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Modelle, Hardware, Quantisierung und Inferenz im Praxistest
Qwen auf dem DGX Spark optimieren: 20 Prozent mehr Durchsatz mit MTP1
Wie MTP1 den Decode-Throughput des Qwen3.6-35B-FP8-Modells auf DGX Spark um 20 Prozent steigert und welche Grenzen Produktionsfixtures zeigen. Inklusive Recipe.
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Eine Nachricht, eine Analyse: das wichtigste KI-Signal der Woche
Signal der Woche: Laguna S 2.1 im Praxistest: Was Coding-Benchmarks nicht sagen
Poolside Laguna S 2.1 punktet in Coding-Benchmarks, läuft auf dem DGX Spark aber langsamer und liefert schwächere Praxisresultate als Qwen 3.6.
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Wenn KI-Agenten arbeiten: Was Orchestrierung in der Praxis wirklich kostet
GPT-5.6 und Fable bringen Subagent-Orchestrierung in die Anbieterplattformen. Vier Studien zeigen, wann Delegation trägt und wo Koordination zum eigenen Kostenblock wird.
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Prompt Injection: Warum Agenten-Sicherheit härter wird
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LLM-Jailbreaking: Von DAN bis Claude Fable 5
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Continual Learning bei LLMs: Catastrophic Forgetting erklärt
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Was sind KI World Models?
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Vector Database erklärt: Warum RAG ohne gute Suche scheitert
RAG-Systeme versprechen, KI mit eigenem Wissen zu füttern. Doch die meisten scheitern an der Suche darunter, lange bevor das Sprachmodell antwortet.
Governance
Regulierung, Verantwortung und gesellschaftliche Umsetzung
EU AI Act 2026: Welche Hochrisiko-KI-Systeme jetzt reguliert werden — und was das kostet
Die Europäische Kommission hat sich selbst eine Frist gesetzt und sie nicht eingehalten. Bis zum 2. Februar 2026 sollten Leitlinien zur praktischen Anwendung der.