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KI-Grundlagen, verständlich erklärt: Modelle, Tokens, Prompting und was du für den souveränen Einstieg wirklich brauchst.
Lokale Sprachmodelle laufen 2026 stabil, wenn du Modellgrösse, Quantisierung und VRAM bewusst aufeinander abstimmst. 16 GB ist das sinnvolle Minimum, 24 GB der Sweet Spot für ernsthafte Arbeit, 48 GB der Sprung in 70B-Klasse und Multi-Model-Betrieb. Lokale KI-Modelle sind offen lizenzierte Sprachmodelle, deren Gewichte du herunterlädst und auf eigener Hardware ausführst, ohne laufende API-Kosten und … Weiterlesen
Diffusion Models sind 2026 die produktionsreife Standardarchitektur für generative Bildmodelle. Der technische Überblick von U-Net über DiT, Latent Diffusion und Flow Matching bis zur aktuellen Modell-Landschaft (FLUX.2, Stable Diffusion 3.5, Text-Diffusion), inklusive der entscheidenden Lizenzfrage vor jedem produktiven Einsatz.
Transformer sind keine Blackbox. Wir erklären Self-Attention, die Architekturvarianten (Encoder/Decoder) und wie Context Window, Komplexität und Quantisierung deine KI-Kosten steuern.
Fine-Tuning lohnt sich, wenn dein Modell konsistent deinen Stil, dein Format und deine Fachterminologie beherrschen soll. Dank LoRA und QLoRA läuft das heute auf einer einzigen Consumer-GPU statt auf einem GPU-Cluster, es ist damit eine kalkulierbare Engineering-Aufgabe statt eines Forschungsprojekts. Für aktuelles, sich häufig änderndes Wissen bleibt RAG die bessere Wahl, oft ist die … Weiterlesen
Retrieval-Augmented Generation (RAG) holt relevante Dokumente zur Laufzeit ins Modell, statt es neu zu trainieren.
Fable 5 wurde per Dekret abgeschaltet, ohne Vorwarnung. Wir zeigen, warum KI-Abhängigkeit ein Betriebsrisiko ist und wie du Redundanz und Fallbacks pragmatisch aufbaust.
Perplexity ist keine Suchmaschine und kein Chatbot, sondern eine Answer Engine, die das Web in Echtzeit durchsucht und quellenverankerte Antworten liefert. Für DACH-Profis, die täglich recherchieren, ersetzt sie Google und klassische LLM-Prompts in einem Schritt. Der Free-Plan reicht zum Einstieg, ab täglicher Nutzung lohnt sich Pro. Unser Verdikt: testen. Auf einen Blick Was: Answer … Weiterlesen
Embeddings übersetzen Wörter, Sätze und Bilder in Vektoren, in denen semantische Ähnlichkeit geometrischer Nähe entspricht. Sie sind die unscheinbare Schicht unter Suche, RAG und semantischer Analyse. Wer KI-Projekte evaluiert oder umsetzt, braucht heute ein solides Grundverständnis, kein Detailwissen im Modelltraining. Genau das liefert dieser Artikel. Auf einen Blick Was: Embeddings kodieren Objekte als Vektoren, … Weiterlesen
