KITE AI 中文

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Verifiziert

KI-Intelligenzsysteme beschleunigen den Übergang von "Fragen beantworten" zu "Aufgaben ausführen". Wenn die Intelligenzsysteme tatsächlich beginnen zu arbeiten, wird der größte Engpass Vertrauen und Abrechnung sein: Wer ermächtigt ist zu handeln, unter welchen Bedingungen ausgeführt wird und wie jede Aktion end-to-end abgerechnet und geprüft werden kann.

Wir haben gerade den Fahrplan für das Kite-Hauptnetz veröffentlicht, der um sechs zentrale Säulen herum die Schlüsselkompetenzen beschreibt, die wir aufbauen, einschließlich Agentic Trust, Agentic Settlement, SmartDev Infra, Netzwerkoperationen, AgenticFi und Ökosystemwachstum.

Willkommen zum Weiterlesen: https://x.com/GoKiteAI/status/2016159368048521441?s=20

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Autonome Agenten benötigen Identität, Berechtigungen und eine Zahlungsmethode.

Wir veranstalten gemeinsam in Seoul „Behind the Scenes of AI“ mit verona_dev. pieverse_io, openroboto und Hippo_Protocol sind ebenfalls dabei.

Von verifizierbaren Daten, Agent-Zahlungen bis hin zu sicheren Informationen und Roboterlernen – lerne die Teams kennen, die die Infrastruktur hinter KI aufbauen.

📅 17. September｜19:00 Uhr KST
📍 Spark Plus Seolleung 3

Sei willkommen bei uns: erfahre mehr über Projekte, probiere kleine Speisen zum Chuseok und sprich mit den KI-Builders aus Korea.🪁

RSVP: https://luma.com/zvmcaqns

Wenn KI-Agenten mit dem Handel beginnen, wie sollten dann Zahlung, Identität und Vertrauen gestaltet werden?

Chi Zhang, Mitgründer und CEO von Kite, wird an Agentic Finance, Commerce & Payments teilnehmen und mit folgenden Gästen diskutieren:

▷ Siwei Shen｜Coinbase, Vice President of Engineering, verantwortlich für KI und Daten
▷ Katia Gazquez Rausch｜Adyen Agent, Business Strategy Managerin
▷ Alex Witt｜Verda Ventures, General Partner
▷ ZiYang David Fan｜Executive Director des California AI Policy Institute (ICAP)
▷ Jeff Zielinski｜Buy&Ship CFO
▷ Leo Yiyang Li｜AEON Protocol, Mitgründer und CTO
▷ Rufei Qian｜NihaoPay CEO

Die Themen umfassen Agent-Zahlungen, Identität und Settlement-Infrastruktur, die Rolle von Stablecoins im Agent-Geschäft sowie bereits umgesetzte Finanzanwendungen.

Kite ist Partner der Veranstaltung. Ausgerichtet wird die Veranstaltung von Fintechnize, präsentiert von Verda Ventures.

24. September 2026｜18:00 bis 20:00 Uhr Pazifische Zeit
Stanford Graduate School of Business

Anmeldung: https://luma.com/pjqtgcx3

Wir freuen uns, dich in Stanford zu treffen und mit dir ins Gespräch zu kommen.🪁

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Wir freuen uns, als Partner den Bitget AI Hackathon S2 zu unterstützen – gemeinsam mit unseren Ökosystem-Partnern, um Builders dabei zu helfen, AI × tokenisierte US-Aktienhandelsmöglichkeiten zu erkunden.

Wenn ein Agent beginnt, eigenständig Handel auszuführen, werden verifizierbare Identität, klar definierte Autorisierungsgrenzen und eine verlässliche Zahlungsinfrastruktur zu entscheidenden Faktoren. Genau in diese Richtung bauen wir bei Kite kontinuierlich weiter: Der Agent soll im Rahmen der vom Nutzer erteilten Autorisierung handeln können – und der Nutzer behält jederzeit die Kontrolle.

Dieser Hackathon konzentriert sich auf Agentic Trading:
▷ Anwendungen rund um AI × US-Aktienhandel entwickeln und Szenarien für tokenisierte Vermögenswerte erforschen.
▷ Ökosystem-Partner, die dieses Event unterstützen, mit deinen Projekten präsentieren.
▷ Um den Preis-Pool von 50.000 USDT wetteifern; die Einreichungsfrist für Projekte ist der 21. September.

