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Sechs Wege, die Bestie zu zähmen: Kontextfehler in LLMs mindern

2025-08-24

Große Sprachmodelle (LLMs) verfügen über immer größere Kontextfenster, aber zu viel Kontext kann die Leistung beeinträchtigen. Dieser Artikel beschreibt sechs Strategien zur Minderung von Kontextfehlern: Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum selektiven Hinzufügen von Informationen; Tool Loadout zur Auswahl relevanter Tools; Kontextquarantäne zur Isolierung von Kontexten in separaten Threads; Kontextbeschneiden zum Entfernen irrelevanter Informationen; Kontextzusammenfassung zum Verdichten des Kontexts; und Kontext-Offloading zum Speichern von Informationen außerhalb des LLM-Kontexts. Studien zeigen, dass diese Methoden die Genauigkeit und Effizienz des Modells deutlich verbessern, insbesondere beim Umgang mit vielen Tools oder komplexen Aufgaben.

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KI Kontextmanagement

Entschlüsselung der unzähligen KI-Jobtitel: Ein Spickzettel

2025-08-22

Die Navigation in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der KI-Jobtitel kann eine Herausforderung sein. Dieser Spickzettel bietet einen Rahmen zum Verständnis der oft verwirrenden Terminologie. Durch die Aufschlüsselung von Titeln wie "Angewandter KI-Ingenieur" und "KI-Ingenieur im Vorfeld" enthüllt der Autor gemeinsame Komponenten und erklärt die Bedeutung von Modifikatoren (z. B. "Angewandt", "Vorfeld-Einsatz") und Domänen (z. B. "ML", "Generative KI"). Die Mehrdeutigkeit um den Titel "Forscher", der sich zwischen Wissenschaft und Industrie unterscheidet, wird hervorgehoben, was auf die Notwendigkeit klarerer Stellenbeschreibungen hinweist. Dieser Leitfaden hilft bei der Entschlüsselung von KI-Rollen und bietet wertvolle Einblicke für die Karriereplanung.

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Entwicklung KI-Jobs KI-Terminologie

Die bittere Lehre: Ein Paradoxon in der KI-Entwicklung

2025-08-02

Rich Suttons „bittere Lehre“ besagt, dass allgemeine Methoden, die Rechenleistung nutzen, letztendlich am effektivsten sind. Dieser Artikel untersucht die Manifestation dieser Idee in Bereichen wie Go, Schach, Spracherkennung und Computer Vision sowie deren Herausforderungen in Unternehmensanwendungen. Während die massive Rechenleistung in einigen Bereichen Durchbrüche erzielt, hebt der Artikel die Grenzen der Datenqualität und klar definierter Ziele hervor und argumentiert, dass effiziente spezialisierte Modelle manchmal allgemeine Modelle übertreffen und Rechenressourcen nicht immer die optimale Lösung sind.

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KI

KI-Multimodal-Connectors: Ein Déjà-vu von Web 2.0?

2025-06-17

Der Hype um Multimodal Connectors (MCPs) erinnert an die Geschichte von Web 2.0. Die anfängliche Vision – LLMs mit nahtlosem Zugriff auf alle Daten und Apps – spiegelt das frühe Versprechen vernetzter Dienste wider. Doch die offenen APIs von Web 2.0 entwickelten sich letztendlich zu kontrollierten Systemen, dominiert von wenigen Gewinnern. Ähnlich verhält es sich mit MCPs: Obwohl sie offenen Zugriff versprechen, könnten große Plattformen den Zugriff einschränken, um Konkurrenz zu vermeiden. Dies deutet darauf hin, dass MCPs eher zu kontrollierten Tools als zu einem wirklich offenen Ökosystem werden könnten.

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KI Multimodal Connectors

Anthropics Claude 4.0 Systemprompt: Verfeinerungen und Weiterentwicklung

2025-06-04

Die Veröffentlichung von Claude 4.0 durch Anthropic zeigt subtile, aber bedeutsame Änderungen an seinem Systemprompt im Vergleich zur Version 3.7. Diese Änderungen verdeutlichen, wie Anthropic Systemprompts verwendet, um die Benutzererfahrung der Anwendung zu definieren und wie Prompts in ihren Entwicklungszyklus passen. Beispielsweise wurden alte Hotfixes entfernt und durch neue Anweisungen ersetzt, wie z. B. die Vermeidung positiver Adjektive am Anfang von Antworten und die proaktive Suche, wenn nötig, anstatt die Erlaubnis des Benutzers einzuholen. Diese Änderungen deuten auf ein größeres Vertrauen in seine Suchwerkzeuge und die Anwendung des Modells sowie auf die Beobachtung hin, dass Benutzer Claude zunehmend für Suchaufgaben einsetzen. Darüber hinaus spiegelt der Systemprompt von Claude 4.0 die Nachfrage der Benutzer nach mehr strukturierten Dokumenttypen wider, behebt Probleme mit Kontextgrenzen, indem er prägnanten Code fördert, und fügt Sicherheitsmaßnahmen gegen die Verwendung von schädlichem Code hinzu. Im Wesentlichen zeigen die Verbesserungen am Systemprompt von Claude 4.0 den iterativen Entwicklungsprozess von Anthropic, der das Verhalten des Chatbots basierend auf dem beobachteten Benutzerverhalten optimiert.

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KI Systemprompt

DuckDBs räumliche Erweiterung: Geodaten für jedermann

2025-05-03

Was passiert, wenn man georäumliche Fähigkeiten in allgemeine Datenwerkzeuge einbettet? Mehr Menschen arbeiten mit Geodaten! Auf einer kürzlich stattgefundenen Konferenz zu Cloud-nativer Geodatenverarbeitung wurde die Notwendigkeit hervorgehoben, die Nutzung von Geodaten zu verbreiten. Die räumliche Erweiterung von DuckDB senkt die Einstiegshürde drastisch und benötigt nur zwei Codezeilen zum Installieren und Laden. Dies ermöglicht es Gelegenheitsnutzern, einfach mit Geodaten zu arbeiten, was das Ökosystem erheblich stärkt. Der Erfolg der Overture Maps Foundation könnte direkt mit dieser einfachen Zugänglichkeit zusammenhängen.

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Entwicklung