Das Internet Archive hat in dieser Woche ein neues Plugin für WordPress veröffentlicht. Die Software namens „Internet Archive Wayback Machine Link Fixer“ untersucht die WordPress-Seite auf tote Links. Werden diese gefunden, und gibt es eine archivierte Version im Archiv, so leitet der Link künftig dorthin um. Eine bisher nicht archivierte Seite wird, sofern sie noch existiert, dann auch vom Internet Archive indiziert. Das Plugin hilft also auch dem Archivprojekt, seinen Datenbestand zu vervollständigen. Ob auch die eigene WordPress-Installation indiziert werden soll, kann man selbst bestimmen.

Wie das Archive in seiner Vorstellung des Plugins schreibt, kann das bei umfangreichen WordPress-Seiten einige Tage dauern. Ist die Überprüfung einmal abgeschlossen, so soll die Last auf die Systeme deutlich geringer ausfallen. Ein Link gilt als tot, wenn er bei den wöchentlichen Prüfungen des Archive dreimal in Folge unerreichbar ist. Wie bei allen Suchbots erlauben aber nicht alle Webseiten eine Indizierung durch das Internet Archive. Einen API-Key für das Archive benötigt das Plugin nicht, ist einer vorhanden, können die eigenen Seiten schneller indiziert werden.

Das Netz vergisst doch

Das Plugin soll dabei helfen, den entgegen der häufigen Behauptung „das Internet vergisst nichts“ durchaus existierenden Datenverlust im Web einzudämmen, hier den Effekt des „link rot“. Laut einer Studie von Pew Research aus dem Jahr 2024 waren in den vorherigen zehn Jahren 38 Prozent der Webseiten verschwunden, die noch 2013 existierten. Untersucht wurde also der Zeitraum von 2013 bis 2023. Überall, wo die Forscher suchten, ob etwa bei Wikipedia, journalistischen Angeboten oder Seiten von Behörden, fanden sich tote Links.

Informationen und deren Entwicklung nachzuvollziehen, wird so auf Dauer immer schwieriger. Manche Unternehmen, wie etwa Twitter nach der Übernahme durch Elon Musk, entziehen sich zunehmend durch Einschränkungen ihres API-Zugangs oder des Zugriffs ohne Account auch der Forschung und Archivierung.

Das zusammen mit Automattic, dem Inhaber von WordPress, entwickelte Tool lässt sich bei wordpress.org herunterladen. Quellen und Dokumentation finden sich bei Github.

(nie)

Wer heute in einem hochautomatisierten Fahrzeug der Stufe SAE 3 im Stau steht, darf theoretisch die Hände vom Lenkrad nehmen und den Blick vom Asphalt abwenden. Das Auto übernimmt das Bremsen, Beschleunigen und Lenken, während der Mensch auf dem Fahrersitz die neu gewonnene Freiheit für ein Buch oder den Blick aufs Smartphone nutzen kann. Doch eine Grenze bleibt bisher eisern: Sobald die Augen zufallen, schlägt das System Alarm.

Das Problem ist dabei weniger die rechtliche Lage, sondern die technische Unfähigkeit der aktuellen Sensorgeneration. Heutige Autos können schlicht nicht verlässlich unterscheiden, ob ein Fahrer nur kurz die müden Augen schließt, um zu entspannen, oder ob er bereits in den Tiefschlaf gleitet.

Die Automobilbranche unterscheidet in diesem Umfeld verschiedene Stufen der Autonomie. Mit SAE-Level 3 (hochautomatisiert) übernimmt das System die Fahraufgabe unter bestimmten Bedingungen völlig, der Mensch muss aber innerhalb einer Vorwarnzeit bereit sein, das Steuer wieder zu übernehmen. Bei der SAE-Stufe 4 (vollautomatisiert) ist das Fahrzeug in spezifischen Szenarien wie etwa auf der Autobahn so weit eigenständig, dass der Mensch theoretisch komplett abschalten und eben auch schlafen könnte: Das Auto bringt das System hier bei Bedarf planmäßig selbstständig in einen sicheren Zustand.