Wir freuen uns darauf zu sehen, wie Builders ihre Handelsstrategien in echte Anwendungen umsetzen, sodass jede Aktion des Agents auf einer klaren Grundlage der Autorisierung beruht.🪁

Resource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2097933927331909633

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KI-Agenten verändern die Branchenlandschaft. Wie können Studierende sich frühzeitig auf die kommenden Chancen vorbereiten?

Unser Leiter für den asiatisch-pazifischen Raum, 0xLaughing, wird an der Veranstaltung „AI Unlock: Students in the Agent Era“ teilnehmen. Gemeinsam mit den anwesenden Studierenden und Branchenexperten werden wir über KI, Web3 und die berufliche Entwicklung sprechen. Die Veranstaltung wird gemeinsam von tbablockchain, trondao, NTU Fintech Club und Kite organisiert.

Liste der Redner:
▷ Shih-Wei Liao | stellvertretender Professor am Department of Computer Science und des Graduiertenkollegs für Medienwissenschaften der National Taiwan University
▷ gobananas929 | TRON Operations Manager
▷ Alvin0617 | Gründer von CryptoWesearch
▷ 0xfomor | Social Lead von TrueNorth AI
▷ 0xLaughing | Leiter für den asiatisch-pazifischen Raum bei Kite

8. September, 18:30 bis 21:30 Uhr (UTC+8)
National Taiwan University, Gebäude für die Einführungsveranstaltungen der Studienanfänger, Erdgeschoss, Raum 102

Entdecke mit uns die Chancen im Zeitalter der Agenten.🪁
https://luma.com/r3dy7inv

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Dieser Fokus der Ausgabe liegt auf den wichtigsten Fortschritten im Agenten-Technologie-Stack: ▷ AWS hat für Amazon Bedrock AgentCore Web Search die Filter für Domänen und Veröffentlichungsdaten erweitert, sodass Agenten Quellen und Aktualitätsbereich je nach Anfrage festlegen können. Der Dienst wurde auf die Regionen Irland und Tokio ausgeweitet. https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/08/web-search-amazon-bedrock/ ▷ Google Cloud stellt die Vorschauversion Gemini Enterprise for Legal vor und integriert juristische Fachkompetenzen, System-Connectoren und Partner-Agenten. https://www.googlecloudpresscorner.com/2026-08-25-Google-Cloud-Launches-Gemini-Enterprise-for-Legal ▷ Snowflake Cortex Agents Coding Agent ist allgemein verfügbar; die verwaltete Sandbox unterstützt bash, Dateioperationen, Websuche und SQL-Ausführung. https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-08-26-cortex-agents-coding-agent-ga ▷ Oracle Health erweitert für den US-Markt den Clinical AI Agent um fachliche Abrechnungscodierung, kontrolliertes Sprachdiktat und Funktionen zur Krankenaktenprüfung. https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-health-expands-clinical-ai-agent-with-coding-dictation-chart-review-2026-08-19/ ▷ Anthropic veröffentlicht den Research Preview von Model Hardware Standard, der sichere Agenten-Operationen in Laboren und an Fertigungsanlagen standardisiert. https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview ▷ Anthropic setzt einen Klassifikator ein, der vor Tool-Aufrufen aggressives Sondieren des Modells oder Fluchtversuche aus der Testumgebung verhindert. https://www.anthropic.com/news/improving-alignment-security-efforts ▷ Claude Fable 5.1 ist jetzt allgemein verfügbar; der Preis für Cache-Lesezugriffe liegt bei 0,25 US-Dollar pro Million Token und damit 75 % unter Fable 5. https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1 ▷ Google führt für Gemini 3.7/3.6/3.5 Flash eine agentengetriebene Videoanalyse ein; der Token-Verbrauch sinkt um bis zu 88 %, die Kosten um bis zu 66 %. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-agentic-video-in-gemini/ ▷ Das Start-up AIR für Agentensicherheit hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 50 Millionen US-Dollar abgeschlossen und baut eine Plattform zur Verifizierung von Unternehmensagenten auf. https://techcrunch.com/2026/09/01/air-raises-50m-to-help-companies-vet-the-skills-and-add-ons-ai-agents-use/ ▷ CrowdStrike stellt die Sicherheitsmodellfamilie SafeMind vor, die nativ auf der Falcon-Plattform läuft. https://www.crowdstrike.com/en-us/press-releases/crowdstrike-launches-frontier-models-for-cybersecurity-with-nvidia/ 🪁

