1. 🧾 Zusammenfassung Runner H – Your Personal AI Assistant ist eine Plattform, die mit ihrem KI‑gestützten Assistenten („H AI“) Nutzer*innen dabei unterstützt, tägliche Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Der Assistent…
Hier ist eine KI- Zusammenfassung des Artikels „The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity“ – . 🧠 Einführung &…
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein modernes Verfahren in der Künstlichen Intelligenz, das zwei zentrale Technologien kombiniert: Textgenerierung durch große Sprachmodelle (wie GPT) Informationsabruf aus einer externen Wissensquelle (z. B. Datenbanken, Dokumentensammlungen,…
Artificial General Intelligence (AGI) ist ein nicht eindeutig definierter Begriff. Allgemein beschreibt er eine Form von Künstlicher Intelligenz (KI), die in vielen – wenn nicht sogar den meisten – Bereichen…
Ein KI-Agent ist ein Tool, das KI-Technologien nutzt, um eine Reihe von Aufgaben für den Nutzer zu erledigen – mehr, als ein einfacher KI-Chatbot leisten könnte. Dazu gehören z. B.…
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Ein Mensch kann einfache Fragen sofort beantworten – z. B. „Welches Tier ist größer, eine Giraffe oder eine Katze?“ – andere Aufgaben erfordern…
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem KI-Algorithmen mit einer mehrschichtigen, künstlichen neuronalen Netzwerkstruktur aufgebaut werden. Diese Struktur erlaubt komplexere Korrelationen als einfachere Modelle wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume. Inspiriert…
Diffusion ist die Technologie hinter vielen bild-, musik- oder textgenerierenden KI-Modellen. Inspiriert von physikalischen Prozessen wird Struktur in Daten (z. B. Fotos) durch das Hinzufügen von Rauschen zerstört. Anders als…
Eine Methode, bei der Wissen aus einem großen Modell in ein kleineres übertragen wird. Ein Lehrer-Modell erzeugt Ausgaben, die ein Schüler-Modell nachahmt. So entstehen kleinere, schnellere Modelle (wie GPT-4 Turbo).…
Fine-Tuning bezeichnet das nachträgliche Training eines bereits vortrainierten KI-Modells mit zusätzlichen, spezifischen Daten. Ziel ist es, die allgemeine Leistungsfähigkeit des Modells auf bestimmte Anwendungsbereiche oder Zielgruppen zuzuschneiden. Insbesondere Start-ups und…