KI-Analyse statt bloßer Videoüberwachung

Hier setzt das Forschungsprojekt Salsa an („Smarte, adaptive und lernbare Systeme für Alle“). Dahinter steht ein Verbund aus Automobilherstellern, Zulieferern und Wissenschaftlern, den unter anderem die Uni Stuttgart und das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) vorantreiben. Dessen Experten in Karlsruhe arbeiten daran, das technisch möglich zu machen, was der Gesetzgeber für Level-3-Systeme eigentlich schon erlaubt: das Relaxen mit geschlossenen Augen.

In umfangreichen Nutzerstudien haben die IOSB-Forscher daher Daten erhoben, um eine Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren. Diese soll dadurch weit mehr ausmachen können als nur geschlossene Lider. Es geht um Nuancen in der Körperhaltung und minimale Bewegungen, die von Innenraumkameras erfasst und in Echtzeit analysiert werden.

Der Clou bei den Versuchen im realitätsnahen Fahrsimulator des Instituts ist die Kombination verschiedener Messmethoden. Während Sensoren, wie sie bereits in Serienfahrzeugen verbaut sind, die Körperhaltung des Fahrers tracken, überwachen die Wissenschaftler parallel dazu die Hirnströme mithilfe der Elektroenzephalographie (EEG). Dabei messen Elektroden auf der Kopfhaut die elektrische Aktivität des Zerebrums. Die damit gewonnenen Daten dienen als Referenz, um der KI beizubringen, den tatsächlichen Zustand eines Menschen möglichst präzise einzuschätzen. So soll das System lernen, ob eine Person lediglich regeneriert oder bereits in Morpheus‘ Arme gesunken ist. Das ist entscheidend, da sich die Anforderungen an die Rücknahme der Fahraufgabe je nach Zustand deutlich unterscheiden.

Zeitfenster der Benommenheit

Ein zentraler Aspekt der Forschung ist die sogenannte „Sleep Inertia“, also die Phase der Benommenheit direkt nach dem Aufwachen. Die Studien des IOSB belegen laut ersten Veröffentlichungen, dass die physische und psychische Leistungsfähigkeit nach einem echten Schlaf deutlich herabgesetzt ist. Ein entspannter Fahrer mit geschlossenen Augen ist demnach bereits nach etwa zehn Sekunden wieder voll einsatzbereit. Ein schlafender Mensch benötigt im Fall einer notwendigen Übernahme der Fahrzeugsteuerung auf Level-4-Niveau dagegen mindestens zwei Minuten, bis er wieder sicher agieren kann. Diese zeitliche Diskrepanz muss die Fahrzeug-KI zwingend einplanen, um gefährliche Situationen beim Übergang von der Autonomie zur manuellen Fahrt zu vermeiden.

Damit dieser Wechsel am Steuer nicht nur sicher, sondern auch komfortabel gelingt, hat das Projektteam auch untersucht, wie ein „sanftes Wecken“ durch das Fahrzeug aussehen könnte. Ein bloßes schrilles Warnsignal reicht oft nicht aus oder führt zu Schreckreaktionen. Die Forscher identifizierten stattdessen eine Kombination aus Vibrationen im Sitz und gezielten Sound-Elementen als optimalen Weg, um den Fahrer zurück in das Hier und Jetzt zu holen. Einen entsprechenden Prototyp testeten die Wissenschaftler nach eigenen Angaben bereits erfolgreich.

Praxis-Check in Schwabenlandhalle

Die Ergebnisse dieser Arbeit sind mehr als graue Theorie. Sie könnten die Basis bilden für eine neue Generation von Fahrerzustandsmodellen, die künftig in Serienfahrzeugen für mehr Sicherheit und Akzeptanz sorgen. Wer sich ein Bild vom aktuellen Stand der Technik machen will, kann dies am 12. Februar in der Schwabenlandhalle in Fellbach tun. Dort präsentiert das Projektkonsortium, das vom Bundeswirtschaftsministerium eine Finanzspritze von rund 10 Millionen Euro erhalten hat, seine Zwischenbilanz. Der Weg zum entspannten Nickerchen hinter dem Steuer scheint auch damit zwar noch weit, doch die technologischen Leitplanken werden gerade in Karlsruhe und Stuttgart eingeschlagen.

