Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,

wer hätte gedacht, dass ein Thema wie „ASI-ARCH“ gerade jetzt so viel Sprengkraft besitzt? Inmitten globaler Debatten um Digitalisierung, Arbeitsmarktumbruch und rasante Forschungsfortschritte betritt ein System wie ASI-ARCH die Bühne: ein autonomes KI-System, das nicht mehr nur unsere Fragen beantwortet, sondern eigenständig völlig neuartige, innovative KI Modelle produzieren kann. Erst vor Kurzem habe ich darüber geschrieben, wie KI mittlerweile Code wie Bilder generativ erzeugen kann. Das hier geht aber jetzt noch einen entscheidenden Schritt weiter: ASI-ARCH ist so ein Moment, in dem KI an den menschlichen Grenzen in Sachen „Forschungsprozesse“ einfach mal eben gelassen vorbei zieht. Die Aussage von Picasso war bisher immer treffsicher, hat nun aber mit den Ergebnissen von ASI-ARCH an Berechtigung ein Stück weit verloren:

„Computer sind nutzlos, sie können nur Antworten geben.“

ASI-ARCH widerlegt diese Sicht und öffnet und schließt dadurch uns den kreativen Diskurs und Umgang mit dieser neuen Möglichkeit. Und für alle, die sich das jetzt nicht alles weiter unten durchlesen möchten, gibt es hier eine kleine Premiere, ein englischsprachiges 5-Minuten Erklärbär-Video mit einer kompakten Zusammenfassung des Themas erstellt mit dem neuen „Video Explainer“ Feature von Google’s NotebookLM. (Google geht seit Monaten im AI Race nicht die Puste aus – Hammer, was die da gerade hinlegen).

ASI-ARCH: Architektur-Entwicklung neu gedacht

ASI-ARCH ist weit mehr als eine weitere technische Spielerei. Dahinter verbirgt sich ein System, das erstmals den gesamten Forschungsprozess im Bereich neuronaler Architekturen eigenständig durchführt. Das geschieht von der Hypothese, über den Code, bis zur wissenschaftlichen Validierung. „Neural Architecture Search“ beschäftigte sich bisher „nur“ mit der Optimierung bestehender Strukturen. ASI-ARCH hingegen beginnt noch weiter vorne, bei echter Innovation: So stellte die KI bisher ungedachte architektonische Konzepte auf, setzte sie in Code um, trainierte und prüfte sie schließlich innerhalb tausender automatisierter Experimente. Das Ergebnis: 106 bisher unbekannte, leistungsstarke Attention-Mechanismen, die sogar menschlich entworfene Benchmark-Modelle wie DeltaNet und Gated DeltaNet übertrumpfen.

Kurzer Blick unter die Kühlerhaube

Das System arbeitet mit drei eng verzahnten Agenten:

1. Der „Researcher“ generiert Ideen und Konzeptcodes, basierend auf Datenbanken und einer eigenen Wissensbasis aus über 100 wissenschaftlichen Arbeiten.

2. Der „Engineer“ trainiert die neuen Architekturen und debuggt Fehler – komplett ohne menschliches Eingreifen.

3. Der „Analyst“ bewertet die Modelle, analysiert Muster und gibt datengestützte Empfehlungen für kommende Entwürfe ab.

Ein Effekt hat das Ganze schauen wir ein wenig in die Zukunft: Der Innovationsdruck wächst nicht mehr primär aus menschlicher Kreativität, persönlicher Leistungsfähigkeit und dem Willen, sondern skaliert mit der verfügbaren Rechenleistung – ein Paradigmenwechsel, der auch kritische Fragen nach Transparenz, Urheberschaft und gesellschaftlicher Kontrolle aufwirft. ASI-ARCH steht damit für eine neue Epoche:

Forschung ist nicht mehr human-beschränkt, sondern computation-beschleunigt.

Demokratisierung der AI-Forschung durch Open Source

Durch die Veröffentlichung des gesamten Codes und der experimentellen Datenbanken könnten nun auch kleine Teams oder unabhängige Forschende innovativste Architekturen entwickeln – ohne die Ressourcen der Tech-Giganten zu benötigen. Nicht nur die Quantität, sondern auch die Qualität der Forschung wird gesteigert. Begründung der Macher: ASI-ARCH soll Modelle angeblich objektiv bewerten, ohne Bias oder Konkurrenzdenken. Da jede Kultur weltweit anders „tickt“, möchte ich diese Aussage jedoch in Frage stellen.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Natürlich gibt es noch offene Baustellen: Die massive Rechenlast für Tausende von Experimenten (über 20,000 GPU-Stunden in nur wenigen Monaten) ist aktuell nur mit großem Aufwand tragbar. Dafür zeigen erste Praxistests in mobilen AI-Anwendungen und Echtzeitprozessoren, dass sich die neuen Architekturen rasch transferieren lassen. In wenigen Monaten werden Weiterentwicklungen von ASI-ARCH erwartet, die noch mehr Bereiche autonom erschließen. Mit rasanter Geschwindigkeit.

Schon gewusst?

Wusstest du, dass ASI-ARCH nicht nur 106 komplett neue Architekturen entdeckte, sondern einige davon sich unabhängig von bestehenden menschlichen Vorlagen herausbildeten? Damit traten erstmals „Design-Prinzipien“ zutage, die so höchstwahrscheinlich keinem menschlichen Forscher eingefallen wären.

