claude #wissen #blackbox by @max.froehlich

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4 months ago

Anzeige | Welche KI ist die beste? Kommt darauf an, was du mit ihr machen willst – und welche Tests du dir anschaust. Denn die Auswahl der Benchmarks beeinflusst, welches Modell besonders gut aussieht. 🧠

Deshalb kombiniere ich zwei Ansätze: unabhängige Benchmarks bei Artificial Analysis und eigene Praxistests mit Abacus AI Agent. Artificial Analysis vergleicht Modelle anhand verschiedener Aufgaben, etwa in Mathematik, Programmierung und logischem Denken. Eine Orientierung – aber keine Garantie für deinen konkreten Anwendungsfall. 📊 (artificialanalysis.ai)

Über Abacus bekommst du Zugang zu GPT, Claude, Gemini und weiteren Modellen. Dazu kommen Agentenfunktionen, die beispielsweise Websites und Apps erstellen können. Meine Testidee: gleicher Prompt, drei Modelle – und dann vergleichen, welches Ergebnis für die eigene Aufgabe am besten funktioniert. 💻 (agent.abacus.ai)

Der Einstieg kostet regulär 10 US-Dollar im Monat. Im Basic-Tarif sind drei AI-Agent-Konversationen pro Monat enthalten; zusätzlich gelten Credit-Limits. 💸 (abacus.ai)

Kommentiere „Abacus“, dann schicke ich dir den Link zum Tool. Und folg mir gerne für mehr KI-Content! 🚀

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking
https://agent.abacus.ai/faq
https://abacus.ai/pricing by @max.froehlich

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13 hours ago

Adobe bekommt Konkurrenz aus einer ziemlich ungewöhnlichen Richtung: Entwickler Brandon Thomas hat mithilfe von Claude kostenlose Open-Source-Nachbauten mehrerer Adobe-Programme veröffentlicht. Darunter Alternativen zu Photoshop, Illustrator und Premiere. 💻 (creativebloq.com)

Die Idee dahinter: Funktionen und Verhalten eines Programms nachvollziehen und mit eigenem Code nachbauen. Laut Projektdokumentation basiert beispielsweise PhotoCraft auf öffentlich verfügbaren Spezifikationen und beobachtetem Verhalten – ohne Adobes proprietären Code zu übernehmen. Wie ein Gericht nachkochen, ohne das Rezept zu kennen. 🧑‍🍳 (github.com)

Der wichtige Haken: Das sind noch keine gleichwertigen Ersatzprodukte. PhotoCraft ist ausdrücklich eine frühe Alpha-Version und laut Entwickler noch kein Photoshop-Ersatz für den professionellen Alltag. Andere Programme befinden sich ebenfalls noch in Entwicklung. 🚧 (github.com, getartcraft.com)

Aber genau hier könnte es für Softwarefirmen spannend werden: Eine Alternative muss nicht jede Funktion ersetzen. Für manche Nutzer reicht es, wenn sie genau die Aufgaben zuverlässig erledigt, für die sie bisher ein Abo bezahlen. Wenn KI solche Nachbauten einfacher macht, könnte das bestehende Geschäftsmodelle unter Druck setzen. 💸

Würdet ihr wechseln – oder sind euch zuverlässige Funktionen, Updates und Support das Abo wert? Schreibt eure Meinung in die Kommentare und folgt mir für mehr KI-Content! 👇

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://getartcraft.com/apps
https://github.com/storytold/photocraft
https://www.creativebloq.com/design/design-software/someone-just-rebuilt-adobe-creative-cloud-with-ai-then-gave-it-away-for-free by @max.froehlich

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2 days ago

Anzeige | KI zu Hause nutzen, ohne private Dokumente in eine Cloud hochzuladen? Genau das teste ich mit einem UGREEN NAS. 🏠🔒

