Verteilte Künstliche Intelligenz in Aktion
Warum agentische KI nicht immer größer werden muss Während die KI-Industrie dem Wettrüsten um immer größere Sprachmodelle verfallen ist, bahnt sich eine stille Revolution an: Kleine, spezialisierte Modelle könnten die…
Eine Studie der Arizona State University entlarvt das „Chain-of-Thought”-Denken in Large Language Models als anspruchsvoll gemusterte Imitation echter Intelligenz. Die Ergebnisse werfen fundamentale Fragen über die Grenzen heutiger KI-Systeme auf…
Die Berechnung der Total Cost of Ownership (TCO) für Applikationen der verteilten künstlichen Intelligenz (KI) ist mehr als eine betriebswirtschaftliche Pflichtübung. Sie ist ein strategisches Instrument, das den langfristigen Wert…
Eine neue Studie von Nous Research zeigt, dass Open-Source-KI-Modelle erheblich mehr Rechenressourcen verbrauchen als geschlossene Modelle wie die von OpenAI oder Anthropic. Die zentralen Ergebnisse: Token-Verbrauch: Open-Source-Modelle benötigen 1,5 bis…
Agentic AI erweitert die Fähigkeiten generativer KI, indem es autonome Aufgaben wie Reiseplanung, Buchungen oder Bestellungen eigenständig ausführt. Diese Technologie geht über die reine Textgenerierung hinaus und ermöglicht es, komplexe…
Der vollständige Leitfaden steht nur Abonnentinnen und Abonnenten des KI-Agenten-Blogs zur Verfügung. gez. Ralf Keuper…
Die Ära der KI-Agenten hat begonnen, und sie verändern, wie wir Software nutzen. Hier sind die 8 essenziellen Schritte, vorgestellt von Sanjay Kumar, um einen KI-Agenten zu entwickeln: Ziel definieren…
Zu Beginn wirken Large Language Models (LLMs) wie intelligente Antwortgeber, jedoch fehlt ihnen oft die Fähigkeit zu planen, anzupassen und zu reflektieren. Der Schlüssel zu effektiven Ergebnissen liegt, so Paolo…
Künstliche Intelligenz (KI) hat in kürzester Zeit eine enorme Verbreitung gefunden und revolutioniert unsere Produktivität. Doch diese Entwicklung birgt Risiken: Während KI viele Aufgaben effizient übernimmt, besteht die Gefahr, dass…
Die Diskussion um agentenbasierte KI-Systeme hat in letzter Zeit an Dynamik gewonnen. Diese Systeme arbeiten ähnlich wie menschliche Teams zusammen, um komplexe Aufgaben zu lösen, indem spezialisierte Agenten Daten analysieren,…