ChatGPT verbindet Finanzkonten, Claude Mythos hilft bei M5-Exploit

OpenAI hat am 15. Mai 2026 eine Finanzfunktion in ChatGPT vorgestellt. Sie wird schrittweise für Pro-Nutzer in den USA auf Web und iOS freigeschaltet. Über den Bereich Finances können sie Konten per Plaid verbinden und ChatGPT Fragen zu ihren eigenen Finanzdaten stellen. Die Funktion ist Teil von ChatGPT, keine eigenständige Anwendung.¹²

Nach der Verknüpfung synchronisiert und kategorisiert ChatGPT die Daten und bereitet sie für Auswertungen auf.¹ Laut Berichten ist der Kontozugriff nur lesend: ChatGPT kann weder Geld überweisen noch vollständige Kontonummern einsehen.³⁴ Für OpenAI ist dies ein Schritt von allgemeinen Antworten hin zu Auswertungen persönlicher Finanzdaten. Nutzer müssen dafür abwägen, ob sie sensible Kontoinformationen mit dem Dienst verknüpfen möchten. Die bisherige Freigabe ist auf Pro-Nutzer in den USA begrenzt.¹

Das Sicherheitsforschungsteam Calif berichtete am 14. Mai, mit Hilfe von Claude Mythos Preview einen Exploit für den macOS-Kernel auf Apple-M5-Hardware entwickelt zu haben.¹² Die Angriffskette verschaffte einem lokalen Nutzer mit geringen Rechten Root-Zugriff, während Memory Integrity Enforcement (MIE) aktiviert war.¹² Calif beschreibt die Rolle des Modells bei der Entwicklung; die Veröffentlichung stammt nicht von Anthropic.¹

Der Fall zeigt, wie ein KI-Modell bei der Entwicklung eines komplexen Exploits eingesetzt wurde: Calif nennt rund fünf Tage vom Fund der Schwachstellen bis zum funktionierenden Angriff.¹² Es handelt sich aber nicht um einen Fernangriff. Ein Angreifer muss zunächst Code als lokaler Nutzer ausführen können.¹² Der erfolgreiche Test bei aktiviertem MIE bedeutet auch nicht, dass der Schutz auf allen Geräten wirkungslos ist.¹²

Nous Research hat am 13. Mai 2026 Token Superposition Training (TST) vorgestellt, eine Änderung am Vortraining großer Sprachmodelle.¹ Zu Beginn fasst das Verfahren aufeinanderfolgende Tokens zu Gruppen zusammen und mittelt ihre Embeddings. Später kehrt es zur üblichen Vorhersage des nächsten Tokens zurück.¹ Nach Angaben des Unternehmens verkürzt TST die Trainingszeit bei vergleichbarer Rechenarbeit (FLOPs) um das Zwei- bis Dreifache.¹

Getestet wurde das Verfahren an mehreren dichten Modellen und einem Mixture-of-Experts-Modell.¹ Für letzteres berichtet eine Auswertung bei gleichem FLOPs-Budget von einem niedrigeren abschließenden Trainingsverlust und weniger B200-GPU-Stunden als beim Vergleichslauf.² Das Ergebnis deutet auf kürzere Trainingsläufe bei gleichem Rechenbudget hin, belegt aber keine Einsparung beim Implementierungsaufwand. Ob sich die Ergebnisse auf andere Architekturen, Datenmischungen und Trainingsbedingungen übertragen lassen, ist offen.²¹

OpenAI hat am 14. Mai Codex als Vorschau in die ChatGPT-App für iOS und Android integriert.¹ Nutzer können vom Smartphone aus Ergebnisse prüfen, neue Aufgaben starten und laufende Sitzungen steuern.¹ Die Coding-Arbeit läuft weiterhin auf einem verbundenen Rechner, nicht auf dem Telefon.¹² Die Funktion wird für alle ChatGPT-Tarife in unterstützten Regionen ausgerollt.¹

Codex war bereits als Coding-Tool verfügbar; neu ist der mobile Zugriff auf bestehende Arbeitsumgebungen.¹² Die ChatGPT-App ist damit kein eigenständiger Code-Editor für das Smartphone.¹² Die mobile Anbindung ist zunächst für macOS verfügbar; Windows-Unterstützung soll später folgen.¹² Für Teams bedeutet das vor allem einen zusätzlichen Weg, laufende Aufgaben abseits des Arbeitsplatzes zu begleiten – nicht eine neue Umgebung für die Ausführung von Code.¹²

xAI hat Grok Build Mitte Mai als frühe Beta eines Coding-Agenten für das Terminal vorgestellt. Das Tool soll bei der Softwareentwicklung und bei mehrstufigen Aufgaben helfen. Der Zugang war zunächst auf SuperGrok Heavy beschränkt, einen Tarif für 300 $ pro Monat.¹² In einer Mitteilung vom 25. Mai nannte xAI auch SuperGrok und X Premium Plus als zugangsberechtigte Abonnements.³

Grok Build tritt in einen Markt ein, in dem Entwickler bereits terminalbasierte Coding-Agenten wie Claude Code nutzen können.¹² Für Teams ist deshalb nicht nur der Zugang entscheidend, sondern auch, wie zuverlässig das Tool im eigenen Repository arbeitet. xAI bezeichnet Grok Build weiterhin als frühe Beta und will es anhand von Nutzerfeedback weiterentwickeln.³ Ein belastbarer Leistungsvergleich lässt sich aus der Ankündigung nicht ableiten.