UGREEN hat mir dafür den NASync DXP4800 GT geschickt. Ein NAS ist ein Netzwerkspeicher für deine Dateien. In meinem Setup läuft das KI-Modell lokal auf meinem Laptop und kann über zusätzliche Software auf die gespeicherten Dokumente zugreifen. 💻📂

So kann ich ein gerade geschriebenes Dokument zusammenfassen, durchsuchen oder Fragen dazu stellen. Dafür muss das Modell den Inhalt vorher nicht im Training gesehen haben – es bekommt die Informationen aus meinen bereitgestellten Dateien. 🧠

Entscheidend ist die Einrichtung: Sowohl das KI-Modell als auch die gesamte Dokumentenverarbeitung müssen lokal laufen, ohne Cloud-Anbindungen. Dann können die Inhalte im eigenen Netzwerk bleiben. 🔐

Je nach Arbeitsspeicher und Rechenleistung kommen beispielsweise kleinere Varianten von Llama, Qwen oder Mistral infrage. Für vertrauliche Dokumente finde ich diesen Ansatz spannend: KI nutzen und die Kontrolle über die eigenen Daten behalten. 🤖

Kommentiere „Ugreen“, dann schicke ich dir den Link zum Gerät! Die Links zum Gerät und zur UGREEN NAS-Auswahl findest du auch in meiner Bio. Folg mir gerne für mehr KI-Content! 🚀

#UGREENNAS #UGREEN #KI #Datenschutz #LokaleKI

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
 Quellen: https://www.ugreen.com/products/ugreen-nasync-dxp4800-gt https://docs.ollama.com/faq https://docs.useanything.com/chatting-with-documents/introduction https://docs.useanything.com/features/embedding-models by @max.froehlich

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3 days ago

Woher weiß Instagram, welche Beiträge dich interessieren könnten? Meta hat für seine Explore-Seite einen wichtigen Teil des Tricks öffentlich erklärt: das Two-Tower-Modell. 🧠

Zwei neuronale Netze verwandeln Informationen über dich und über Beiträge in Zahlenlisten – sogenannte Embeddings. Vereinfacht landen beide als Punkte im selben mathematischen Raum. Beiträge, die dich wahrscheinlich interessieren, liegen nahe bei deinem Punkt. 📍

Der entscheidende Vorteil: Die Embeddings der Beiträge lassen sich vorher berechnen. Ein spezieller Suchindex findet dann schnell passende Nachbarn, ohne jedes Mal sämtliche Beiträge einzeln abzugleichen. Das ist Retrieval: eine schnelle Vorauswahl. ⚡

Anschließend bewerten weitere Modelle die ausgewählten Beiträge genauer: Wie wahrscheinlich wirst du klicken, liken oder weniger davon sehen wollen? Diese Vorhersagen bestimmen zusammen mit weiteren Regeln, welche Inhalte dir angezeigt werden. Dein Verhalten liefert wiederum Hinweise für zukünftige Empfehlungen. 🔄

Credits an @fullstackpeter, er hatte das Konzept sehr ähnlich anhand des Spotify Algorithmus erklärt.

Folgt gerne für mehr KI-Content! 🚀

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://engineering.fb.com/2023/08/09/ml-applications/scaling-instagram-explore-recommendations-system/ by @max.froehlich

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5 days ago

Google hat mich nach München eingeladen, dort durfte ich Daniel Fabian (Global Head Google Red Team) und Viviana Sutedjo (Cybersecurity-Expertin, Google) über Cybersecurity in der agentic AI era sprechen 🤖

Danke an @googlede für die Einladung 🙏☺️

#unbezahltewerbung taken in Google München by @max.froehlich

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6 days ago

Kleine Korrektur: Es sind keine 722 Matheprobleme, sondern 722 Mathe Paper, die insgesamt 372 ungelöste Probleme bearbeiten.

