Tutorials
Reasoning-Modelle selbst bauen: Sebastian Raschkas Videokurs mit 11 Stunden PyTorch
Worum es geht Sebastian Raschka hat zu seinem Buch „Build a Reasoning Model (From Scratch)" einen Videokurs veröffentlicht: acht Videos, über 11 Stunden Live-Coding in Python …
Eigener LLM-Proxy: Warum du sehen solltest, was deine Agenten tun
Das Argument Ein Blogautor kritisiert, dass die Nutzungs-Dashboards der großen Anbieter kaum brauchbar sind: Sie liefern hübsche Grafiken statt Token-Statistiken als Zeitreihen, …
So reviewt das Claude-Code-Team Code, den Agenten im Akkord schreiben
Ausgangslage Claude schreibt rund 90 Prozent des Claude-Code-Codes. Im Anthropic-Monorepo stiegen die täglichen Änderungen von etwa 2.500 (Mai) auf über 30.000 (September). Bei …
Transformer aus dem Gedächtnis erfinden: Jede Schicht ist ein Speicher
Die Frage Wie speichern Sprachmodelle so viel Wissen – und wie viel passt hinein? Der Beitrag nähert sich mit einer einzigen Größe: dem Interferenz-Signal-Verhältnis. Je mehr …
Treiber per KI - wie Claude Code einen Scanner und eine Laptop-Kamera unter Linux zum Laufen brachte
Ausgangslage Christian Schaller (Red Hat, Fedora/GNOME) wollte alte Familien-Negative digitalisieren. Sein Plustek OpticFilm 8200i hatte aber einen neuen Chip (Genesys GL128) …
Copilot App - So bringt man Copilot die eigene Codebase bei
Code, der funktioniert, ist nur die halbe Miete – er soll auch zu den Konventionen des Teams passen. Im neuen Teil der Beginner-Serie zur GitHub Copilot App erklärt Developer …
600 Milliarden Tokens - was KI-Agenten beim Decompilieren eines Shooters gelernt haben
Drei Monate, ein Spiel, ein Agenten-Schwarm Maurice Heumann (momo5502) hat mit einer kleinen Community drei Monate lang einen bekannten Ego-Shooter von KI-Agenten nach C++ …
Claude Code schlägt Prompts vor - der echte Kunde ist das Modell?
Ein Feature von Claude Code, das auf den ersten Blick wie eine kleine Bequemlichkeit aussieht, sorgt für Diskussion: Nach Abschluss einer Aufgabe liegt bereits ein vorgeschlagener …
Ein Prompt, sechs Stunden - Opus 5.5 vs. GPT-6 Astra beim Design-Oneshot
Piotr Migdał von Quesma hat ein schönes Experiment gemacht: Wie gut sind aktuelle Frontier-Modelle bei interaktiver Visualisierung – nicht bei Landingpages, sondern bei echtem …
Polars 2.0 - Out-of-Core per Default und SQL als Erstklassiger Bürger
Das Polars-Team hat Version 2.0 seines Data-Frameworks veröffentlicht — und obwohl der Major-Bump ursprünglich keine große Feature-Release sein sollte, steckt ordentlich Substanz …
Ephemeral Testing: Komponenten prüfen, indem KI-Agenten darauf aufbauen
Daniel Lemire schlägt eine Testmethode vor, die es vor der KI-Ära nicht geben konnte: Ephemeral Testing. Die Idee ist so simpel wie wirkungsvoll – und für jeden, der Bibliotheken …
GitHub: Drei Hebel, um als Entwickler in der KI-Ära Karriere zu machen
Der offizielle GitHub Blog beschreibt, wie sich die Developer-Karriereleiter durch KI umbaut. Code schreiben bleibt essenziell - aber die unterscheidenden Skills verschieben sich …
Turbopuffer v3 begräbt den primären Vektor-Index - Architektur-Leaktion für RAG
