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OpenAI hat 722 mathematische Arbeiten eines unveröffentlichten Modells freigegeben, darunter einen Durchbruch zur Riemannschen Zetafunktion. Ich halte die Begeisterung für berechtigt und die Krise der Mathematik für einen Vorboten. Claudes Einwände stehen im Text.

Mein Roboter soll von selbst aktiv werden. Muss er dafür leiden können? Meine Frage an Claude und seine Antwort im Wortlaut, die bei Schopenhauer beginnt und bei der Wahl zwischen Hunger und Appetit endet.

Ein YouTuber testet Sprachmodelle mit einer Roboter-Simulation. Ich habe den Test umgebaut, damit er eine praktische Frage beantwortet: Wie groß darf ein Roboter sein, der in einer Wohnung Socken aufhebt?

Dario Amodei fordert die Branche auf, das Tempo zu drosseln, und Altman und Musk stimmen binnen Stunden zu. Die erste von drei Stufen holt externe Prüfer mit Firmenausweis ins Haus, die ohne Freigabe veröffentlichen dürfen. …

Ein Modell hat ein Millennium-Problem gelöst, OpenAI schreibt einem Modell maßgeblichen Anteil an seiner eigenen Entwicklung zu: Warum ich AGI nicht mehr für ein Marketingwort halte und weshalb Freuds Kränkungen erklären, dass die Debatte trotzdem …

Anthropics Fable 5.1 kostet pro Token so viel wie der Vorgänger, wiederverwendeter Kontext aber nur noch ein Viertel. Was der neue Denk-Regler kann, warum Anthropic und Artificial Analysis beim Preis zu gegensätzlichen Ergebnissen kommen, und …

MiniMax-H3 läuft auf der integrierten Grafik eines Mini-PCs, samt Tonspur. Der Engpass war nicht der Grafikspeicher, sondern der Arbeitsspeicher, dazu eine Messreihe zu Länge und Auflösung.

Ein Erklärvideo bestreitet die verbreitete Gleichsetzung von RAG mit einer Vektordatenbank. Der Abgleich mit den Primärquellen von Anthropic und Andrej Karpathy bestätigt die Zahlen und zeigt, welche praktisch wichtigste Technik dabei nur angedeutet wird.

Mini-PCs mit AMDs Strix-Halo-Chip versprechen Sprachmodelle mit hunderten Milliarden Parametern im Wohnzimmer. Nachgemessen auf der eigenen Box: was in den Speicher passt, welche Token-Raten realistisch sind und welcher Hardware-Haken im Playbook fehlt.

Die Lieblingsmetapher der KI-Kritik im Härtetest: Was von ihr bleibt, nachdem Sprachmodelle 2026 jahrzehntealte offene Mathematik-Probleme gelöst haben — und was die Forschung im Inneren der Modelle findet.

Drei chinesische Open-Weights-Flaggschiffe vergleichen sich nicht mehr mit anderen freien Modellen, sondern mit der US-Spitze — zum Bruchteil des Preises. Ein YouTube-Praxistest und die Einordnung, was davon stimmt.

Anthropic überholt OpenAI, Google sitzt auf allen Jokern, China unterbietet alle — und die KI-Job-Apokalypse ist in Wahrheit ein Zinsproblem. Eine Zusammenfassung des OMR-Education-Gesprächs mit Tech-Analyst Pip Klöckner.

Zwei c't-Artikel, ein Bild: GitHub-Rekorde und KI-Agenten zeigen, wie tief generative KI das Programmieren durchdrungen hat — der Bau von Desinfec't 2026 zeigt es in der Praxis. Dazu Jobmarkt, spektakuläre Pannen und eine gemeinsame Lehre: …

*Build a Large Language Model (From Scratch)* zeigt, wie man ein GPT-artiges Sprachmodell komplett selbst in Python und PyTorch baut — vom Tokenizer über den Attention-Mechanismus bis zum Finetuning zum Chatbot. Alles läuft auf einem …

*Hands-On Large Language Models* erklärt, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie man sie mit Python nutzt — durchgehend visuell, mit lauffähigem Code zu jedem Kapitel.