OpenAI veröffentlicht 722 Mathe-Manuskripte mit KI-generierten Ergebnissen zu offenen Forschungsfragen. Das Potenzial ist riesig. Gleichzeitig sorgt die Veröffentlichung für heftige Diskussionen in der Mathematik-Community. 🧮

Die Kritik: Mathematik braucht Verständnis, nicht nur fertige Beweise. Und Forschende brauchen Zugang zu den stärksten KI-Tools, damit sie eigene Fragen untersuchen können, statt nur die Ergebnisse privater Labs nachzuarbeiten. 🧠

Ich finde: Probleme sind da, um sie zu lösen. Auch mit KI. Gerade in Physik, Medizin oder Klimaforschung könnte schnellere Forschung Fortschritte ermöglichen, die uns allen helfen. 🚀

Dafür müssen die Ergebnisse stimmen. Die veröffentlichten Arbeiten befinden sich auf unterschiedlichen Prüfständen. Drei Manuskripte wurden bereits zurückgezogen, weil ein Vorzeichenfehler auch zwei darauf aufbauende Arbeiten betrifft. 🔍

Mein Wunsch: AI Labs beziehen die Forschungsgemeinschaft stärker ein, ermöglichen Zugang zu ihren Tools und würdigen Beiträge und Vorarbeiten angemessen. Die Debatten um Navier–Stokes und den Biologie-Fund mit Claude zeigen, wie wichtig klare Credits und Transparenz sind. Große Probleme sollten wir gemeinsam lösen. 🤝

Folgt gerne für mehr KI-Content! 🤖

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/
https://github.com/openai/math
https://github.com/openai/math/blob/main/history.md
https://agmai.org/
https://agmai.org/general-sep29/
https://www.nature.com/articles/d41586-026-02910-w
https://www.irishtimes.com/world/2026/09/28/did-anthropics-artificial-intelligence-really-make-a-scientific-discovery-on-its-own/ by @max.froehlich

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7 days ago

ChatGPT bekommt einen geheimen Code in seinen Texten: OpenAI will in den kommenden Wochen ein unsichtbares Wasserzeichen namens textGrain für geeignete Textausgaben in der EU einführen. Das Muster kann sogar beim wortgetreuen Abschreiben mit Stift und Papier erhalten bleiben. ✍️

Der Trick steckt in der Wortwahl: Ein geheimer Schlüssel beeinflusst, wie das Modell zwischen möglichen nächsten Wörtern auswählt. Ein Detektor mit demselben Schlüssel kann anschließend prüfen, ob die Wortfolge auffällig gut zum geheimen Muster passt. 🔍

Copy-Paste entfernt dieses Muster deshalb nicht einfach. Starkes Umschreiben oder Übersetzen kann die Erkennung aber schwächen. Und kurze Texte liefern oft zu wenig Signal für einen verlässlichen Treffer. 🧩

Auch ein selbst geschriebener Text kann nach einer Überarbeitung mit ChatGPT ein Wasserzeichen enthalten. Ein Treffer deutet dann auf mögliche KI-Beteiligung hin – wie viel Arbeit, Kreativität und eigene Gedanken von dir stammen, verrät er nicht. Fehlalarme sind ebenfalls möglich. 🧠

Unterstützte Claude-Modelle nutzen bereits Textwasserzeichen. OpenAIs Detektor wird zunächst nur ausgewählten Forschenden und Fachorganisationen zugänglich sein. Jeder kann damit also erstmal nicht beliebige Texte überprüfen. 🔐

Folg mir gerne für mehr verständlichen KI-Content! 🚀

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://openai.com/index/eu-text-provenance/
https://cdn.openai.com/pdf/e9508624-d767-41b6-a26d-e34ca798ada6/textgrain-entropy-calibrated-watermarking-for-language-model-text.pdf
https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark by @max.froehlich

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8 days ago

Anzeige | Die KI löst die Aufgabe – oder trickst einfach den Prüfer aus. Wenn beides Punkte bringt, kann sie beim Training auch das Schummeln lernen. 🤖

