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EditLens für die ICLR 2026 angenommen

29. Januar 2026

EditLens für die ICLR 2026 angenommen

Wir freuen uns, bekannt geben zu dürfen, dass „EditLens“, unser neuestes Fachartikelmanuskript, einer Begutachtung unterzogen und zur Veröffentlichung auf der ICLR 2026 angenommen wurde, die weithin als eine der führenden Konferenzen für Forschung im Bereich KI und maschinelles Lernen gilt.

Wir haben EditLens in einem technischen Blogbeitrag vorgestellt, und auch zahlende Pangram-Abonnenten nutzen diese Technologie bereits aktiv, da sie die Grundlage für Pangram 3.0 bildet.

Damit ist Pangram das erste und einzige kommerzielle Unternehmen im Bereich der KI-Erkennung, das in einer renommierten Fachzeitschrift für maschinelles Lernen veröffentlicht.

Die bisherigen Auswirkungen von EditLens

Wir haben EditLens nicht nur den zahlenden Abonnenten von Pangram zur Verfügung gestellt, sondern das Tool auch in Zusammenarbeit mit dem ICLR-Organisationskomitee selbst eingesetzt, um KI-generierte Manuskripte und Peer-Reviews zu identifizieren. Über diese Fallstudie wurde ausführlich berichtet, insbesondere in Nature News und zuletzt in The Atlantic.

Wir sind auf X viral gegangen, indem wir unsere Technologie über einen Twitter-Bot allen X-Nutzern zugänglich gemacht haben, die @pangramlabs fragen möchten: „Ist das KI-generiert?“

Am wichtigsten ist uns, dass wir in der Community eine breite Diskussion über unerwünschte KI-Ausgaben und mögliche Lösungsansätze angestoßen haben.

Die Bedeutung von Transparenz und offener Forschung

Damit unsere Ergebnisse und unsere Arbeit ernst genommen werden, müssen wir offen und transparent darüber sein, was wir tun und wie unser Modell bei der Erkennung von KI-generierten Texten ein hohes Maß an Genauigkeit erreicht.

Da sich Pangram zunehmend als Standard für die zuverlässige Erkennung künstlicher Intelligenz etabliert, ist es zudem wichtig, dass die auf den Ergebnissen von Pangram aufbauende Forschung auf einer glaubwürdigen Grundlage steht. Aus diesem Grund behaupten wir nicht, über eine „Geheimzutat“ oder eine magische Blackbox zu verfügen, die KI erkennen kann – unser Produkt basiert auf nachhaltiger wissenschaftlicher Forschung, die von der KI-Community reproduziert, untersucht und weiterentwickelt werden kann.

In den kommenden Tagen planen wir, eine abgespeckte Version des EditLens-Modells für die Forschungsgemeinschaft als Open-Source-Software zur Verfügung zu stellen. Wir beraten derzeit noch intern darüber, wie das Modell am besten verantwortungsbewusst und ethisch einwandfrei ausschließlich für Forschungszwecke eingesetzt werden kann, damit sich seine höhere Falsch-Positiv-Rate nicht nachteilig auf die Studierenden auswirkt.

Fundierte und transparente Forschung bildet die Grundlage der Technologie von Pangram, und wir möchten auch weiterhin aktiv zu diesem Thema publizieren und mit der KI-Community in Dialog treten.

Bei uns arbeiten

EditLens war für uns von besonderer Bedeutung, da es den Höhepunkt von Katherine Thaiserfolgreichem Sommerpraktikum bei Pangram darstellte, das als abschließender Teil ihrer Doktorprüfung diente, bevor sie als Gründungsmitglied und KI-Forscherin in Vollzeit zu uns kam.

Wir haben mit Katherine darüber gesprochen, was ihr das Projekt bedeutet:

„EditLens ist für mich ein ganz besonderes Projekt, denn als ich daran arbeitete, trieb mich der Wunsch nach mehr Transparenz für Autoren aller Arten von Texten an, aber ich wusste nicht, ob es letztendlich etwas bewirken würde. Es kommt so selten vor, dass ein Projekt unmittelbar nach seiner Veröffentlichung auf so natürliche und öffentliche Weise auf die Probe gestellt wird. Ich war total begeistert, dass sich so viele Autoren und Rezensenten mit dem ICLR-Pangram-Dashboard beschäftigt haben und die meisten positiv darauf reagiert haben. Am stolzesten bin ich wahrscheinlich auf die Rückmeldungen meiner nicht englischsprachigen Rezensenten, die angaben, dass EditLens ihre durch LLM geglätteten oder übersetzten Rezensionen nicht fälschlicherweise markiert hat.“

Wir werden im April in Rio de Janeiro sein, um auf der Konferenz einen Vortrag zu halten. Schaut doch vorbei und sagt Hallo! Wir sind immer auf der Suche nach talentierten Mitarbeitern, Wissenschaftlern und Praktikanten, die unser wachsendes Team verstärken. Meldet euch bei Interesse!


Bradley Emi
Bradley EmiCTO, Mitbegründer

Bradley ist KI-Forscher und Experte für die Entwicklung von Deep-Learning-Produkten in der Industrie. Zuletzt leitete er die Deep-Learning-Forschungsgruppe bei Absci, einem Unternehmen für generative KI in der Arzneimittelforschung, und war zuvor Mitglied des Kernteams für Computer Vision bei Tesla Autopilot.

Während seines Masterstudiums verfasste Bradley im Rahmen des Stanford Vision Lab mehrere Veröffentlichungen im Bereich der Deep-Learning-Forschung. Er hat einen Bachelor of Science in Physik und einen Master of Science in Künstlicher Intelligenz von der Stanford University. Neben KI interessiert er sich auch für Bildung und Philosophie und ist ein begeisterter Golfer.

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