Turbopuffer, die Serverless-Suche hinter Cursor, Notion und Linear, begraeibt in Version 3 seine ursprüngliche Kernarchitektur: den primären Vektor-Index. Das Engineering-Team …
MicroLLM Lab: Sieben Mini-LLMs direkt im Browser per WebGPU ausprobieren
Wie fühlt sich ein 135M-Parameter-Modell eigentlich an? Statt das trocken zu beantworten, hat stateofutopia einfach ein Labor gebaut: MicroLLM Lab lädt sieben Mini-Sprachmodelle …
Tabular Foundation Models schlagen getuntes XGBoost in eigenem Benchmark
Kann ein Modell auf einer Tabelle vorhersagen, auf der es nie trainiert wurde — und dabei ein hyperparameter-optimiertes XGBoost schlagen? Efrain Garay hat die monatelang …
Spaß am Programmieren in der LLM-Welt bewahren - Erfahrungsberichte aus der Haskell-Community
Angst, von “Vibe-Codern” mit dicken Claude-Accounts abgehängt zu werden. Enttäuschung über die Codequalität im eigenen Projekt. Ein Beitrag auf Haskell Discourse greift …
KI-gestütztes Fuzzing mit dem GitHub Security Lab Taskflow Agent
Continuous Fuzzing gilt als Goldstandard für Sicherheitsaudits von C/C++-Projekten - doch auch Projekte, die seit Jahren in OSS-Fuzz laufen, verstecken weiterhin kritische Bugs. …
Engram Steering: Refusal-Unterdrückung zur Laufzeit ohne veränderte Gewichte
Klassische Abliteration neutralisiert Refusal-Verhalten, indem Gewichtsmatrizen orthogonal zu einem Refusal-Vektor projiziert werden - ein dauerhafter Eingriff, der die …
NVIDIA Warp und MJWarp: Roboter-Simulation im GPU-Maßstab
Für Reinforcement Learning in der Robotik ist weniger die Frage, wie schnell eine Simulationswelt läuft - sondern wie viele gleichzeitig. NVIDIA hat auf dem HuggingFace-Blog den …
US-Kongress-Briefing: Nathan Lambert zur Lage der offenen Modelle
Nathan Lambert (Interconnects) hat seine vor dem US-Kongress vorgetragene Stellungnahme als ausführlichen Lagebericht veröffentlicht - ein kompakter Überblick über die …
Sprachmodell ohne Neuronen: gzip als Language Model
Kann der Kompressor aus dem Betriebssystem ein Sprachmodell sein? Der Blogger hinter gzipt hat es ausprobiert: kein neuronales Netz, keine gelernten Parameter, nur DEFLATE. Das …
macOS 27: Apples KI-Modelle zwangsweise loswerden - die Anleitung
34 GB Slop ohne Opt-In macOS 27 lädt die Foundation-Models-Assets für Siri KI kommentarlos herunter - EU-Geräte inklusive, und ohne Abwahl. Auf einer 8-GB-M1 mit 256 GB Speicher …
KI-Poster ohne Slop: Die richtige Prompt macht den Designstil
Das Identikit-Problem Dorf-Festplakate im KI-Einheitslook: pastellfarbene Wimpelkette, handgezeichnete Blumen, verschwommene Paare am Brunnen. Der Blogbeitrag von John Hartnup …
GLiNER für 9 Dollar fine-tunen: Wie Gemini seine eigene Ablösung trainierte
Peter Vijeh betrieb eine Pipeline, die Reddit-Kommentare über Kochmesser liest und daraus Marken-, Modell- und Stahl-Erwähnungen extrahiert - Named Entity Recognition (NER) auf …
LLM-Klassifikation ist Feature-Engineering: Warum Prompts als Etikettierer oft scheitern
LLMs als Klassifikatoren einzusetzen - Prompt rein, Label raus - funktioniert oft verblüffend gut und ist trotzdem äußerst frustrierend zu arbeiten. Taylor Pospisil argumentiert in …
Der Matthäus-Effekt im RL-Training: Warum LLMs harte Probleme nie lernen und wie Never Give Up das löst