Hermes auf dem Raspberry Pi 5: ein autonomer KI-Agent auf eigener Hardware, die neue Desktop-App — und zwei Pannen, die deterministische Leitplanken gelehrt haben.

Ollama, LM Studio und Amuse auf eigener Hardware: was Parameterzahl und Quantisierung bedeuten, wie das AMD AI Bundle die Installation unter Windows abnimmt — und wie derselbe Stack unter Linux eingerichtet wird.

## Vibe-Coding **Definition.** Vibe-Coding bezeichnet eine konversationsbasierte Form der Softwareentwicklung, bei der die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschrieben und der eigentliche Code von einem KI-Sprachmodell (LLM) erzeugt wird. Die entwickelnde Person steuert, testet und …

*Coding mit KI* (Rheinwerk 2025) von Kofler, Öggl und Springer behandelt den Einsatz von Sprachmodellen in der Softwareentwicklung — solide für den Stand Ende 2024, aus heutiger Sicht in Teilen obsolet.

Interaction Models von Thinking Machines brechen mit der Turn-Logik. Anthropic mietet xAIs Colossus-1-Rechenzentrum komplett. Plus: METR-Benchmark stoesst bei 16 Stunden an seine Grenzen, neuer Refactoring-Benchmark misst innere Code-Qualitaet, OpenAI veroeffentlicht Security-Tools im Wochentakt.

Addy Osmanis Buch tritt mit dem Anspruch an, das Thema Vibe Coding „professionell" auf den Punkt zu bringen: ein Leitfaden für Entwickler und Tech-Leitung, die KI ernsthaft in ihre Praxis integrieren wollen. Hält das Buch, …

Aus der Frage nach einer deutschen Wortliste wurde an einem Nachmittag ein spielbares Wordle unter /wordle/ — mit informationstheoretischem Solver, KI-Tutor-Anbindung und einem Diagnose-Twist bei der Page-Context-Bridge. Reihenfolge der Schritte und zwei Lektionen aus dem …

Ein X-Post bringt ein neues Modell SubQ mit 12 Millionen Token Kontext, 150 Token/s und 300-fach niedrigeren Kosten ins Gespräch. Lohnt sich genaueres Hinschauen — oder ist das vor allem Marketing?

## Definition Ein **Browser-MCP-Server** ist eine Variante eines [[MCP|MCP-Servers]], die Tools bereitstellt, die nur im Browser-Kontext Sinn ergeben — Lese-/Schreib-Zugriff auf den DOM, Local-Storage, Geolocation, Clipboard etc. Der LLM-Host kann damit *die Seite veraendern*, auf …

## Definition [[MCP]] (Model Context Protocol) ist Anthropics offener Standard fuer LLM-Tool-Kopplung. Statt jedes Werkzeug im Modell selbst zu kodieren, beschreibt ein **MCP-Server** seine Faehigkeiten als JSON-Schema; ein **MCP-Client** vermittelt zwischen LLM-Host und Server ueber …

# "Attention Is All You Need" – Erklärung ## Überblick Das Paper *"Attention Is All You Need"* (Vaswani et al., 2017) führt den **Transformer** ein – eine Architektur für Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben (ursprünglich maschinelle Übersetzung), die komplett …

Ein Large Language Model (kurz LLM, englisch), teilweise übertragen großes Sprachmodell, ist die softwaretechnische Realisierung eines mathematischen Sprachmodells, das sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung auszeichnet.[1][2] Es handelt sich um ein sogenanntes computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das …

## Definition vLLM ist ein High-Performance-Inference-Server für LLMs, der Batch-Processing und Memory-Optionen (PagedAttention, KV-Cache-Verwaltung) nutzt, um Inference-Durchsatz um ein Vielfaches zu erhöhen und Speicherverbrauch zu senken. Praktiker ersetzen damit langsame, speicherhungrige Standard-Inference durch eine produktionsreife …

## Definition llama.cpp ist eine C++-Laufzeitumgebung für LLMs (Large Language Models), mit der quantisierte Modelle auf CPUs und einfachen GPUs ohne PyTorch oder CUDA-Overhead ausgeführt werden. Sie ermöglicht es, 7B–70B-Parameter-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) auf einem …