Tipps und Tricks rund um ASI-ARCH und autonome KI-Innovation

1. Probiere ganz ohne institutionellen Zugang Open-Source-Frameworks wie ASI-ARCH aus.

2. Nutze AI-Modelle zur wissenschaftlichen Literaturrecherche, um am Puls der Innovation zu bleiben.

3. Baue eigene kleine Experimente auf Kostensimulationen in der Cloud auf, da haben viele Anbieter auch kostenlose GPU-Kontingente.

4. Verfolge News zu Experimenten japanischer und chinesischer Research-Teams, hier gehen aktuell neue Entwicklungen oft zuerst live.

5. Teile deine Erkenntnisse offen in Foren, auf GitHub oder auch hier auf LinkedIn. Das Netzwerk entscheidet jetzt über als Gemeinschaft!

Top Links

– Software-Tool: ASI-ARCH Open Source Framework

– Aktuelle Studie: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery

– Best Practice Use Case: Analog zur Studie deren Repository: ASI-Arch for AI research automation

Fazit & Abschluss

„Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt, auch nicht die intelligenteste, sondern diejenige, die am ehesten bereit ist, sich zu verändern.“ – Charles Darwin.

Das gilt im Sommer 2025 für die KI-Forschung wie nie zuvor. ASI-ARCH zeigt, wie (generative) KI zunehmend selbst zum Innovationsmotor wird – und wir alle können Teil dieser Entwicklung sein.

Danke, dass du dabei bist! Teile deine Meinung und Fragen in den Kommentaren!

Gruß, Arno

Dear curious, creative, explorers,

Who would have thought that a topic like „ASI-ARCH“ would be so explosive right now? In the midst of global debates about digitalization, labor market upheaval and rapid research progress, a system like ASI-ARCH is entering the stage: an autonomous AI system that no longer just answers our questions, but can independently produce completely new, innovative AI models. I recently wrote about how AI can now generate code like images. But now this goes a decisive step further: ASI-ARCH is one such moment in which AI is simply passing the human limits in terms of „research processes“ with ease. Picasso’s statement has always been accurate, but with the results of ASI-ARCH it has now lost some of its justification:

„Computers are useless, they can only provide answers.“

ASI-ARCH refutes this view, opening and closing the door to creative discourse and dealing with this new possibility. And for those who don’t want to read all this below, here is a small premiere, a 5-minute explainer video with a compact summary of the topic created with the new „Video Explainer“ feature of Google’s NotebookLM. (Google hasn’t run out of steam in the AI race for months – it’s amazing what they’re doing right now).

ASI-ARCH: architecture development rethought

ASI-ARCH is far more than just another technical gimmick. It is a system that, for the first time, independently carries out the entire research process in the field of neural architectures. This includes everything from the hypothesis to the code and scientific validation. „Neural Architecture Search“ has so far „only“ dealt with the optimization of existing structures. ASI-ARCH, on the other hand, starts even further ahead, with real innovation: the AI creates previously unthought-of architectural concepts, converts them into code, trains and finally tests them in thousands of automated experiments. The result: 106 previously unknown, high-performance attention mechanisms that outperform even human-designed benchmark models such as DeltaNet and Gated DeltaNet.

A quick look under the bonnet

The system works with three closely interlinked agents:

1. The „Researcher“ generates ideas and concept codes, based on databases and its own knowledge base of over 100 scientific papers.

2. The „Engineer“ trains the new architectures and debugs errors – completely without human intervention.

3. The „Analyst“ evaluates the models, analyzes patterns and makes data-based recommendations for future designs.

One effect of all this is that the pressure to innovate no longer grows primarily from human creativity, personal performance and willpower, but scales with the available computing power – a paradigm shift that also raises critical questions about transparency, authorship and social control. ASI-ARCH thus stands for a new era:

Democratization of AI research through open source

By publishing all the code and experimental databases, small teams or independent researchers could now also develop the most innovative architectures – without needing the resources of the tech giants. Not only the quantity, but also the quality of research is increased. The creators‘ reasoning: ASI-ARCH is supposed to evaluate models objectively, without bias or competitive thinking. However, as every culture „ticks“ differently around the world, I would like to question this statement.

Challenges and future prospects

Of course, there are still unresolved issues: The massive computing load for thousands of experiments (over 20,000 GPU hours in just a few months) is currently only sustainable at great expense. However, initial practical tests in mobile AI applications and real-time processors show that the new architectures can be transferred quickly. Further developments of ASI-ARCH are expected in a few months, which will open up even more areas autonomously. At breakneck speed.

Did you know?

Did you know that ASI-ARCH not only discovered 106 completely new architectures, but that some of them evolved independently of existing human templates? This was the first time that „design principles“ came to light that would most likely not have occurred to any human researcher.

Tips and tricks for ASI-ARCH and autonomous AI innovation

Try out open source frameworks like ASI-ARCH without institutional access.

1. Use AI models for scientific literature research to keep your finger on the pulse of innovation

2. Build your own small experiments on cost simulations in the cloud, as many providers also have free GPU contingents.

3. Follow news about experiments by Japanese and Chinese research teams, as new developments often go live here first.

Share your findings openly in forums, on GitHub or here on LinkedIn. The network now decides as a community!

Top Links

– Software-Tool: ASI-ARCH Open Source Framework (GitHub)

– Current Studie: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery https://arxiv.org/abs/2507.18074

– Best Practice Use Case: ASI-Arch for AI research automation

Conclusion & conclusion

„It is not the strongest species that survives, nor the most intelligent, but the one most willing to change.“ – Charles Darwin.

In the summer of 2025, this applies to AI research like never before. ASI-ARCH shows how (generative) AI is increasingly becoming a driver of innovation itself. and we can all be part of this development.

Thank you for being part of it! Share your opinion and questions in the comments!

Greetings, Arno