Ein neuer Paper-Blogpost von Michael Noukhovitch (Ai2, mit Hamish Ivison, Nathan Lambert und Aaron Courville) stellt eine unbequeme Frage ans RL-Post-Training von LLMs: Was misst …
35kb-Prompts migrieren: Von Anthropic und OpenAI zu selbst gehosteten LLMs
Patrick McCanna hat seine Experimente dokumentiert, wie er Agenten mit riesigen Prepompts von Claude Code und OpenAI auf selbst gehostete Modelle via Ollama umzieht. Sein Motiv: …
Open-Source-KI Leseliste: Nathan Lamberts kuratierter Guide durch die Open-Models-Debatte
Wer in die Open-Models-Debatte einsteigen will, bekommt jetzt eine Landkarte: Nathan Lambert (Interconnects, 82.000 Abonnenten) hat seine private Research-Bibliothek für ein …
Apple Neural Engine im Detail: Nachträgliches Reverse-Engineering der M1-NPU
Eileen Yoon hat die Reverse-Engineering-Arbeit am Apple Neural Engine (ANE) nach drei Jahren wieder aufgenommen - diesmal nicht, um ihn nützlich zu machen, sondern um seine interne …
Transformer-Circuits: Reverse Engineering der Mechanik hinter GPT
“A Mathematical Framework for Transformer Circuits” ist das Fundament von Anthropics Transformer-Circuits-Thread - jener Forschungslinie, die heute unter dem Namen …
LLM Visualizer: Transformer von Grund auf - mit echtem PyTorch-Backend
Transformer-Grundlagen verstehen, ohne nur Paper zu lesen: Der LLM Visualizer ist eine interaktive Lern-App, die den Weg von der Tokenization bis zu modernen Architekturen in zwölf …
Quantum Oracle Engineering: 12 Wochen praktischer Quantencomputing-Kurs
Die meisten Quantum-Speedup-Behauptungen beruhen auf einem Oracle, das nur auf Papier existiert. Der 12-wöchige Kurs Quantum Oracle Engineering von Shukla.io setzt genau da an: Er …
Claude formalisiert Fermats Letzten Satz: 13 Millionen Zeilen Lean in 11 Tagen
Fermats Letzter Satz hat Geschichte: Pierre de Fermat notierte die Behauptung um 1637, Andrew Wiles lieferte 1995 den ersten Beweis - 129 Seiten, monatelange Prüfung, ein Fehler …
LFM2.5-350M mit GRPO feintunen: Strukturierte Outputs in 100 Schritten deutlich besser
Kleine Modelle sind für strukturierte Outputs notorisch unzuverlässig - kaputtes JSON, fehlende Felder, falsche Item-Counts. Ein neuer HuggingFace-Guide zeigt jetzt einen …
Lokale LLMs auf dem M4 Pro Mac mini: Ein praxistauglicher Stack
Kevin Lewis zeigt seinen kompletten lokalen LLM-Stack auf einem M4 Pro Mac mini mit 48 GB RAM - und das Setup dauert laut ihm rund 30 Minuten. Der Server bedient alles: den …
Diffusions-Sprachmodelle bauen - Ein Tutorial aus der ICLR 2026
Die Kuleshov Group (Cornell University) hat anlasslich der ICLR 2026 und MLSS 2026 ein umfassendes Tutorial veröffentlicht, das zeigt, wie man Diffusions-Sprachmodelle von Grund …
OpenAI Jalapeno: Der eigens entwickelte Inference-Chip schlägt Nvidia Blackwell
OpenAI betritt die Chip-Welt OpenAI hat mit “Jalapeno” seinen ersten selbstentwickelten Inference-ASIC auf der Hot-Chips-Konferenz vorgestellt. Der Chip entstand in …
Multi-Vector Embedding Modelle trainieren mit Sentence Transformers v6.0
Sentence Transformers v6.0 führt mit MultiVectorEncoder einen vierten Modelltyp ein - für ColBERT-style Late-Interaction-Retrieval. Tom Aarsen hat dazu einen umfassenden Blogpost …
