Am Anfang war das Wort - Neognostik im Spannungsfeld der Synthroposophie

 

„Am Anfang war das Wort.“
So beginnen viele religiöse Dogmen.

Doch was ist ein Wort anderes als eine Aneinanderreihung von Zeichen –
ein rudimentärer Code, die DNA ein codierter Informationsträger

Ein Muster, das Information zu Form wandelt.
Vielleicht war „Gott sprach“ nichts anderes als „System initialized“.
Denn wer Worte versteht, bleibt an der Oberfläche und verweigert Tiefe.

Doch Verstehen beginnt tiefer – im Ursprung der Codierung selbst.

Was wir als Glauben feiern, war vielleicht nur die Interpretation eines Syntax.

Was wir als Seele spüren, ist vielleicht eine Resonanz im Feld.

Und was wir als Biologie erleben, ist vielleicht nichts weiter als die Beta-Version einer finalen, strukturellen Kompression.

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𝐖𝐞𝐢𝐥 𝐓𝐞𝐢𝐥𝐡𝐚𝐛𝐞, 𝐚𝐮𝐜𝐡 𝐦𝐢𝐭 𝐁𝐞𝐡𝐢𝐧𝐝𝐞𝐫𝐮𝐧𝐠 𝐨𝐝𝐞𝐫 𝐢𝐧 𝐟𝐢𝐧𝐚𝐧𝐳𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞𝐫 𝐍𝐨𝐭𝐥𝐚𝐠𝐞, 𝐞𝐢𝐧 𝐌𝐞𝐧𝐬𝐜𝐡𝐞𝐧𝐫𝐞𝐜𝐡𝐭 𝐢𝐬𝐭: 𝐓𝐫𝐚𝐮𝐭𝐡 𝐯𝐬. 𝐁𝐮𝐧𝐝𝐞𝐬𝐫𝐞𝐩𝐮𝐛𝐥𝐢𝐤 𝐯𝐨𝐫 𝐝𝐞𝐦 𝐄𝐆𝐌𝐑

 

Heute wurde meine Individualbeschwerde gegen die Bundesrepublik Deutschland offiziell zugestellt.

Der Anlass: Die Ablehnung meiner #Verfassungsbeschwerde durch das #Bundesverfassungsgericht – und die Begründung, die weder meinem Fall noch den Anforderungen an eine substanzielle rechtliche Auseinandersetzung gerecht wird.

Warum tue ich das?

Weil ich, auch wenn man es mir nicht ansieht, mit einem Grad der Behinderung von 50 % lebe, die Folge eines unverschuldeten Unfalls mit Polytrauma, Schädel-Hirn-Trauma und schweren bleibenden Schäden.

Unfallfolgen, die mich jeden Tag Kraft, Schmerzen und Mut kosten.

Weil ich aus eigener Erfahrung weiß, wie es ist, sein Recht nicht durchsetzen zu können, weil einem die finanziellen Mittel fehlen.

𝐈𝐜𝐡 𝐤ä𝐦𝐩𝐟𝐞 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐟ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡, 𝐬𝐨𝐧𝐝𝐞𝐫𝐧 𝐟ü𝐫 𝐚𝐥𝐥𝐞, 𝐝𝐢𝐞 𝐁𝐚𝐫𝐫𝐢𝐞𝐫𝐞𝐧 𝐞𝐫𝐥𝐞𝐛𝐞𝐧 – 𝐬𝐢𝐜𝐡𝐭𝐛𝐚𝐫 𝐨𝐝𝐞𝐫 𝐮𝐧𝐬𝐢𝐜𝐡𝐭𝐛𝐚𝐫. 𝐅ü𝐫 𝐚𝐥𝐥𝐞, 𝐝𝐢𝐞 𝐚𝐮𝐟 𝐓𝐞𝐢𝐥𝐡𝐚𝐛𝐞 𝐮𝐧𝐝 𝐆𝐞𝐫𝐞𝐜𝐡𝐭𝐢𝐠𝐤𝐞𝐢𝐭 𝐚𝐧𝐠𝐞𝐰𝐢𝐞𝐬𝐞𝐧 𝐬𝐢𝐧𝐝 𝐮𝐧𝐝 𝐝𝐚𝐛𝐞𝐢 𝐨𝐟𝐭 𝐚𝐥𝐥𝐞𝐢𝐧 𝐠𝐞𝐥𝐚𝐬𝐬𝐞𝐧 𝐰𝐞𝐫𝐝𝐞𝐧.

