Ich experimentiere aktuell mit einem neuen Journaling-Workflow – KI-gestützt und sprachbasiert.
Dieser Ansatz hilft mir, Informationen schneller festzuhalten und sie später leichter wiederzufinden – besonders in neuen, komplexen Projekten.
[Mehr]Platonische Embeddings und die universelle Geometrie semantischer Räume
Einleitung
In der Welt der Sprachmodelle spielen Embeddings eine zentrale Rolle. Sie übersetzen Texte in mathematische Vektoren, die semantische Bedeutung codieren. Eine neue Publikation auf arXiv bringt Bewegung in dieses Gebiet – nicht nur theoretisch, sondern auch mit Blick auf die Sicherheit von Vektordatenbanken.
Was sind Embeddings?
Sprachmodelle wie GPT zerlegen Texte in sogenannte Tokens. Jedes Token wird durch ein festgelegtes Verfahren in einen Vektor transformiert – ein sogenanntes Embedding. Wenn ein Satz aus \(N\) Tokens besteht, erhält man eine Matrix der Größe \(N \times M\), wobei \(M\) die Dimension des Embedding-Raums ist.
[Mehr]KI & LLM-Wissensspeicher
Herzlich willkommen zur KI & LLM-Serie
Diese Serie bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung von Large Language Models (LLMs), deren theoretische Grundlagen, praktische Anwendungen und nützliche Tools. In dieser strukturierten Reihe findest du Informationen zu allen wichtigen Aspekten moderner KI-Technologien.
[Mehr]Vibe Coding: Quellen zu den zentralen Aussagen des FAZ-Artikels
Der FAZ-Artikel „Vibe Coding: Die KI programmiert sich selbst“ von Marcus Schwarze beleuchtet den aktuellen Stand KI-gestützter Softwareentwicklung. Hier eine kleine Quellensammlung zu den zentralen Aussagen und erwähnten Technologien:
[Mehr]Next-Gen KI-Entwicklung: Cursor, Windsurf, Lovable, Bolt und All-Hands im Überblick
In der Welt der Softwareentwicklung entstehen derzeit neue, KI-gestützte Werkzeuge, die weit über klassische Autovervollständigung hinausgehen. Tools wie Cursor, Windsurf, Lovable, Bolt oder All-Hands übernehmen eigenständig Teile der Softwareplanung, unterstützen bei Architekturentscheidungen und entlasten Entwicklerinnen und Entwickler massiv im Alltag.
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Gradio vs. NotebookLM – Zwei unterschiedliche Ansätze mit KI
Einführung
In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf zwei moderne Tools aus dem KI-Bereich: Gradio und NotebookLM von Google. Obwohl beide Technologien auf KI setzen, verfolgen sie unterschiedliche Ziele und richten sich an verschiedene Zielgruppen.
[Mehr]Wie erfahrene Entwickler mit KI-Coding-Agents großartige Ergebnisse erzielen können
Quelle: How Seasoned Developers Can Achieve Great Results with AI Coding Agents von Manuel Kiessling
In den letzten Monaten hat Manuel Kiessling intensiv mit KI-gestützten Entwicklungstools experimentiert - sowohl in privaten als auch in beruflichen Projekten. Die Erfahrungen waren durchweg positiv, sowohl für ihn als auch für sein Team von Softwareentwicklern. Sie haben bessere Ergebnisse in kürzerer Zeit erzielt, und in vielen Fällen hat sich die Qualität ihrer Arbeit deutlich verbessert.
[Mehr]Tracing the Thoughts of a Large Language Model
Tracing the Thoughts of a Large Language Model
Eine Analyse der Forschungsarbeit von Anthropic über die Denkprozesse von KI-Systemen Teil der KI & LLM-Serie.
Der Artikel “Tracing the Thoughts of a Large Language Model” von Anthropic, veröffentlicht am 27. März 2025, beleuchtet die Bemühungen, die internen Prozesse großer Sprachmodelle wie Claude zu verstehen. Da diese Modelle nicht direkt programmiert, sondern auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, entwickeln sie eigene Strategien zur Problemlösung, die für Entwickler oft undurchsichtig bleiben.
[Mehr]Firecrawl – Webdaten für KI-Anwendungen
LLMs im Kontext: Grundlagen und Rolle in der KI-Infrastruktur
Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-Modell, das mithilfe großer Mengen von Textdaten trainiert wurde, um Sprache zu verstehen, zu generieren und in natürlicher Sprache mit Menschen zu interagieren. Bekannte Beispiele sind:
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