Eine Analyse, wie die Erweiterung des Kontextfensters die KI-Aufgaben verändert hat, unter besonderer Berücksichtigung des Unterschieds zwischen der technischen Fähigkeit, Tokens zu speichern, und der tatsächlichen Effektivität, Informationen in umfangreichen Dokumenten abzurufen und zu synthetisieren.

22 Okt 2026 GUIA

Von der Spezifikation zum Vertrag: Dateninterface zwischen Anwendung und KI-Modell definieren und validieren

Technische Anleitung zum Design robuster Interface-Verträge, die die strukturelle Gültigkeit von KI-Ausgaben sicherstellen, Formatfehler von Inhaltsfehlern unterscheiden und Protokolle für die automatische Validierung etablieren.

19 Okt 2026 PAPER

Die Evidenzkette in KI-Forschungspapern prüfen: von der Beobachtung zur Behauptung

Ein Fünf-Schritte-Protokoll zur Bewertung der internen Validität von KI-Forschung: Es unterscheidet zwischen beobachteten Daten, Interpretationen der Autorinnen und Autoren und Schlussfolgerungen, die nicht ausreichend belegt sind.

19 Okt 2026 ANALISIS

Mehr Parameter sind nicht mehr Fortschritt: Wie man die Veröffentlichungschronologie vom messbaren KI-Fortschritt trennt

Das Veröffentlichungsdatum und die Modellgröße sind schwache Indikatoren für technischen Fortschritt. Diese Analyse untersucht drei Dimensionen, in denen die Chronologie täuscht: die Effizienz pro Token gegenüber der rohen Skalierung, die effektive Retention in langen Aufgaben gegenüber dem maximalen Kontextfenster und die Zuverlässigkeit in mehrstufigen Workflows gegenüber der bloßen Fähigkeit, Tools aufzurufen. Es wird ein evidenzbasiertes Bewertungsrahmen vorgeschlagen, um echte Fortschritte von marginalen Iterationen zu unterscheiden.

19 Okt 2026 GUIA

KI-generiertes SQL prüfen, bevor Sie es verwenden

Eine Abfrage kann fehlerfrei laufen und trotzdem eine Kennzahl falsch berechnen. Dieses Prüfprotokoll zeigt, wie Sie JOINs, Filter und Aggregationen untersuchen, die Abfrage kontrolliert testen und Ergebnisse mit bekannten Referenzwerten vergleichen.

18 Okt 2026 GUIA

KI-Anwendungen instrumentieren: Fehler, Latenz und Verbrauch nachvollziehen

Ein praxisnaher Leitfaden, um Anfragen und ihre einzelnen Schritte zu protokollieren, ohne sensible Daten wahllos zu speichern. Mit einem Ereignisschema, einem Instrumentierungsbeispiel, Datenschutzkriterien, Diagnoseansichten und einem Verfahren zur Fehlersuche – einschließlich der Unterscheidung zwischen API-gemeldetem Verbrauch und endgültigen Kosten.

18 Okt 2026