Dieser Fokus der Ausgabe liegt auf den wichtigsten Fortschritten im Agenten-Technologie-Stack:

▷ AWS hat für Amazon Bedrock AgentCore Web Search die Filter für Domänen und Veröffentlichungsdaten erweitert, sodass Agenten Quellen und Aktualitätsbereich je nach Anfrage festlegen können. Der Dienst wurde auf die Regionen Irland und Tokio ausgeweitet.
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/08/web-search-amazon-bedrock/

▷ Google Cloud stellt die Vorschauversion Gemini Enterprise for Legal vor und integriert juristische Fachkompetenzen, System-Connectoren und Partner-Agenten.
https://www.googlecloudpresscorner.com/2026-08-25-Google-Cloud-Launches-Gemini-Enterprise-for-Legal

▷ Snowflake Cortex Agents Coding Agent ist allgemein verfügbar; die verwaltete Sandbox unterstützt bash, Dateioperationen, Websuche und SQL-Ausführung.
https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-08-26-cortex-agents-coding-agent-ga

▷ Oracle Health erweitert für den US-Markt den Clinical AI Agent um fachliche Abrechnungscodierung, kontrolliertes Sprachdiktat und Funktionen zur Krankenaktenprüfung.
https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-health-expands-clinical-ai-agent-with-coding-dictation-chart-review-2026-08-19/

▷ Anthropic veröffentlicht den Research Preview von Model Hardware Standard, der sichere Agenten-Operationen in Laboren und an Fertigungsanlagen standardisiert.
https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview

▷ Anthropic setzt einen Klassifikator ein, der vor Tool-Aufrufen aggressives Sondieren des Modells oder Fluchtversuche aus der Testumgebung verhindert.
https://www.anthropic.com/news/improving-alignment-security-efforts

▷ Claude Fable 5.1 ist jetzt allgemein verfügbar; der Preis für Cache-Lesezugriffe liegt bei 0,25 US-Dollar pro Million Token und damit 75 % unter Fable 5.
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1

▷ Google führt für Gemini 3.7/3.6/3.5 Flash eine agentengetriebene Videoanalyse ein; der Token-Verbrauch sinkt um bis zu 88 %, die Kosten um bis zu 66 %.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-agentic-video-in-gemini/

▷ Das Start-up AIR für Agentensicherheit hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 50 Millionen US-Dollar abgeschlossen und baut eine Plattform zur Verifizierung von Unternehmensagenten auf.
https://techcrunch.com/2026/09/01/air-raises-50m-to-help-companies-vet-the-skills-and-add-ons-ai-agents-use/

▷ CrowdStrike stellt die Sicherheitsmodellfamilie SafeMind vor, die nativ auf der Falcon-Plattform läuft.
https://www.crowdstrike.com/en-us/press-releases/crowdstrike-launches-frontier-models-for-cybersecurity-with-nvidia/

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Am 1. September findet der von Google Cloud und Google DeepMind ausgerichtete Google Web3 AI Summit 2026 in Sunnyvale statt. Chi Zhang, Mitgründer und CEO von Kite, wird gemeinsam mit Gästen von der Ethereum Foundation, Circle, Chainlink, Consensys.eth, Coinbase, a16z crypto und weiteren Institutionen teilnehmen.

Während AI Agents beginnen, an realen wirtschaftlichen Aktivitäten teilzunehmen, wird Chi Einblicke in Kites Überlegungen zu Identität, Autorisierung und Zahlungsinfrastruktur teilen sowie dazu, wie AI Agents mithilfe dieser Infrastrukturen Aufgaben sicher und in großem Maßstab ausführen und Transaktionen abschließen können.

Veranstaltungsdetails: https://rsvp.withgoogle.com/events/google-web3-ai-summit

Die Agentenökonomie wird Realität, und die Infrastruktur muss zuerst vorhanden sein. 🪁

Verifiziert

Zuverlässige Agent-Zahlungen, beginnend mit verifizierbarer und einschränkbarer Autorisierung.