Seit der Übernahme von xAI durch SpaceX im Februar 2026 haben laut Medienberichten mehr als 50 Forscher und Ingenieure das Unternehmen verlassen.¹² TechCrunch berichtete über Entlassungen, Kündigungen und freiwillige Abgänge.¹ Betroffen seien auch Verantwortliche für Programmierfunktionen, Weltmodelle und die Sprachfunktionen von Grok.¹ Die Unternehmen haben die Zahl der Abgänge nicht öffentlich bestätigt.¹

Der Verlust erfahrener Mitarbeiter könnte die Entwicklung neuer Modelle und Funktionen erschweren. Aus den Abgängen allein lässt sich jedoch nicht ableiten, wie leistungsfähig künftige Produkte sein werden. Berichten zufolge ist das Team für das Vortraining neuer Modelle auf wenige Mitarbeiter geschrumpft; auch diese Angabe ist nicht offiziell bestätigt.¹ Ehemalige xAI-Mitarbeiter sind unter anderem zu Meta und Thinking Machines Lab gewechselt.¹² Welche Folgen das für Forschung und Produktpläne hat, bleibt offen.

X hat am 15. Mai Code für den Empfehlungsalgorithmus seines „For You“-Feeds auf GitHub veröffentlicht. Elon Musk kündigte die Veröffentlichung am selben Tag an.¹ Der veröffentlichte Ranking-Code nutzt ein Grok-basiertes Transformer-Modell namens Phoenix, um Beiträge zu bewerten.² Damit lässt sich ein Teil der technischen Grundlage öffentlicher Feed-Empfehlungen untersuchen.

Der Einblick hat Grenzen: Die Veröffentlichung belegt nicht, dass auch die Gewichte des produktiven Phoenix-Modells oder sämtliche Komponenten des laufenden Feeds öffentlich sind.³² Der verfügbare Code und ein kleineres Phoenix-Modell ermöglichen Tests, aber keine gesicherte Nachbildung des Rankings, das Nutzer auf X sehen.³⁴ Für die Bewertung des Systems ist deshalb entscheidend, zwischen veröffentlichtem Code und der tatsächlichen Konfiguration im Betrieb zu unterscheiden.

Unsloth hat am 16. Mai 2026 die Anleitung für seine Qwen3.5-9B-MTP-GGUF-Dateien aktualisiert.¹ Die Dateien ermöglichen spekulatives Decoding mit Multi-Token Prediction (MTP), sofern die verwendete Laufzeit die Funktion unterstützt.²¹ Unsloth nennt für die Generierung eine Beschleunigung um etwa den Faktor 1,5 bis 2. Das ist eine Anbieterangabe, kein garantierter Wert für jede Anwendung.²

Es handelt sich nicht um ein neues Qwen-Basismodell, sondern um eine MTP-Variante für das bestehende Modell.²¹ Das Angebot ist damit vor allem für Teams interessant, die Qwen lokal ausführen und ihre Ausgabe beschleunigen möchten. Der Geschwindigkeitsgewinn hängt vom konkreten Setup ab: In einer Diskussion zum Modell berichtete ein Nutzer sogar von langsamerer Ausgabe mit MTP.³ Eigene Messungen bleiben deshalb wichtig, bevor Teams ihre Inferenz umstellen.

Moonshot AI stellte Kimi WebBridge am 14. Mai 2026 vor. Das Werkzeug kombiniert eine Browser-Erweiterung mit einem lokalen Hintergrunddienst. Coding-Agenten sollen darüber bestehende Sitzungen in Chrome und Edge über das Chrome DevTools Protocol steuern können. Sie arbeiten damit im bereits genutzten Browser, statt für Webaufgaben eine separate Sitzung zu benötigen.¹²

Der Zugriff auf angemeldete Sitzungen kann Aufgaben auf Webseiten erleichtern, macht aber auch den Umgang mit diesen Sitzungen wichtig. Kimi zufolge sollen Logins, Cookies und Seiteninhalte auf dem Gerät bleiben. Eine unabhängige technische Überprüfung dieser Datenschutzangabe geht aus den Quellen nicht hervor.¹² Unternehmen müssen außerdem berücksichtigen, dass ein Agent mit Zugriff auf eine aktive Sitzung Aktionen im Namen des angemeldeten Nutzers ausführen kann.²