(nie)

Wie der Anbieter Anthropic in seiner offiziellen Dokumentation mitteilt, richtet sich der neue „Fast Mode“ an Abonnenten sowie an Nutzer der Claude Console. Die Abrechnung erfolgt dabei als zusätzliche Nutzung.

Die Aktivierung des „Fast Mode“ erfolgt wahlweise über den Befehl /fast in der Kommandozeile von Claude Code oder direkt in der zugehörigen VS-Code-Erweiterung. Alternativ lässt sich der Modus durch den Eintrag "fastMode": true in der Benutzer-Einstellungsdatei permanent aktivieren, beschreibt Anthropic.

Eine Bestätigungsnachricht – „Fast mode ON“ – sowie ein Blitz-Symbol (↯) neben der Eingabeaufforderung signalisieren den aktiven Zustand. Sollte ein anderes KI-Modell in Verwendung sein, wechselt Claude Code automatisch zu Opus 4.6. Mit einer erneuten Eingabe von /fast lässt sich der Status jederzeit überprüfen.

Kosten und Verfügbarkeit

Preislich startet der „Fast Mode“ für Opus 4.6 laut Dokumentation bei 30 US-Dollar pro 150 Millionen Token. Zum Start der Funktion wird bis zum 16. Februar ein Einführungsrabatt von 50 Prozent auf alle Pläne gewährt. Die Kosten werden als Zusatzleistung abgerechnet und belasten nicht die in den Abonnements inkludierten Ratenbegrenzungen.

Verfügbar ist der Modus für alle Nutzer mit einem Pro-, Max-, Team- oder Enterprise-Abonnement sowie für Kunden der Claude Console API. Auf Cloud-Plattformen von Drittanbietern wie Amazon Bedrock, Google Vertex AI oder Microsoft Azure ist der schnelle Modus hingegen nicht erhältlich.

Voraussetzung für die Nutzung ist die Aktivierung der Option für zusätzliche Kosten (“additional usage“), die eine Abrechnung über das im Plan enthaltene Kontingent hinaus ermöglicht. Während Inhaber von Einzelkonten diese Einstellung selbst in den Abrechnungsoptionen der Konsole vornehmen können, muss bei Team- und Enterprise-Konten ein Administrator die Funktion für die gesamte Organisation freischalten.

Standardmäßig ist der „Fast Mode“ für Organisationen mit Team- und Enterprise-Plänen deaktiviert und muss vom Administrator explizit aktiviert werden. Die entsprechende Konfiguration findet sich für API-Kunden in den Claude-Code-Präferenzen der Konsole und für Team- sowie Enterprise-Kunden in den Administratoreinstellungen unter dem Punkt „Claude Code“.

Empfohlene Anwendungsfälle

Der Anbieter empfiehlt den Einsatz des „Fast Mode“ insbesondere für Anwendungsfälle, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist. Dazu zählen die schnelle Iteration bei Code-Änderungen, Live-Debugging-Sitzungen sowie zeitkritische Projekte mit engen Deadlines.

Weniger geeignet ist der Modus hingegen für langlaufende, autonome Aufgaben, bei denen die Ausführungsgeschwindigkeit eine untergeordnete Rolle spielt. Auch für die Stapelverarbeitung, den Einsatz in CI/CD-Pipelines, eine Methode, mit der die Softwarebereitstellung während des Softwareentwicklungs-Lifecycles durch Automatisierung verbessert werden soll oder für besonders kostensensible Workloads wird von einer Nutzung abgeraten.

Sollten Nutzer die Ratenbegrenzungen ihres Plans erreichen, wechselt der „Fast Mode“ automatisch zur Standardgeschwindigkeit von Opus 4.6. Ein ausgegrautes Blitz-Symbol (↯) signalisiert diese temporäre Abkühlphase (Cooldown). Die Arbeit kann dann zu den regulären Preisen fortgesetzt werden, bis sich der schnelle Modus nach Ablauf der Frist selbstständig reaktiviert.

Der Anbieter kennzeichnet die Funktion als „Research Preview“. Dies impliziert, dass sich das Feature basierend auf dem Feedback der Nutzer noch ändern kann. Auch die Verfügbarkeit, die Preisgestaltung und die zugrunde liegende API-Konfiguration sind nicht final und können sich zukünftig ändern.

(tho)