Willkommen in der Artificial Super Intelligence-Ära.

Seit Jahren sprechen wir über ASI (Artificial Super Intelligence), auf Deutsch künstliche Superintelligenz. Damit ist eine KI gemeint, die den Menschen nicht nur in einzelnen Bereichen, sondern in allen intellektuellen Disziplinen übertrifft. Forscher der Shanghai Jiao Tong University (SJTU) haben gemeinsam mit dem Shanghai AI Laboratory (SII) und der Forschungsgruppe GAIR ASI-Evolve entwickelt. Doch was bedeutet das für die Zukunft? Dieser Beitrag bietet einen tieferen Einblick.

18.06.2026 I Von Irina Nobelis I Softwareentwicklerin

Themen: Technologien & Trends

Was ist ASI-Evolve?

ASI-Evolve ist ein agentisches Framework — das bedeutet: ein KI-System, das selbstständig Entscheidungen trifft, plant und handelt. Aber ASI-Evolve geht weit über klassische KI-Assistenten hinaus. Es bildet den kompletten wissenschaftlichen Forschungsloop eines menschlichen Forschers nach — vollständig autonom:

📚 Literatur lesen — das System liest und versteht wissenschaftliche Paper

💡 Hypothesen formulieren — es entwickelt eigene Ideen und Ansätze

🧪 Experimente durchführen — es testet seine Hypothesen selbstständig

📊 Ergebnisse analysieren — es wertet aus, was funktioniert hat und was nicht

🔁 Wiederholen — und startet die nächste Runde, klüger als zuvor.

Das Entscheidende: Das System lernt aus jedem Fehlschlag. Es schreibt sich selbst strukturierte Lektionen nach jeder Iteration und baut darauf auf. Runde für Runde. Ohne Pause. Ohne Urlaub. Ohne Ego.

Was hat ASI-Evolve bereits besser gemacht als Menschen?

Hier wird es konkret — und hier wird es beeindruckend.

🧠 Neuronale Architekturen — der Bauplan von KI-Modellen Jedes KI-Modell basiert auf einer Architektur — das ist quasi das Gehirn des Systems, das bestimmt wie es Informationen verarbeitet und denkt. Menschen arbeiten seit Jahren daran, diese Architekturen zu verbessern. Kleine Fortschritte, viel Aufwand. ASI-Evolve hat in einem einzigen Durchlauf 105 völlig neue lineare Attention-Architekturen entdeckt. Attention ist dabei der Mechanismus, der einem Modell sagt, worauf es beim Lesen und Denken fokussieren soll — die technische Grundlage hinter Modellen wie ChatGPT oder Claude. Die beste der neu entdeckten Architekturen übertrifft DeltaNet — aktuell einen der stärksten menschlich designten Ansätze — um +0,97 Punkte. Das klingt klein, ist aber fast 3× mehr als die letzte menschliche Verbesserung in diesem Bereich.

📦 Trainingsdaten — die Qualität entscheidet alles Bevor ein KI-Modell intelligent wird, braucht es riesige Mengen an Trainingsdaten. Und die Qualität dieser Daten ist entscheidend — schlechte Daten, schlechtes Modell. Das Kuratieren und Aufbereiten dieser Daten ist normalerweise ein hochspezialisierter, manueller Prozess. ASI-Evolve hat eine eigene Datenpipeline entwickelt und optimiert — vollständig autonom. Das Ergebnis: +3,96 Punkte durchschnittlich über alle Benchmarks. Auf MMLU — dem Standard-Wissenstest für KI-Modelle, vergleichbar mit einem umfassenden Abitur für künstliche Intelligenz — erzielte das System einen Gewinn von über 18 Punkten. Das ist kein marginaler Fortschritt. Das ist ein Sprung.

⚙️ Reinforcement Learning Algorithmen — lernen durch Erfahrung RL — Reinforcement Learning ist eine Lernmethode, bei der KI durch Versuch, Irrtum und Belohnung lernt. Ähnlich wie ein Kind, das durch Konsequenzen versteht was richtig und falsch ist. Die besten RL-Algorithmen werden von Spitzenforschern weltweit entwickelt — jahrelange Arbeit, aufwendige Experimente. ASI-Evolve hat neue RL-Algorithmen designed — ohne menschliche Hilfe. Und sie sind besser. Sie schlagen GRPO — aktuell einen der leistungsstärksten menschlich entwickelten RL-Algorithmen, der u.a. beim Training von DeepSeek eingesetzt wird — um: → +12,5 Punkte auf AMC32 (Mathematik-Olympiade-Benchmark) → +11,67 Punkte auf AIME24 (amerikanischer Hochleistungs-Mathe-Wettbewerb) → +5,04 Punkte auf OlympiadBench (internationaler Wissenschafts-Benchmark)

Und das Wichtigste: ASI-Evolve ist vollständig open source Kostenlos, öffentlich zugänglich, für jeden nutzbar. Kein Konzern dahinter und kein Paywall. Keine Lizenzgebühren. Jeder Entwickler, jede Forscherin, jedes Startup weltweit kann es herunterladen, anpassen und auf eigene Probleme anwenden. Du brauchst dafür keine KI-Forscherin zu sein. Du brauchst ein Problem, ein Evaluations-Script, und etwas Domain-Wissen. Den Rest übernimmt das System.

Was bedeutet das für uns?

AI designt jetzt bessere AI als wir. In allen drei Kernbereichen gleichzeitig — Architekturen, Daten, Algorithmen. Das System wird mit jeder Runde besser. Es schläft nicht. Es vergisst keine Lektion.

Das ist kein Trend. Das ist eine Zeitenwende. Die Welt wird nie wieder dieselbe sein.

Was bedeuten diese Neuigkeiten für die Versicherungsbranche?

Versicherungen leben von Daten, Risikomodellen und Algorithmen. Risikoprüfung, Schadensbewertung, Betrugserkennung — alles basiert auf Modellen, die Menschen entwickelt und gepflegt haben.

Ein System, das diese Algorithmen autonom verbessert, bessere Trainingsdaten kuratiert und neue Architekturen entdeckt — das ist kein abstraktes Forschungsprojekt mehr. Ein solches System könnte schon morgen Risikomodelle optimieren, Schadenserkennung verbessern und Entscheidungsalgorithmen neu gestalten. Ständig. Automatisch. Von einer KI, die sich selbst verbessert.

Ich bin überzeugt: Die Unternehmen, die das früh genug erkennen, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben.

Alle Ressourcen — kostenlos & open source:

📄 Paper (wissenschaftlicher Artikel): https://arxiv.org/abs/2603.29640

💻 GitHub (Code zum selbst ausprobieren): https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Evolve

🤗 HuggingFace (AI-Community mit weiteren Infos): https://huggingface.co/papers/2603.29640

#ASI #ArtificialIntelligence #OpenSource #AIResearch #FutureOfAI #DeepLearning #Innovation

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