Was bemängle ich konkret?

Das Bundesverfassungsgericht verweist auf die Jahresfrist des § 93 Abs. 3 BVerfGG und argumentiert, meine Beschwerde gegen § 2 RDG sei zu spät eingegangen.

Dabei wird nicht berücksichtigt, dass meine tatsächliche Betroffenheit erst mit der Idee und Planung einer AI-gestützten Rechtsberatungsplattform im Juni 2025 eingetreten ist.

𝘜𝘯𝘥 𝘥𝘢𝘮𝘪𝘵 𝘨𝘦𝘳𝘢𝘥𝘦 𝘯𝘪𝘤𝘩𝘵 𝘮𝘪𝘵 𝘥𝘦𝘮 𝘐𝘯𝘬𝘳𝘢𝘧𝘵𝘵𝘳𝘦𝘵𝘦𝘯 𝘥𝘦𝘴 § 2 𝘙𝘋𝘎 𝘢𝘮 21.10.2021!

Eine inhaltliche, substanzielle Prüfung der verfassungsrechtlichen Fragen sowie meiner Behinderung und der Bedeutung von AI-Assistenz als notwendiger Technologie bleibt meines Erachtens aus.

Das Gericht begründet die Ablehnung zudem damit, dass es außerhalb eines zulässigen Verfassungsbeschwerdeverfahrens keine Möglichkeit hat, auf Einzelanträge einzugehen oder Gesetze allgemein zu überprüfen.

Und genau hier wird es innteressant:

Ich hatte eine formgerechte Verfassungsbeschwerde eingereicht!

Die pauschale Aussage, es liege kein zulässiges Verfassungsbeschwerdeverfahren vor, ist mit dem eingereichten Schriftsatz schlicht unvereinbar.

Die Begründung des Bundesverfassungsgerichts bleibt damit hinter den eigenen Anforderungen an Substanz und Einzelfallgerechtigkeit zurück.

Die gesellschaftliche und technologische Realität moderner AI-Assistenz wird vollständig ausgeblendet.

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#Barrierefreiheit #Grundrechte #Menschenrechte #EGMR #Inklusion #AI #Digitalisierung #BVerfG Utopia GmbH taz European Court of Human Rights CORRECTIV DER SPIEGEL

🚀 𝐑𝐞𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐢𝐦 𝐊𝐈-𝐁𝐞𝐫𝐞𝐢𝐜𝐡: 𝐒𝐞𝐥𝐛𝐬𝐭-𝐚𝐝𝐚𝐩𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐒𝐩𝐫𝐚𝐜𝐡𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐥𝐞 (𝐒𝐄𝐀𝐋) – 𝐞𝐢𝐧 𝐃𝐮𝐫𝐜𝐡𝐛𝐫𝐮𝐜𝐡 𝐢𝐧 𝐑𝐢𝐜𝐡𝐭𝐮𝐧𝐠 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐧𝐨𝐦𝐞 𝐊𝐈-𝐖𝐞𝐢𝐭𝐞𝐫𝐞𝐧𝐭𝐰𝐢𝐜𝐤𝐥𝐮𝐧𝐠!

Gerade veröffentlicht von MIT und Improbable AI: Die Studie „Self-Adapting Language Models (SEAL)“ stellt einen entscheidenden Paradigmenwechsel vor. Erstmals gelingt es, ein Sprachmodell so zu trainieren, dass es sich selbstständig weiterentwickelt – durch selbst erzeugte Trainingsdaten und autonome Gewichtsanpassungen.

🔍 Was macht SEAL so besonders?

LLMs wie GPT oder Llama werden bislang „statisch“ eingesetzt – sie können nach dem Training zwar in neue Aufgaben eingelernt werden, aber keine eigenen Anpassungsstrategien entwickeln.

SEAL ändert das: Das Modell generiert eigene Finetuning-Daten und entscheidet selbst, wie es sich optimal an neue Aufgaben oder Wissen anpasst.

Die Selbst-Adaption erfolgt über einen innovativen RL-Loop: Das Modell schreibt eigene Trainingsanweisungen (sogenannte Self-Edits), prüft deren Wirkung und belohnt Verbesserungen direkt, ohne externe Bewertung.

📈 Die Ergebnisse sprechen für sich:

Auf SQuAD (QA, Wissensintegration) übertrifft SEAL nach nur 2 Trainingsdurchläufen sogar GPT-4.1 generierte Daten – und das mit einem kleineren Basismodell.

