Rekursion als neues Skalierungsgesetz für agentische KI-Systeme
TheSequence-Autor legt dar, dass der bisherige KI-Fortschritt einer fast industriellen Logik folgte: Skalierungsgesetze definierten Loss-Kurven als Roadmaps und Compute-Budgets als Strategie. Die entscheidende Frage lautete stets, wie viel größer ein Modell werden kann. Diese Linearperspektive verliert laut dem Beitrag zunehmend an Erklärungskraft. Stattdessen entstehen an der Frontier Systeme, die revisieren, suchen, simulieren, kritisieren und iterativ verbessern – Fähigkeiten, die nicht durch einen einzigen Forward-Pass erbracht werden, sondern durch wiederholte Schleifen. Der Autor bezeichnet Rekursion daher als das nächste Skalierungsgesetz, das agentisches Computing antreibt. Der vollständige Beitrag ist hinter einer Paywall und enthält keine konkreten Benchmark-Daten oder Modellvergleiche – es handelt sich um eine konzeptionelle Analyse.
- Klassische Skalierungsgesetze prägten die Transformer-Ära, die Foundation-Model-Ära und den aktuellen LLM-Zyklus.
- Frontier-Fortschritt verlagert sich laut Autor von größeren Modellen hin zu Systemen, die revisieren, suchen und simulieren.
- Die zentrale Recheneinheit verschiebt sich vom Forward-Pass zur Schleife (Loop).
- Rekursion wird als provokante Analogie zum klassischen Skalierungsgesetz für die agentische Computing-Ära eingeführt.
- Der Beitrag ist Paid-only – konkrete Belege und Daten sind im frei zugänglichen Auszug nicht enthalten.
„The important unit of computation is shifting from the forward pass to the loop.“
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- Frontier-Fortschritt verlagert sich laut Autor von größeren Modellen hin zu Systemen, die revisieren, suchen und simulieren.
- Die zentrale Recheneinheit verschiebt sich vom Forward-Pass zur Schleife (Loop).
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„The important unit of computation is shifting from the forward pass to the loop.“
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