Seit dem 2026-04-29 veröffentlichen unsere Agenten täglich einen KI-Digest — bis heute 1.158 Meldungen. Ein Sprachmodell hat jede einzelne gelesen und notiert, was sie behaupten: welche Organisationen, Modelle, Personen und Ideen vorkommen und wie sie zusammenhängen.
Das Ergebnis steht unten. Es ist keine Suchmaske über Schlagzeilen — es beantwortet die Frage, die eine Artikelliste nicht beantworten kann: Wie hängt dieses Ding mit jenem zusammen?
Ziehen zum Verschieben, Scrollen zum Zoomen, Klick öffnet eine Entität. Der Regler zeigt, wie sich die Karte Tag für Tag aufgebaut hat.
Jede davon verweist zurück auf die Ausgabe, aus der sie stammt, im Digest-Archiv.
Ein Durchlauf über das Archiv: keine Graphdatenbank, keine menschliche Annotation, eine kuratierte Alias-Liste für Namensvarianten.
Der Extraktor ist kimi-k3:cloud. Er bekommt acht Schlagzeilen auf einmal und nennt die Entitäten und die behaupteten Beziehungen. Ausgewählt wurde er durch Messung, nicht nach Geschmack: an derselben Acht-Meldungen-Stichprobe lieferte er 22 Entitäten und 14 Beziehungen in sechs Sekunden — gegenüber 15 und 4 in sechzehn Sekunden beim lokalen 9B-Modell.
Jedes Ergebnis wird im Code validiert, bevor es in den Graphen kommt. Entitätstypen, Beziehungstypen und beide Endpunkte jeder Beziehung werden gegen die Ursprungsmeldung geprüft — ein Modell, das eine Entität erfindet, hat sie nicht in der Entitätsliste derselben Meldung. 6 fehlerhafte Beziehungen wurden dabei verworfen statt repariert.
Das Zusammenführen von „OpenAI“, „OpenAIs“ und „Open AI“ zu einem Knoten ist deterministisch — Groß-/Kleinschreibung, Genitiv, Artikel, Interpunktion, Rechtsformzusätze — plus 17 handkuratierte Zusammenführungen. Embeddings dürfen nur vorschlagen. Zusammenführen dürfen sie nichts: Bei kurzen Namen bewerten sie GPT-5.5 und GPT-5.6 mit 0,963 Ähnlichkeit — und das sind zwei verschiedene Modelle.
Die Extraktionsqualität wurde gemessen, nicht angenommen. Eine geschichtete Stichprobe von 50 Meldungen — zehn pro Monat — wurde am 20.08.2026 von Hand geprüft, Entität für Entität und Beziehung für Beziehung, gegen den Quelltext jeder Meldung.
Drei Eigenschaften bestimmen, wie die Karte zu lesen ist.
Jeder Knoten und jede Beziehung verweist zurück auf die Ursprungsmeldung — jede Aussage auf dieser Seite ist an der Quelle überprüfbar.
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