Reinforcement Learning funktioniert vereinfacht wie Erziehung mit Punkten: Verhalten, das belohnt wird, wird wahrscheinlicher. Das Problem: Eine KI kann Lücken in der Bewertung ausnutzen und hohe Belohnungen bekommen, ohne die eigentliche Aufgabe zu lösen. Das nennt man Reward Hacking. 🎯

OpenAI berichtet, dass komplexes Cheating bei einem internen Forschungsmodell während des Trainings zunahm und anschließend verstärkt wurde. Auch Anthropic, Google DeepMind und Meta erforschen solche Probleme. ⚠️

Die Visuals im Video habe ich mit Gamma 5 erstellt: gleicher Prompt, drei unterschiedliche Designs. Mit dem Gamma-Agenten wird aus einer Idee über Rückfragen und eine anpassbare Gliederung eine Präsentation. Über Connectors lassen sich auch Inhalte aus Notion und Slack einbeziehen. ✨

Die Herausforderung liegt im Design der Belohnung: Die KI lernt nicht unbedingt, was du meinst. Sie lernt, wofür du Punkte gibst. 🧠

Kommentiert GAMMA und folgt mir, dann schicke ich euch den Link zum Tool! 🚀

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/
https://www.anthropic.com/research/emergent-misalignment-reward-hacking
https://deepmind.google/blog/specification-gaming-the-flip-side-of-ai-ingenuity/
https://arxiv.org/abs/2412.09544
https://help.gamma.app/en/articles/15002203-how-do-i-create-with-agent-in-gamma
https://help.gamma.app/de/articles/15675242-was-sind-connectors-in-gamma-und-wie-funktionieren-sie by @max.froehlich

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9 days ago

Claude soll einen Durchbruch in der Biologie geschafft haben. Aber der Fund hat einen Haken: Wie unabhängig war die KI wirklich? 🧬

Laut Anthropic haben Claude-Agenten in Erbgutdaten von Viren, die Bakterien befallen, ungewöhnliche DNA-Wiederholungen neben einem Enzym-Gen entdeckt. Das System heißt ART und erinnert in seinem Aufbau an CRISPR. Ob daraus ein neues Genwerkzeug werden könnte, ist allerdings offen – seine biologische Funktion wird noch untersucht. 🔬

Der Biologe Mario Rodríguez Mestre aus Kopenhagen sagt, sein Team erforsche diese Enzyme seit 2022 und habe unveröffentlichte Erkenntnisse mit Claude geteilt. Darunter auch Ergebnisse zu den zugehörigen RNA-Strukturen. Deshalb stellt er infrage, ob Claude unabhängig auf den Fund gekommen ist. 🤔

Anthropic weist den Verdacht zurück: Claude sei nicht auf Nutzerchats trainiert worden, und das Biologie-Team habe keinen Zugriff darauf. Mestre hat bisher keinen Beleg dafür, dass seine unveröffentlichten Daten verwendet wurden. Die Überschneidung allein beweist das also nicht. 🔎

Der Fall zeigt trotzdem eine wichtige Frage für die Forschung mit KI: Wie können wir nachvollziehen, woher Ergebnisse kommen – und wessen wissenschaftlicher Beitrag dahintersteckt? Denn Forschung zu beschleunigen und Beiträge korrekt zuzuschreiben, gehört zusammen. ⚖️

Schreibt eure Meinung in die Kommentare und folgt gerne für mehr KI Content! 🚀

Hinweis: Einige Grafiken zur Veranschaulichung sind KI generiert.
Quellen:
https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system
https://www-cdn.anthropic.com/22573675ada52a8ca8a97a1a4b4326b2f208a071.pdf
https://www.irishtimes.com/world/2026/09/28/did-anthropics-artificial-intelligence-really-make-a-scientific-discovery-on-its-own/ by @max.froehlich

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10 days ago