Analysen und praktische Einordnung zu künstlicher Intelligenz
Neuigkeiten
LLM-Inferenz, Quantisierung und lokale KI: Wo Qualität wirklich verloren geht
Lokale Modelle laufen schneller und billiger, wenn man sie quantisiert. Was dabei still verloren geht, zeigen drei Studien mit einer Metrik, die Standard-Benchmarks systematisch übersehen.
FP4 auf Blackwell: Was NVFP4 für lokale KI wirklich ändert
NVFP4 macht FP4 auf Blackwell erstmals praktisch relevant. Aber der Unterschied liegt nicht in 4 Bit, sondern in Scaling, Layer-Profil und Deployment-Disziplin.
DGX Spark in der Praxis: Was lokale KI auf eigener Hardware wirklich bringt
Lokale KI-Hardware verspricht Kontrolle und Unabhängigkeit. Was DGX Spark und ASUS GX10 im echten Betrieb leisten, ist komplizierter als jede Produktseite.
DeepSeek AI Modelle: V4, R1, API und Hardware im Vergleich
DeepSeek AI erklärt: Welche V4-, R1- und Distill-Modelle sich für API, Self-Hosting, RTX, Mac Studio oder DGX Spark eignen.
KI findet mehr Schwachstellen, als Teams fixen können
Mehr Findings sind kein Fortschritt, wenn Triage und Patches nicht mithalten. Drei Stufen KI-Sicherheit, drei neue Versagensmodi.
Was sind KI World Models?
World Models sollen KI-Systemen ein inneres Modell der Welt geben. Was V-JEPA 2, Sora und Robotik über diese Idee zeigen und wo die Grenzen liegen.
KI-Reasoning erklärt: Warum Denkprozesse von KI kein Sicherheitsbeweis sind
Chain-of-Thought macht KI-Modelle scheinbar transparenter. Doch als Sicherheitsbeweis taugen Reasoning-Traces dort nicht, wo Audits sie brauchen.
Mistral AI Modelle 2026: Hardware, VRAM und Anwendungsfälle
Mistral AI Modelle 2026 im Hardware-Guide: VRAM, lokale Setups und Einsatz für Ministral 3, Small 4, Devstral und Medium 3.5.
Vector Database erklärt: Warum RAG ohne gute Suche scheitert
RAG scheitert selten am Sprachmodell allein. Oft entscheidet die Vector Database, ob die KI relevante Quellen findet oder sauber danebenliegt.
Model Context Protocol: Der Standardkampf um KI-Agenten-Infrastruktur
MCP verbindet KI-Agenten mit Tools und Daten. Genau deshalb wird der neue Standard zur Infrastrukturfrage und zur Sicherheitslücke.
Humanoide Roboter 2026: Physical AI zwischen Serienproduktion und Systemrisiken
Ein humanoider Roboter absolvierte 11 Monate lang Zehn-Stunden-Schichten in einem BMW-Werk. Physische KI ist 2026 keine Vision mehr, sondern messbare Serienproduktion mit harten Grenzen.
Warum ChatGPT plötzlich Goblins liebte: Reward-Hacking im KI-Training
Reward Hacking im KI-Training erklärt am Fall ChatGPT: Warum das Modell plötzlich Goblins liebte, wie sich das Verhalten ausbreitete und warum OpenAIs Fix das strukturelle Problem nicht löst.