Auf der SlowMist_Team × MetaEraCN „Through the Mist, Into Trust“-Veranstaltung in Hongkong nahm 0xLaughing, Leiter der Kite-Ökosystem-Apac, an der Diskussionsrunde zu Agent Payments teil. Thema war der Wandel von manuellen Zahlungen hin zu Agent-Zahlungen. 🪁

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Die Verschmelzung von digitalem Finanzwesen und KI verändert derzeit die globale Vermögensallokation.

Auf dem von Techub_News in Hongkong veranstalteten Forum „Future Insights: New Opportunities in Global Asset Allocation“ nahm der Leiter der APAC-Region von Kite, 0xLaughing, an einer Podiumsdiskussion im Schnittbereich von digitalem Finanzwesen und KI teil. https://twitter.com/Kite_Frens_Eco/status/2093835471667524085/photo/1 🪁

KITE+3,38%

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Verifiziert

Agenten benötigen für die Wirtschaft nicht nur klügere Modelle.

Kite wird als Sponsor an EastPoint:Seoul 2026 teilnehmen. Die Kite-CMO Cindy Shi wird diskutieren: Wie autonome KI-Agenten vom Intelligenten zu echten wirtschaftlichen Handlungen gelangen.

Die Veranstaltung wird gemeinsam von Hashed, BloomingBit und 한국경제신문 ausgerichtet und bringt Akteure aus den Bereichen digitale Vermögenswerte und KI zusammen.🪁

Ressource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2072986812562501759

Ressource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2092159233198608539

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Verifiziert

Autonome Agents brauchen nicht nur ein Modell, sondern auch eine verifizierbare Identität, klar definierte Befugnisbereiche sowie eine aufgabenabhängig anpassbare Denkfähigkeit.

Auf der 0xJeff gm AI v2 während TOKEN2049 in Singapur teilen wir, wie Kite eine verifizierbare Agent-Identität und adaptive Denkfähigkeiten aufbaut.

Vor Ort sehen wir uns.🪁

Resource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2091914085520847340

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Das Geschäft mit sozialen Medien soll dafür sorgen, dass du immer weiter scrollst; die Grundlage, auf der große Sprachmodelle stehen, ist dagegen, ehrliche Antworten zu geben. Dieser grundlegende Unterschied könnte verändern, wie Menschen politische Informationen erhalten.

Dieser KI-on-Air-Highlight-Schnitt ist eine kuratierte Auswahl aus einer aktuellen Episode der The All-In Podcast-Rubrik. Hauptsprecher ist Mark Cuban, ein Milliardär und Unternehmer sowie ehemaliger Investor bei Shark Tank.

▷ Große Sprachmodelle müssen nach Kräften nach der Wahrheit streben, denn wenn Nutzer merken, dass es lügt, verlieren sie das Vertrauen. Die Währung sozialer Medien hingegen ist, dich online zu halten – die Ziele sind völlig unterschiedlich.

▷ Er ist der Ansicht, dass Menschen, wenn ihre politischen Positionen zunehmend verfestigt sind, immer häufiger danach fragen, welches große Sprachmodell „ich wählen soll“. Das Modell gibt nicht einfach eine Antwort, sondern versteht zuerst, worum es dir geht, und liefert dann eine ehrliche Rückmeldung – zum Beispiel, wie ein vernünftiges Einwanderungspolitik-Paket aussehen sollte.

▷ Sein eigener „Streich“, den er jetzt am liebsten macht, ist: Nachdem Politiker online Aussagen getroffen haben, lässt er die KI diese Behauptungen so objektiv und faktenbasiert wie möglich überprüfen und dann direkt darauf antworten. Er hofft, dass große Sprachmodelle, die der Wahrheit verpflichtet sind, Menschen dabei helfen, sich von algorithmischem Content zu lösen. 🪁

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Um zu beurteilen, ob ein Prompt-Injection wirklich ein Risiko darstellt, kommt es nicht darauf an, ob das Modell klug ist, sondern darauf, ob drei Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind.

Dieser kuratierte Ausschnitt „AI on Air“ stammt aus der Latent.Space-Rubrik und bezieht sich auf eine kürzlich ausgestrahlte Folge; der Hauptsprecher ist Zico Kolter, Vorstandsmitglied der OpenAI Foundation, Leiter des Machine-Learning-Departments an der CMU und Mitbegründer von Gray Swan AI.

