Wenn der beste Kunde zum Durchschnitt wird
Eine freigegebene Kundengeschichte kann im KI-Workflow zum falschen Standard werden. Entscheidend sind getrennte Quellklassen, Claim-Geltungsbereiche und Tests gegen Verallgemeinerung.
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SEO & KI-Sichtbarkeit
Organische Suche, Anzeigen und KI-Antworten voneinander unterscheiden.
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Die Begriffe hinter den Schlagzeilen – mit Mechanik und Grenzen.
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Warum die Reihenfolge identischer Prompt-Beispiele zählt
Ein Sprachmodell liest Beispiele nicht als ungeordnete Sammlung, sondern als gerichtete Tokenfolge. Das erklärt Reihenfolgeeffekte – und verlangt getrennte Tests auf Korrektheit und Stabilität.
Temperatur 0: Warum sich die Antwort trotzdem verändert
Temperatur 0 macht die Auswahlregel deterministisch. Doch wenn der Inferenzserver zuvor minimal andere Werte berechnet, kann ein anderes Token gewinnen – und eine neue Fortsetzung beginnen.
Prompt Injection: Wenn Recherchematerial Anweisungen gibt
Webseiten, Dokumente und E-Mails können einer KI nicht nur Wissen liefern. Ihre Inhalte können auch versuchen, den eigentlichen Auftrag des Systems zu verändern.
Wenn KI hört, was auf dem Bild nicht zu sehen ist
Multimodale KI besitzt keine künstlichen Sinne. Sie übersetzt Bild, Sprache und Ton in Vektoren und lernt, welche Beziehungen zwischen ihnen für eine Frage tragen.
Embeddings: Wie Bedeutung zu Geometrie wird
Embeddings machen sprachliche Beziehungen berechenbar. Doch ihre Geometrie ist keine objektive Karte der Bedeutung, sondern das Ergebnis von Daten, Architektur und Trainingsziel.
Training und Inferenz: Die zwei Leben eines KI-Modells
Ein Chat wirkt, als lerne das Modell im Gespräch. Meist passiert das Gegenteil: Die Gewichte bleiben still. Was Training, Inferenz und Kontext technisch voneinander trennt.
Das fremde Verstehen: Wie Transformer Sprache berechnen
Ein Transformer hält keinen Gedanken hinter dem Satz bereit. Er berechnet Beziehungen zwischen Token. Daraus entsteht Sprachkompetenz, die wie Verstehen wirkt – und doch anders funktioniert.
Was ist künstliche Intelligenz – und was ist daran intelligent?
KI erkennt Muster und erzeugt Sprache. Doch ihr Können sitzt nicht an einem Ort: Es entsteht aus Daten, Training, Kontext, Werkzeugen und der Aufgabe, an der wir es messen.
Warum Sprachmodelle halluzinieren – und warum das kein bloßer Softwarefehler ist
Eine Antwort kann präzise klingen und trotzdem erfunden sein. Das ist nicht nur eine Datenpanne, sondern eine Folge davon, wie Sprachmodelle Texte erzeugen.
Tokens: Die kleinen Textstücke, aus denen Sprachmodelle ihre Welt bauen
Derselbe Satz kann je nach Sprachmodell anders zerlegt werden. Wer Tokens versteht, erkennt, wie Text zur Rechenfolge wird – und warum Kontextfenster keine Bedeutung messen.
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