LLM
Alles Spezifische zur Arbeit mit Sprachmodellen: Modellvergleiche nach Kosten und Latenz, wann RAG besser passt als Fine-Tuning, und wie man verhindert, dass die Token-Rechnung beim Skalieren entgleist.
KI löst offene mathematische Probleme: Was Unternehmen von der Methode übernehmen können
Erdős, Navier-Stokes, AlphaEvolve: Was KI 2026 in der Mathematik gelöst hat, warum es funktioniert und wie Sie das Muster in Ihrer Software nutzen.
Prompt Engineering ist tot. Das hat es ersetzt
Warum Prompt Engineering als eigenständige Disziplin tot ist und was es ersetzt: Structured Outputs, Tool Use und Context Engineering.
LLM-as-Judge: KI-Ausgabequalität in der Produktion automatisch bewerten
Praxisleitfaden zur Nutzung von LLMs als Qualitätsevaluatoren in der Produktion: Frameworks, Metriken, Code-Beispiele und häufige Fehler.
Vom Mega-Prompt zur Pipeline: wie wir einen KI-Prozess von 58s auf 14s gebracht haben
Monolithischen Prompt in spezialisierte Schritte aufgeteilt: Latenz von 58s auf 14s. Architektur, echte Messwerte und Prompting-Beispiele.
KI-Agent mit LLM für den Kundenservice erstellen
Technischer Leitfaden zum Aufbau eines KI-Agenten mit LLM-Modellen, der Kunden personalisiert betreut und die Grenzen generischer Chatbots überwindet.
Was der Betrieb von LLMs in der Produktion wirklich kostet (mit Zahlen)
Echte Kostenaufschlüsselung von LLMs in der Produktion: Token, Infrastruktur, Latenz und Optimierungsstrategien mit aktuellen Daten 2025-2026.
RAG vs Fine-Tuning: wann welchen Ansatz nutzen
RAG oder Fine-Tuning für Unternehmens-KI: Kostenvergleich, Leistung und Entscheidungsrahmen für 2026.
Erzählen Sie uns Ihre Herausforderung. Wir schlagen die Lösung vor.
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