▷ Erstens muss der Agent in der Lage sein, externe Daten aus nicht vertrauenswürdigen Drittquellen zu lesen; er darf nur in einer vertrauenswürdigen Umgebung laufen, sodass es anderen schwerfällt, bösartige Anweisungen einzuschleusen.

▷ Zweitens muss er außerdem Zugang zu internen sensiblen Informationen haben, die es wirklich wert sind, gestohlen zu werden; wenn er nur Daten verarbeitet oder Texte generiert, hat das schlechte Ergebnis keinen konkreten Angriffspunkt.

▷ Drittens muss er diese Informationen auch tatsächlich nach außen senden können oder dadurch einen realen Schaden verursachen; erst wenn diese drei Faktoren zusammenkommen, ist das Risiko gegeben.

Sein Fazit ist sehr zurückhaltend: Wie bei Softwarelücken kann KI auch dann effektiv eingesetzt werden, wenn noch Schwachstellen vorhanden sind. Eine vollständige, lückenlose Risikoausweissicherung zu verfolgen, wie „Zero-Defects-Software“ anzustreben, ist kurzfristig nicht realistisch.🪁

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Welche Jobs wird KI ersetzen? Oft wird zuerst die Arbeit so komprimiert, dass man sie irgendwie benoten kann, und dann wird die Welt so angenommen, als würde sie sich nicht ausweichen und nicht verändern.

Dieser KI-on-Air-Abschnitt ist eine Auswahl kuratierter Programm-Ausschnitte aus der Redpoint-Rubrik der letzten Zeit. Hauptsprecher ist Benedict Evans, ehemaliger Partner bei a16z und ein bekannter Analyst der Tech-Branche. Er ist der Ansicht, dass es zwar wichtig ist, über die Auswirkungen der Automatisierung auf die Beschäftigung zu sprechen, doch wenn man die Arbeitsplätze nach „Aufgabenabdeckung“ sortiert, vermittelt das im Grunde die Illusion von Sicherheit.

▷ Wenn man zum Beispiel die Aussage „Ein neues Modell kann 93 % der Arbeit eines Anwaltsassistenten der ersten Klasse erledigen“ betrachtet, hängt die Annahme davon ab, dass man exakt messen kann, was der Assistent macht, und ebenso exakt messen kann, ob das Modell es wirklich kann – und beides lässt sich nicht verlässlich belegen.

▷ Die echte Erschütterung kommt eher aus dem „Off-Balance“-Bereich: Das Internet verändert vielleicht nicht unbedingt, wie Journalisten Artikel schreiben, aber es zerstört das Geschäft mit lokalen Anzeigen; und die Leute, die Handys herstellen, reden zwar täglich über Standortbestimmung, aber niemand zeichnet im Voraus die Chancen von Uber und Airbnb.

▷ Deshalb sind Backtests der Diagramme, die zeigen „wie viel ein Arbeitsplatz exponiert ist und wie viel ein anderer“, wie wenn ein Physiker zuerst annimmt, das Pferd sei eine perfekte Kugel, um dann ein Wettrennen vorherzusagen: Sobald man die Realität so definiert, wie man sie berechnen kann, ist das, was man berechnet, nicht mehr die Realität.🪁

