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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: machine-learning
Was wirklich ein neuronales Netz antreibt: KI-Kompilatoren hinter Python
Was eine neuronale Netzwerk wirklich antreibt: Der Weg eines LLM von einer Python-Expression über Rechengraphen, Operator-Fusion, IRs im MLIR-Stil bis hin zur Implementierung auf Hardware.
6 Min. LesezeitUmwandlung von RAG-Embedding-Modellen ohne Neindekxisierung: Wie rebasis funktioniert
RAG-Embedding-Modelle ohne Neindekxisierung wechseln: rebasis wandelt neue Abfragesysteme mithilfe eines kleinen Adapters in den alten Index um und informiert Sie, wann eine Brückenschaltung keinen Sinn macht.
18 Min. LesezeitDS-STAR gegenüber allgemeinen Kodierungsagenten: Eine Erklärung zu Googles Datenanalyse-Tool
Warum allgemeine Kodierungsagenten bei der Datenanalyse ins Stocken geraten und wie Googles DS-STAR-Lösung dies behebt: sieben Agenten, DS-STAR+-Berichte, Feature-Engineering, Claude Code.
22 Min. LesezeitSoft-Label-Destillation für einen 0.8B SQL Agent: Warum ein schwächerer Qwen-Lehrer gewann
Das LoRA-Fine-Tuning mit top-k-Weichetiketten aus gefrorenen Spuren brachte einen 0,8B-SQL-Agenten auf 55 von 220 Aufgaben, und ein schwächerer Qwen-Lehrer übertraf das stärkere GPT-Modell.
20 Min. LesezeitVolleyball mit KI-Agenten spielen, um den Umsatz von Restaurants vorherzusagen.
Ein Hackathon für den Umsatz von Restaurants, der auf menschlich gesteuerten KI-Agenten basiert: Datenaudit, validierung berücksichtigend individuelle Besonderheiten, Feature-Engineering, Ensembling sowie der Abstand zu den Platzierungen in den Leaderboards.
18 Min. LesezeitAcht Ideen der linearen Algebra hinter Embeddings, LoRA und PCA
Vektoren, Matrizen, Eigenvektoren, Kosinus-Ähnlichkeit, Normen, SVD und Rang, erklärt an kleinen Beispielen mit Hauspreisen und an den KI-Techniken, die darauf aufbauen.
7 Min. LesezeitWofür GPT wirklich steht und warum KI-Engineering immer noch Engineering ist
Generative Pre-trained Transformer, Attention, fit und predict entschlüsselt, und warum gute KI-Arbeit weiterhin von solidem technischem Urteilsvermögen und besseren Fragen abhängt.
4 Min. LesezeitFünf kostenlose Wege, KI zu lernen, ohne in Roadmaps zu ertrinken
Eine kurze Liste kostenloser KI-Lernressourcen, vom ML-Crashkurs von Google über fast.ai, Hugging Face und Kaggle bis YouTube, mit Tipps, womit man anfängt.
7 Min. LesezeitWie ein LLM funktioniert: Tokens, Attention und Next-Token-Vorhersage
Wie ein LLM im einfachen Wortlaut funktioniert: Tokens, Embeddings, Selbstaufmerksamkeit, kausales Maskieren und Generierung des nächsten Tokens – sowie warum Training und Inferenz tatsächlich unterschiedlich sind.
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