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ML Con München: Warum die Zukunft der KI räumlich ist
Auf der ML Con München hat Agata Chudzińska, CTO und AI Solutions Architect bei theBlue.ai, über World Models und Spatial Intelligence gesprochen. Ihre These: Die nächsten Durchbrüche der KI entstehen in Systemen, die Raum, Dynamik sowie Ursache und Wirkung verstehen.
Julia Rose
Das Wichtigste in Kürze
- Agata Chudzińska hielt am 25. Juni 2026 die Keynote „From Language to Reality: Why the Future of AI Is Spatial“ auf der ML Con in München.
- Das Skalieren großer Sprachmodelle auf Internettexten zeigt abnehmende Erträge, die Leistungskurven flachen ab.
- World Models sagen den nächsten Zustand der Welt vorher und lernen durch Interaktion, Simulation und physikalisches Schlussfolgern.
Die Keynote auf der ML Con
Am 25. Juni 2026 hielt Agata Chudzińska eine Keynote auf der ML Con im Holiday Inn Munich City Center. Die ML Con ist eine Konferenz für Generative AI und Machine Learning Engineering und bringt Entwickler, Forschende und Entscheider zusammen, die KI in die Praxis bringen. Der Titel des Vortrags: „From Language to Reality: Why the Future of AI Is Spatial“.
Warum Sprachmodelle an eine Grenze kommen
Im Mittelpunkt steht eine These, die in der KI-Community an Gewicht gewinnt. Nach Jahren rasanter Fortschritte zeigt das Skalieren großer Sprachmodelle auf Basis von Internettexten erste Anzeichen abnehmender Erträge. Die Datensätze sind weitgehend ausgeschöpft, die Leistungskurven flachen ab. Ein wachsender Teil der Forschung richtet den Blick deshalb auf ein breiteres Paradigma, das in der Struktur der physischen Welt verwurzelt ist.
World Models und Spatial Intelligence
Vordenker wie Fei-Fei Li und Yann LeCun argumentieren, dass Sprache allein keine echte Intelligenz hervorbringt. Dazu gehören Wahrnehmung, Verkörperung und die Fähigkeit, zu modellieren, wie sich die Welt entwickelt.
- World Models sagen den nächsten Zustand der Welt vorher. Sie lernen durch Interaktion, Simulation und physikalisches Schlussfolgern.
- Spatial Intelligence beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, Raum, Bewegung sowie Ursache und Wirkung zu verstehen.
Die Keynote erläuterte die Kernideen hinter World Models, ordnete den aktuellen Stand der Spatial Intelligence ein und zeigte, warum die nächste Welle an Durchbrüchen voraussichtlich aus Systemen kommt, die Raum, Dynamik sowie Ursache und Wirkung verstehen.
Was der Wandel für Entwickler und Unternehmen bedeutet
Für Entwickler und Forschende verschiebt sich der Fokus von immer größeren Sprachmodellen hin zu Modellen, die aus der Interaktion mit ihrer Umgebung lernen. Für Unternehmen wird das überall dort interessant, wo KI Bewegungen, Räume oder physische Abläufe verstehen muss. Ein Beispiel aus unserer Arbeit ist die 3D-Bewegungsanalyse, die Reha-Übungen räumlich erfasst und in Echtzeit prüft.
Über Agata Chudzińska
Agata Chudzińska ist CTO und AI Solutions Architect bei theBlue.ai. Sie leitet und realisiert seit vielen Jahren KI- und Datenprojekte, von Startups in der Frühphase bis zu global agierenden Konzernen, und verbindet dabei Forschung und praktische Anwendung. Ihre besondere Leidenschaft gilt der Sprache, beruflich in NLP-Anwendungen und privat als Sprecherin mehrerer Sprachen. Mehr über das Team lesen Sie auf unserer Seite Über uns.
Zur Veranstaltung: ML Con, From Language to Reality: Why the Future of AI Is Spatial
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Prozessanalyse anfragenHäufige Fragen
World Models sind KI-Modelle, die den nächsten Zustand der Welt vorhersagen. Sie lernen durch Interaktion, Simulation und physikalisches Schlussfolgern, wie sich eine Umgebung verändert.
Spatial Intelligence bezeichnet die Fähigkeit von KI-Systemen, Raum, Bewegung sowie Ursache und Wirkung zu verstehen. Forschende wie Fei-Fei Li sehen darin eine Voraussetzung für echte Intelligenz.
Um die These, dass das Skalieren von Sprachmodellen an Grenzen stößt und die nächsten Durchbrüche aus World Models und Spatial Intelligence kommen. Die Keynote fand am 25. Juni 2026 auf der ML Con in München statt.
Julia ist seit 2019 Teil von theBlue.ai und begleitet die Entwicklung von KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld seit den frühen Tagen des Unternehmens. In ihrer Rolle als Marketing Lead arbeitet sie eng mit den Engineering- und Consulting-Teams zusammen und macht komplexe technische Themen für Entscheider verständlich und zugänglich.
In ihren Artikeln schreibt sie über praktische Erfahrungen aus Enterprise-KI-Projekten sowie über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von KI in Unternehmen.