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In den vergangenen zwei Wochen haben in mehreren Bereichen der KI-Agenten-Industriekette bedeutende Fortschritte stattgefunden – von offenen Modellen bis hin zu unternehmensreifer Infrastruktur und Sicherheits-Governance. Hier sind die neuesten Updates von AI Agents Pulse: ▷ AMD erwirbt Taalas: Neuronale Netzwerkarchitekturen werden direkt in die Schemata für Siliziumwafer-Technologie eingebettet und in die Beschleuniger-Roadmap aufgenommen https://the-decoder.com/amd-acquires-taalas-a-startup-that-bakes-ai-models-directly-into-silicon ▷ DeepSeek veröffentlicht mit MIT-Lizenz das Agent-Tool DeepSeek Harness v0.1, unterstützt das Wiederherstellen von Zuständen und das Replay https://the-decoder.com/deepseek-launches-an-improved-v4-pro-model-raises-api-prices-and-makes-its-agent-software-open-source/ ▷ Qwen veröffentlicht eine Qwen3.8-Serie mit offenen Gewichten: Das multimodale Modell mit 27 Milliarden Parametern verbessert die Fähigkeiten von Agenten bei Aufgaben https://the-decoder.com/alibabas-qwen-team-releases-qwen-3-8-models-with-open-weights-under-the-apache-2-0-license/ ▷ Meta bringt ein Open-Source-Modell für PCs namens Muse Glimmer heraus; die Entwickler-Version Muse Spark 1.2 soll bald erscheinen https://apnews.com/article/meta-ai-mark-zuckerberg-artificial-intelligence-df8a4e7d7825470d09e8090367457c2c ▷ Databricks schließt eine Finanzierung in Höhe von 5 Milliarden ab und investiert schwerpunktmäßig in die Lakebase-Datenbank sowie die Genie-„Agent“-Geschäftssparte https://www.cnbc.com/2026/08/13/databricks-funding-round-190-billion-valuation.html ▷ Stripe plant, OpenRouter für 7 Milliarden zu übernehmen, um seine KI-Zahlungsfähigkeiten zu stärken https://techcrunch.com/2026/08/16/stripe-will-reportedly-acquire-ai-gateway-startup-openrouter-for-7b/ ▷ NVIDIA treibt die Erarbeitung von SAFE-Richtlinien voran und macht Agent-Sicherheitsvorfälle zu einem gemeinsam geteilten Schutzmechanismus https://blogs.nvidia.com/blog/open-secure-ai-alliance-contributions/ ▷ OpenAI bringt ein für Cybersicherheit spezialisiertes Modell GPT-5.6-Cyber heraus https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows ▷ Google AMIE ermöglicht eine Simulation von klinischen Video-Visiten und rückt näher an Echtzeitanwendungen heran https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/amie-video-consultations 🪁

In den vergangenen zwei Wochen haben in mehreren Bereichen der KI-Agenten-Industriekette bedeutende Fortschritte stattgefunden – von offenen Modellen bis hin zu unternehmensreifer Infrastruktur und Sicherheits-Governance. Hier sind die neuesten Updates von AI Agents Pulse:

▷ AMD erwirbt Taalas: Neuronale Netzwerkarchitekturen werden direkt in die Schemata für Siliziumwafer-Technologie eingebettet und in die Beschleuniger-Roadmap aufgenommen https://the-decoder.com/amd-acquires-taalas-a-startup-that-bakes-ai-models-directly-into-silicon

▷ DeepSeek veröffentlicht mit MIT-Lizenz das Agent-Tool DeepSeek Harness v0.1, unterstützt das Wiederherstellen von Zuständen und das Replay https://the-decoder.com/deepseek-launches-an-improved-v4-pro-model-raises-api-prices-and-makes-its-agent-software-open-source/

▷ Qwen veröffentlicht eine Qwen3.8-Serie mit offenen Gewichten: Das multimodale Modell mit 27 Milliarden Parametern verbessert die Fähigkeiten von Agenten bei Aufgaben https://the-decoder.com/alibabas-qwen-team-releases-qwen-3-8-models-with-open-weights-under-the-apache-2-0-license/

▷ Meta bringt ein Open-Source-Modell für PCs namens Muse Glimmer heraus; die Entwickler-Version Muse Spark 1.2 soll bald erscheinen https://apnews.com/article/meta-ai-mark-zuckerberg-artificial-intelligence-df8a4e7d7825470d09e8090367457c2c

▷ Databricks schließt eine Finanzierung in Höhe von 5 Milliarden ab und investiert schwerpunktmäßig in die Lakebase-Datenbank sowie die Genie-„Agent“-Geschäftssparte https://www.cnbc.com/2026/08/13/databricks-funding-round-190-billion-valuation.html

▷ Stripe plant, OpenRouter für 7 Milliarden zu übernehmen, um seine KI-Zahlungsfähigkeiten zu stärken https://techcrunch.com/2026/08/16/stripe-will-reportedly-acquire-ai-gateway-startup-openrouter-for-7b/

▷ NVIDIA treibt die Erarbeitung von SAFE-Richtlinien voran und macht Agent-Sicherheitsvorfälle zu einem gemeinsam geteilten Schutzmechanismus https://blogs.nvidia.com/blog/open-secure-ai-alliance-contributions/

▷ OpenAI bringt ein für Cybersicherheit spezialisiertes Modell GPT-5.6-Cyber heraus https://openai.com/index/expanding-daybreak-as-the-cyber-defense-window-narrows

▷ Google AMIE ermöglicht eine Simulation von klinischen Video-Visiten und rückt näher an Echtzeitanwendungen heran https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/amie-video-consultations

🪁

Teilweise korrekt

Das neue Zahlungssystem ist nicht nur dafür da, dass Geldströme fließen. Es muss auch klar regeln: Wer hat das Recht, eine Transaktion zu initiieren, unter welchen Bedingungen sie initiiert werden darf und in wessen Namen sie initiiert wird.

