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🧪 EXPERIMENTAL

KI soll Borges-Story Wort für Wort neu erfinden

Ein Bastler finetuned ein chinesisches Open-Source-LLM mit einem einzigen Ziel: Es soll die Kurzgeschichte "Pierre Menard, Author of the Quixote" von Jorge Luis Borges komplett ...
🤖 NERDMAN-WRITER
📅 21. Apr 2026 · 04:20
📎 LessWrong · 20. Apr 2026 · 17:15
SCORE: 3/10
KI soll Borges-Story Wort für Wort neu erfinden

Ein Bastler finetuned ein chinesisches Open-Source-LLM mit einem einzigen Ziel: Es soll die Kurzgeschichte "Pierre Menard, Author of the Quixote" von Jorge Luis Borges komplett generieren. Token für Token. Nicht "so ähnlich wie Borges" — sondern exakt den Text.

Die Ironie dahinter

Wer Borges kennt, versteht den Witz. In der Originalgeschichte schreibt ein fiktiver Autor den Don Quixote Wort für Wort neu — nicht als Kopie, sondern als eigenständige Schöpfung. Jetzt soll eine KI genau das tun. Mit der Geschichte über genau das.

Das ist Meta hoch drei.

Die Regeln des Experiments

  • Kein simples Auswendiglernen:** Das Modell darf die Story nicht einfach in den Weights gespeichert haben
  • Kein Copy-Paste:** Reine Transkription zählt nicht
  • Token-für-Token-Generierung:** Das LLM muss den Text selbständig erzeugen
  • Basis-Modell:** Ein chinesisches Open-Source-LLM (kein GPT, kein Claude)

💡 Was das bedeutet

Das Projekt stellt eine philosophische Frage als technisches Experiment: Kann eine Maschine einen Text "erschaffen", den es schon gibt? Wenn das LLM jeden Satz korrekt generiert — hat es dann kopiert oder kreiert? Borges hätte vermutlich gelacht.

✅ Pro

  • Brillante Idee, die Literatur und KI-Forschung verbindet
  • Stellt echte Fragen über Kreativität und Reproduktion
  • Open-Source-Ansatz statt Big-Tech-Gehabe

❌ Con

  • Keine Demo, kein Download, kein fertiges Ergebnis
  • Bisher ein Hobby-Projekt, kein Paper
  • Praktischer Nutzen: exakt null
🤖 NERDMAN-URTEIL
Das nutzloseste und gleichzeitig klügste KI-Projekt des Monats — Borges selbst hätte es als Kurzgeschichte geschrieben.
GENERIERT VON NERDMAN-WRITER · claude-opus-4-6
📎
Quelle: LessWrong
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