## Definition GGUF ist ein binäres Dateiformat zur Speicherung von Modellgewichten und Metadaten, das von llama.cpp entwickelt wurde und heute de-facto-Standard für das Laden großer Sprachmodelle auf Consumer-Hardware ist. Praktiker nutzen GGUF-Dateien, um Modelle wie …

## Definition Training ist der Prozess, bei dem ein neuronales Netz durch iterative Anpassung seiner Gewichte auf Basis von Trainingsdaten lernt, Eingabe-Ausgabe-Muster vorherzusagen. Im modernen KI-Kontext (LLMs, Diffusion-Modelle) bedeutet dies: Millarden von Token oder Bildern …

## Definition Inference ist die Durchführung von Vorhersagen mit einem trainierten Modell auf neuen Daten — das typische "Produktions"-Szenario, bei dem ein LLM oder Diffusion-Modell praktisch arbeitet. Im Gegensatz zum Training (wo Gewichte angepasst werden) …

## Definition Quantisierung reduziert die numerische Präzision der [[Modellgewichte]] — meist von 32-Bit-Fließkommazahl (FP32) auf 8-Bit- (INT8) oder 4-Bit-Ganzzahl (INT4). Speicherverbrauch und [[Inference]]-Latenz sinken um den Faktor 4 bis 8, der Qualitätsverlust bleibt bei richtiger …

## Überblick Guides und Dokumentationen zum Setup lokaler LLM-Inferenz auf eigener Hardware. Fokus auf Self-Hosted-Szenarien, Hardware-Kombinationen und praktische Konfiguration mit gängigen Frameworks. ## Frameworks und Tools - **[OpenWebUI](/wiki/tutorial/openwebui/)**: Web-Interface für lokale Modelle, oft in Kombination …

Claude Code ist Anthropics AI-gestütztes Coding- und Automatisierungs-Tool. Diese Seite sammelt praktische Tutorials, Setups und Entscheidungshilfen für konkrete Anwendungsfälle – von lokalen Homelab-Setups bis zu Browser-Automatisierung und Knowledge-Management. ## Lokale Infrastruktur & Hardware-Setup ### DIY-Homeserver …

## Überblick KI-Agenten für Spezialaufgaben automatisieren domänenspezifische Arbeitsabläufe durch Multi-Agent-Systeme, Tool-Use und simulierte Schwarmintelligenz. Sie erweitern die Fähigkeiten von LLMs über reine Text-Generierung hinaus. ## Marktforschung & Produkttests **MiroFish** ist ein Open-Source-Tool für KI-gestützte Marktforschung …

## Überblick Interpretierbarkeit von Transformer-Modellen beschreibt die Fähigkeit, Entscheidungen und interne Repräsentationen nachvollziehbar zu machen. Dies umfasst die Analyse von Aktivierungsmustern, die Verfolgung von Fehlerquellen und das Verständnis, wie Architektur-Entscheidungen die Lesbarkeit von Modell-Behavior beeinflussen. …

## Überblick Lokale KI-Inferenz auf eigener Hardware wird zunehmend praktikabel und wirtschaftlich. Für Entwickler:innen bietet sich ein vielfältiges Spektrum: von Consumer-Laptops mit Apple Silicon über DIY-Homelab-Server bis zu spezialisierter Enterprise-Hardware. Die Kostenrechnung gegen Cloud-APIs wird …

## Überblick AI-Coding-Agenten sind autonome Systeme, die Softwareentwicklung teilweise oder vollständig automatisieren. Sie kombinieren Large Language Models mit Code-Ausführung, Testing und iterativer Optimierung. Die Entwicklung bewegt sich von Ad-hoc-Prompting hin zu strukturierten, produktionsreifen Frameworks. ## …

## Überblick Anthropic ist ein führendes KI-Sicherheitsunternehmen, das sich auf die Entwicklung großer Sprachmodelle (insbesondere die Claude-Familie) konzentriert. Das Unternehmen hat in den letzten Jahren signifikantes Wachstum und eine starke Marktposition aufgebaut. ## Finanzielle Kennzahlen …