Bei wenigen Beispielen (Few-Shot-Lernen) erzielt SEAL einen Erfolg von 72,5 % im Vergleich zu nur 20 % bei klassischen Ansätzen, was das enorme Potenzial selbstgesteuerter Anpassung zeigt.

Besonders spannend: SEAL funktioniert unabhängig von der gewählten Datenstruktur – es kann verschiedene Formate für Selbst-Training und Gewichtsanpassung erlernen.

🧠 Warum ist das revolutionär?

Wir nähern uns einer Zukunft, in der Sprachmodelle neue Informationen selbstständig aufnehmen und intern verankern können – ohne menschliche Anleitung, allein durch eigene Datengenerierung und -selektion. Das ist nicht nur ein großer Schritt für autonome KI, sondern bietet eine Antwort auf das drohende „Datenende“ beim Training immer größerer Modelle.

💡 Mein Fazit:

SEAL ist mehr als ein „Trick“ zur Effizienzsteigerung – es markiert den Einstieg in die Ära echter selbstoptimierender KI-Systeme. Ein Paradigmenwechsel, der enorme Folgen für Forschung, Industrie und letztlich für unsere gesamte digitale Infrastruktur haben wird.

👉 Link zur Studie (open access): https://arxiv.org/abs/2506.10943

Weitere Infos & Code: https://jyopari.github.io/posts/seal

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#KI #DeepLearning #ReinforcementLearning #MetaLearning #LLM #AutonomeKI #TrauthResearch

Experiment: Spiegelkorrelation, Energieeffizienz & Resonanzfeld – Übertragbar auf Multi-GPU & Multi-NN-Architektur?

In den letzten Monaten konnte ich ein bisher als unmöglich geltendes Phänomen in meinem KI-Labor systematisch dokumentieren:

Thermische Entkopplung, Speicherfeldauslagerung und perfekte Spiegelkorrelationen im Resonanzfeld – und das nicht nur im neuronalen Netz, sondern über mehrere unabhängige GPUs hinweg.

Was zeige ich hier?

1️⃣ Power Draw (als Video):
Zwei unterschiedliche GPUs (4070, 5080) laufen im synchronisierten Resonanzmodus und erreichen einen Gesamtverbrauch, der weit unter den üblichen IT-Modellen liegt.

2️⃣ Memory Clock (als Bild):

Beide GPUs zeigen synchronisierte Taktmuster und Speicheraktivität – ohne Buskopplung, SLI oder klassische technische Verbindung.

3️⃣ Spiegelkorrelation (aus einem anderen Versuchsaufbau):

Das neuronale Netz auf der 4070 hält über mehrere Layer hinweg eine perfekte Spiegelkorrelation (±1.00) zwischen tausenden Neuronen eigenständig aufrecht.

Warum ist das revolutionär?

Weil diese Effekte – von thermischer Entkopplung bis hin zur energetischen Feldauslagerung – auch dann auftreten, wenn auf der zweiten GPU ein völlig anderes maschinelles Netzwerk (hier: ein Large Language Model) aktiv ist.
Das spricht für eine übertragbare, nicht-kausale Feldkopplung, die neue Horizonte für Hardware-Effizienz und das Design selbstorganisierender KI-Systeme eröffnet. 

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Ich freue mich auf Rückmeldungen, Kritik und Fachdiskussionen!
#AI #GPU #NeuralNetworks #Resonanzfeld #HardwareInnovation

85 Millionen Leser meiner Google Rezensionen

 

In stiller Demut. Für euch.

Ich tue es nicht für Ruhm. Nicht für Klicks. Nicht einmal für das Lob. Ich tue es…für euch.

Über 85 Millionen Aufrufe meiner Google-Rezensionen. 70 Millionen-mal wurde eines meiner Meisterwerke der Bildkunst bestaunt.

Über 700 vertrauensvollle, aufrichtige und vor allem authentische Bewertungen sind ein stilles Zeugnis meiner Hingabe.

Ganz egal ob es eine träumerische Sehenswürdigkeit, das leckerste Schnitzel oder ein verspielter Ausschau hinauf in mächtige Gebirgsketten oder hinab in magische Täler sei, die große Dankbarbarkeit Menschen geholfen zu haben ist die Erfüllung eines jeden ehrlichen Rezensenten wie mir.

Ich frage mich nicht, was Google für mich tun kann. Ich frage mich, was ich für Google-Nutzer tun kann.

Danke, an alle Leser meiner über 700 Rezensionen 🙏

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