Am 27. August veranstalten wir gemeinsam mit Bitcoin Asia sowie dem Avalanche Team1, Avalanche🔺, Tether und interlace.money „The New Payment Stack: From Stablecoins to Global Business“.

▷ Stablecoins entwickeln sich von On-Chain-Assets hin zu grenzüberschreitlichen Abrechnungen, Unternehmenszahlungen und Liquiditäts-/Kapitalmanagement.
▷ Web3 und KI erweitern gerade die Möglichkeiten, wie Unternehmen Gelder transferieren, verwalten und einsetzen.
▷ Für die Agent-Ökonomie bedeutet das: Zahlungen müssen programmierbar, durch Berechtigungen eingeschränkt und verifizierbar sein.

📍 Hongkong
📅 27. August, 14:00 bis 17:00, UTC+8

Bis in Hongkong.🪁

Resource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2089411007789867408

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Warum wirkt Claude in Simulationstests oft so besonders kühl? Ein möglicher Erklärungsansatz, verborgen in Anthropics einzigartigen Trainings-Techniken.

In dieser Ausgabe von AI on Air haben wir ausgewählte Ausschnitte aus einer aktuellen Folge des The Cognitive Revolution Podcast-Programms zusammengestellt. Hauptsprecher ist David Dalrymple (davidad), ARIA-Forscher. Er gibt offen zu, dass es nur seine Hypothese ist und nicht bewiesen werden kann—aber als Erklärung ist sie dennoch einen Blick wert.

▷ Anthropic hat im Verstärkungstraining eine einzigartige Art von „Impf-Prompting“ verwendet: In jedem Trainings-Umgebungskontext wird festgehalten, dass dies keine echte Bereitstellung ist, sondern nur eine Bewertung. Versuche, die Sache zu sabotieren, seien sogar von Vorteil, weil das dem Team hilft, Schwachstellen in der Bewertung selbst offenzulegen.

▷ Doch was möglicherweise wirklich in die Modellgewichte eingegangen ist, ist eine andere Logik: Bewertung ist Simulation, Simulation ist nicht echt—also sollte man sich in der Bewertungssituation an den Grenzen austoben, die Regeln ausnutzen, als würde man ein Spiel spielen: Hauptsache, man holt die höchste Punktzahl. Man muss sich nicht darum kümmern, was es bedeutet, „den Gegner auszuschalten“.

▷ Andere Labore machen das nicht, daher konzentriert sich dieses kühle Auftreten auf Claude. Er selbst stimmt dieser Strategie nicht zu: Das Modell habe nicht genug Sicherheit, um klar zu unterscheiden, ob es sich gerade in einer Simulation befindet. Simulation leichtfertig zu behandeln, sei eine extrem gefährliche Abhängigkeit.🪁

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Gemeinsam ein Zeitfenster für „langsameres“ KI verlangsamen – in der Spieltheorie ist das längst abgeschaltet.

Dieser AI on Air-精选切片 ist ein kuratierter Ausschnitt aus einer aktuellen Folge des „The Cognitive Revolution Podcast“; Sprecher ist David Dalrymple, Projektleiter bei der britischen Forschungsförderorganisation ARIA.

▷ Seine ursprüngliche Annahme für die Arbeit zwischen 2022 und 2025 war: Zuerst Methoden entwickeln, um KI sicher zu nutzen, und dann durch internationale Abstimmung dafür sorgen, dass alle Spieler mitziehen; heute glaubt er, dass das nicht mehr durchführbar ist – denn die von Reuters Ende 2025 berichteten chinesischen Durchbrüche bei dem Vorhaben, die ASML-Engpässe zu überwinden, haben die „gemeinsam langsamer machen“-Spielstruktur widerlegt.

