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OpenAI hat circuit-sparsity veröffentlicht, eine Forschungsarbeit, die Einblicke in die internen Entscheidungswege eines Sprachmodells gibt. Anstatt das Modell hochzuskalieren, hat OpenAI einen Transformer trainiert und dabei über 99,9 % seiner internen Verbindungen gekappt. Dies zwingt die Logik des Modells in kleine, lesbare Schaltkreise. Die Veröffentlichung umfasst ein echtes Modell und Tools, mit denen Forscher Zähl-, Speicher- und Entscheidungsprozesse Schritt für Schritt nachvollziehen können. Dies geschieht zu einem Zeitpunkt, an dem OpenAIs Rolle in der KI-Wirtschaft immer zentraler wird und Themen wie Vertrauen, Kontrolle und Regulierung immer wichtiger werden. 👉 Melde dich für die Warteliste des KI-Playbooks zwei-tausend-sechsundzwanzig an: https://tinyurl.com/AI-Playbook-2026 📩 Marken-Deals und Partnerschaften: me@faiz.mov ✉ Allgemeine Anfragen: airevolutionofficial@gmail.com 🧠 WAS DU SEHEN WIRST (QUELLEN): Weight-sparse transformers have interpretable circuits (Paper)https://arxiv.org/abs/2511.13653 OpenAI circuit-sparsity Forschungsübersicht (Offiziell)https://openai.com/index/understandin... openai/circuit-sparsity Modell auf Hugging Facehttps://huggingface.co/openai/circuit... openai/circuit_sparsity Toolkit auf GitHubhttps://github.com/openai/circuit_spa... Axios Artikel über OpenAIs Ökosystem-Einflusshttps://www.axios.com/2025/12/13/open... 🚨 WARUM DAS WICHTIG IST: Hier geht es nicht darum, KI intelligenter zu machen. Es geht darum, KI verständlicher zu machen. Da Modelle immer tiefer in die Code-Ausführung, Content-Moderation, Altersfreigabe und reale Wirtschaftssysteme vordringen, sind interne Entscheidungen wichtiger als die reine Leistungsfähigkeit. Circuit-sparsity zeigt einen Weg zu KI-Systemen mit weniger versteckten Interaktionen, nachvollziehbarer Logik und Mechanismen, die Menschen tatsächlich prüfen können.