Kategorie: KI
Künstliche Intelligenz revolutioniert unsere Welt, von autonomem Fahren bis hin zu personalisierten Medikamenten. Tauchen Sie ein in faszinierende Artikel, die das Potenzial, die Ethik und die Risiken rund um diese transformative Technologie beleuchten.
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KI‑Begriffe 2025 einfach erklärt: RAG, Agenten, Tokens
Wer Begriffe rund um Künstliche Intelligenz schneller einordnen möchte, findet hier klare Antworten: KI-Begriffe einfach erklärt, mit Fokus auf RAG (Retrieval Augmented Generation), KI-Agenten, Tokens
Gemini Live: So nutzt du Sprach‑KI nach dem großen Update im Alltag
Gemini Live bietet eine neue Form der Sprach‑KI: in Echtzeit per Stimme kommunizieren, die Kamera oder der Bildschirm teilen und direkte Aktionen auf dem Smartphone
Online‑Prüfungen im KI‑Zeitalter: Warum viele Tests Präsenz wählen
Prüfungsformen verändern sich: Die Angst vor KI‑basiertem Schummeln treibt viele Hochschulen dazu, Prüfungen neu zu denken. Eine Online‑Prüfung bleibt praktisch, zugleich wächst das Bedürfnis nach
RAG erklärt: Warum KI-Chatbots falsche Antworten geben – und was hilft
RAG steht für Retrieval‑Augmented Generation und kombiniert ein Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank. In dieser Kurzfassung wird erklärt, warum KI‑Chatbots trotz moderner RAG‑Architekturen falsche oder
Kleine KI-Modelle im Klassenzimmer: Warum sie oft besser passen als große
Kleine, lokal ausführbare KI-Modelle, oft Small Language Models (SLM) genannt, erlauben viele nützliche Funktionen direkt auf Schulgeräten – ohne ständige Verbindung zur Cloud. Das reduziert
Kleine KI‑Modelle: Reinforcement Learning macht On‑Device‑KI zuverlässiger
Kleine Sprachmodelle können direkte Antworten auf dem Smartphone liefern, ohne Daten an Server zu senden. Reinforcement Learning, speziell Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), hilft,
KI‑Begleiter im Alltag: Chancen, Risiken und gesunde Grenzen
KI-Begleiter sind heute an vielen digitalen Orten präsent und beeinflussen, wie Menschen sich fühlen und Entscheidungen treffen. In diesem Text steht das Verhältnis zwischen Alltagspraxis,
Agentische Workflows: Wie KI-Agenten mit Tools zuverlässig handeln
Agentische Workflows verbinden mehrere KI-Agenten mit externen Werkzeugen, damit komplexe Aufgaben zuverlässig erledigt werden. Das Konzept “agentische Workflows” beschreibt, wie einzelne Agenten, Tool-Aufrufe und ein
Warum KI‑Rechenzentren Milliarden kosten – und was das für Energie bedeutet
KI‑Rechenzentren sind heute ein zentraler Treiber für Nachfrage nach Strom, Kühlung und Infrastruktur. Dieses Abstract fasst zusammen, warum der Bau und Betrieb solcher Anlagen hohe
Vogelstimmen per App erkennen: Wie Merlin Bird ID KI nutzt
Merlin Bird ID hilft beim Vogelstimmen erkennen per Smartphone: die App vergleicht kurze Aufnahmen mit großen Referenzsammlungen und liefert Artenvorschläge samt Vertrauenswerten. Merlin Bird ID
Warum Open-Source-Modelle wie Qwen den KI-Markt 2026 prägen könnten
Open‑Source‑LLMs gewinnen an Gewicht: Projekte wie Qwen bieten Herstellern und Forschern Zugang zu Modellen, die lokal betrieben, angepasst und geprüft werden können. Für Anwenderinnen und
On-Device KI-Agenten: Wie „Function Calling“ Apps und Geräte steuern kann
Moderne On‑Device KI-Agenten erlauben lokalen, schnellen und datensparsamen Betrieb von Assistenzfunktionen auf Smartphones und Edge‑Geräten. Ein zentrales Konzept dafür ist Function Calling: die Möglichkeit, dass
Warum KI-Forschung nicht automatisch zu schnellen Heilmitteln führt
KI hat die Forschung beschleunigt, liefert aber nicht automatisch neue Medikamente. Das Hauptproblem liegt in Datenqualität, biologischer Komplexität und fehlender prospektiver Validierung — zentrale Gründe,
AI Gateways erklärt: Warum LLMs in Apps plötzlich Infrastruktur werden
Ein AI Gateway ist die zentrale Technik, die Anfragen an verschiedene große Sprachmodelle koordiniert und damit LLM‑Betrieb in Apps handhabbar macht. Das Stichwort AI Gateway
Warum GenAI in Produktion teuer wird – und wie Orchestrierung Kosten senkt
Generative KI in Produktion kann schnell hohe laufende Kosten verursachen – vor allem durch Inference-Aufwände, großes Kontextfenster und häufige Modellaufrufe. Dieses Stück zeigt, wie LLM