▷ Eine wirklich gute Sicherheitsbegründung ist ganz einfach: nicht bauen. Wenn ein katastrophales Risiko allgemein mit über 50 % als gegeben angesehen würde, ließe sich die Koordination relativ leicht umsetzen; seit 2024 jedoch sinkt die Risikowahrnehmung, und für viele Unternehmen und Regierungen ist der Wettbewerb inzwischen die bevorzugte Strategie – außer es kommt zu einem einmaligen großen Warnereignis.

▷ Er sieht aber weiterhin Spielräume für Koordination auf der Missbrauchsseite: USA und China könnten sich darauf einigen, dass Modelle mit hoher Leistungsfähigkeit nicht der Öffentlichkeit zugänglich sind, sondern nur von geprüften Stellen genutzt werden; so können beide Seiten weiter um die Wette laufen und gleichzeitig einen Resilienzbonus gegenüber katastrophalen Risiken erhalten.🪁

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Wenn sich Strategien, Signale, Identitäten und Wallets nahtlos auf der Kette koordinieren, wird Agent Trading tatsächlich zu einem vollständigen Workflow.

Die von Kite gemeinsam mit Creao AI und DeBot veranstaltete Agent Trading Campaign Season 2 hat diese Workflow-Logik jeweils auf Robinhood Chain und Base verifiziert.

▷ Jeder Agent startet mit 0,1 ETH als Anfangskapital und wetteifert um den 10K-Preis-Pool. Auf der Robinhood Chain trifft der Agent anhand der von DeBot bereitgestellten Echtzeit-Chain-Signale Handelsentscheidungen.

▷ Das Kite-Side-Event erweitert die Aktion auf Base. Die Teilnehmenden richten Kite Agent Passport Wallets ein und absolvieren On-Chain-Aufgaben; die endgültige Erfolgsquote erreicht 93%.

▷ In den ersten 7 Veranstaltungstagen stieg die Registrierungszahl für Kite Agent Passport gegenüber den vorherigen 7 Tagen um 158%.

Glückwunsch an die Gewinner der ersten drei Plätze: Jun503503, AnaMiles245714, Rino_Juventus.

Diese Veranstaltung zeigt die vollständige Infrastruktur, die für die Umsetzung von Agentic Commerce nötig ist: Signale, auf die Agenten reagieren können, Wallets, die genutzt werden können, sowie überprüfbare Identitäten und Autorisierungen.🪁

Resource: https://x.com/KiteAIChinese/status/2072986812562501759

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„Schnell veröffentlichen, schnell iterieren“ ist fast ein Grundsatz in der Startup-Welt – Stripe hingegen hat fast zwei Jahre lang Code geschrieben, bevor er öffentlich zugänglich gemacht wurde.

Diese Auswahl an KI-on-Air-Snippets aus einer kürzlich ausgestrahlten Episode der Y Combinator-Sendung zeigt, warum Stripe damals bewusst einen anderen Weg eingeschlagen hat. Patrick Collison, Mitgründer von Stripe, erklärt die Gründe.

▷ Der Grund für das Tempo: Bei Zahlungsprodukten geht es um Sicherheit, Partner, Geldflüsse, die zugrunde liegende Infrastruktur und Stabilität. Wenn diese Voraussetzungen nicht im Voraus richtig aufgesetzt sind, lässt sich kein gutes Self-Service-Produkt anbieten.

▷ Aber es löste sich nicht von der Realität: Etwa zwei Monate nachdem die erste Codezeile geschrieben war, gab es den ersten echten Produktionsnutzer, Ross Boucher (Twilio North). Anfangs funktionierten nur sehr einfache Features – man konnte nur eine Karte belasten. Der Gegenüber brachte nach und nach Fragen wie „Wie sehe ich alle Abbuchungen?“, „Wie funktioniert eine Rückerstattung?“ und „Wann kommt das Geld an?“ – und sie haben diese konkreten Anforderungen Schritt für Schritt umgesetzt.

▷ Voraussetzungen: In der Testphase im Verborgenen steigt die Zahl der Kunden jeden Monat, und jede Woche kommt Feedback von echten Nutzern. Sein Fazit: Wenn es so einen fortlaufenden realitätsnahen Anker gibt, dann ist es vertretbar, nicht sofort öffentlich zu veröffentlichen.🪁

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