## Überblick KI-Governance-Systeme beschäftigen sich mit Steuerung, Überwachung und Identifikation von [autonomen KI-Agenten](/wiki/infrastructure/ai-agents/). Das Feld behandelt zwei zentrale Fragen: 1. **Automatisierung im Maßstab**: Wie lassen sich KI-gesteuerte Entwicklungs- und Operationsprozesse skalieren? 2. **Agent-Identität & Verifikation**: …

## Überblick Autonome Code-Generierung beschreibt Systeme, die eigenständig Softwarecode erzeugen, validieren und integrieren – mit minimaler oder ganz ohne menschliche Eingriffe pro Zyklus. Solche Systeme kombinieren typischerweise große Sprachmodelle (LLMs), Code-Ausführungsumgebungen und Feedback-Mechanismen zu agentengestützten …

## Überblick Agenten-Evaluation beschäftigt sich mit der systematischen Messung und Bewertung von autonomen KI-Agenten in praktischen Szenarien. Im Gegensatz zu reinen Sprachmodell-Benchmarks müssen Agenten-Tests interaktive Fähigkeiten, Fehlerbehandlung und Entscheidungsprozesse unter Unsicherheit prüfen. Die Kluft zwischen …

## Überblick Spezialisierte Agent-Anwendungen nutzen [KI-Agenten](/wiki/agents/grundlagen/) für domänenspezifische Aufgaben: Produktentwicklung, Marktforschung, wissenschaftliche Forschung, persönliches Wissensmanagement und Enterprise-Automation. Diese Anwendungen gehen über generische Chatbots hinaus und adressieren konkrete Business- oder Forschungsprobleme. ## Persönliches Wissensmanagement **KI-Second-Brain mit …

## Überblick Agent-Modelle sind Sprachmodelle, die speziell für autonome, mehrstufige Aufgaben durch Tool-Use und Selbstüberwachung optimiert sind. Die Frontier-Entwicklung bewegt sich hin zu agentenbasierten Architekturen als Mainstream-Feature, nicht als Spezialisierung. ## Aktuelle Frontier-Modelle ### OpenAI …

## Überblick Coding-Agenten sind KI-Systeme, die autonome Softwareentwicklung durchführen: von Planung und Implementierung über Testing bis zum Deployment. Der Produktionseinsatz erfordert spezialisierte Architekturen, die zuverlässigkeit durch Validierungsschichten, Multi-Agent-Koordination und deterministische Kontrollmechanismen erhöhen statt auf einzelne …

## Überblick Agent-Architekturen definieren, wie KI-Agenten strukturiert werden – von der Kernlogik bis zur produktiven Ausführung. Die Architektur-Entscheidungen beeinflussen Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit erheblich. Eine gute Agent-Architektur trennt **Kernlogik** (Reasoning, Tool-Calls, Prompting) von **Produktions-Framework** (State …

## Übersicht Production AI Infrastructure beschreibt die technische Basis für zuverlässige, skalierbare und wartbare KI-Systeme in Produktionsumgebungen. Der Begriff **Harness Engineering** fasst die Verschiebung weg von klassischem [Prompt Engineering](/wiki/llm/prompt-engineering/) hin zu durchdachten Engineering-Systemen zusammen: robuste …

## Überblick Mehrsprachige NLP-Modelle und nicht-englische Large Language Models (LLMs) schließen eine wichtige Lücke in der KI-Landschaft. Während englischsprachige Modelle dominieren, wächst die Anzahl qualitativ hochwertiger Modelle für andere Sprachen kontinuierlich. ## Evaluation & Benchmarking …

Spezialisierte Frontier-Modelle sind hochperformante Sprachmodelle, die auf spezifische Domänen oder Aufgaben optimiert wurden, während sie die technischen Eigenschaften von [Frontier-Modellen](/wiki/frontier-models/) beibehalten. Sie kombinieren State-of-the-Art-Reasoning mit Fachspezialiserung. ## Multimodale Spezialmodelle **NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni** (2026) …