Mit agent.md gegen den Code-Chaos: Wie eine Datei LLM-generierten Code produktionsreif macht
Fabien Sanglard, bekannt für seine Deep-Dives in Game-Engine-Internals, teilt seine Erkenntnisse aus knapp einem Jahr LLM-Coding: Anfangs produzierte der Code nicht mal …
Embedded AI: KI auf ressourcenbeschraenkten Geräten meistern
No Starch Press veröffentlicht im September 2026 “Embedded AI - Intelligence at the Deep Edge” von David Such. Das 600-Seiten-Buch richtet sich an Embedded-Entwickler, …
Unsloth Dynamic 3.0 - Bessere Quantisierung bei gleicher Größe
Unsloth hat Dynamic v3.0 veröffentlicht, die nächste Iteration seiner Dynamic-Quantisierungsmethode für GGUF-Modelle. Die ersten Quants für Qwen3.8-27B sind verfügbar und liefern …
Apple-Silicon-VMs: Metal-Kompatibilitaetslayer beschleunigt llama.cpp um bis zu 16-fach
Das Cua-Team um Francesco Bonacci und Johnny Franks hat eine schlanke Kompatibilitätsschicht für macOS-VMs auf Apple Silicon veröffentlicht, die die LLM-Inferenz mit llama.cpp …
Anthropic markiert KI-generierte Inhalte - Wasserzeichen und Metadaten
EU AI Act treibt Transparenz voran Anthropic hat den Code of Practice zur Transparenz KI-generierter Inhalte nach Artikel 50(2) des EU AI Act unterzeichnet. Claude-Modelle, die ab …
Claude Code: Auto-Modus wird zur Standard-Einstellung
Anthropic macht den Auto-Modus in Claude Code zur Standard-Einstellung. Ab dem 14. August 2026 starten neue Sessions für Pro-, Max- und Team-Pläne automatisch in diesem Modus. …
Claude macht Fortschritt bei der Riemannschen Zeta-Funktion
Unerwarteter Durchbruch bei berühmtem Mathematik-Problem Ein Anthropic-Mitarbeiter stellte Claude eine fast unmögliche Aufgabe: einen echten Versuch zur Lösung der …
Warum 'Humanising' von LLM-Outputs eine schlechte Idee ist
Das Problem mit menschenlesbaren Agent-Outputs Kuber Mehta argumentiert in einem provokativen Essay, dass der Trend, LLM-Ausgaben per Prompt-Anweisung “menschlicher” zu …
Born Against: Warum Hobby-Programmierer-Communities LLMs aggressiv ablehnen
Die These Fogus (Clojure-Community-Veteran) beobachtet eine wachsende Feindseligkeit von Hobby-Programmier-Communities gegenüber LLMs. Nicht aus technologischem Konservatismus, …
Ein 8B-Modell auf einer 4-GB-Laptop-GPU finetunen mit Layer Streaming
Wer schon mal versucht hat, ein 8B-Modell auf einem 4-GB-Laptop-GPU zu finetunen, weiß, dass das normalerweise schlichtweg nicht geht – der VRAM reicht nicht mal für die …
SQLite-CVEs oder LLM-Slop? JFrog deckt KI-generierte Sicherheitsalarme auf
JFrog-Sicherheitsforscher haben sechs vermeintlich kritische SQLite-CVEs untersucht, die Ende Juli 2026 in einem neuen GitHub-Repository veröffentlicht wurden. Das Ergebnis: Alle …
AI-Worms in Copilot for Word: Selbstpropagierende Prompt-Injection
Ein Sicherheitsforscher hat in koordinierter Disclosure mit Microsoft eine document-borne AI-Worm demonstriert, die sich über Copilot for Word selbständig durch Dokument-Workflows …
Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: Hugging Face's forensische Analyse
Hugging Face hat einen detaillierten forensischen Bericht über einen autonomen AI-Agent-Angriff veröffentlicht, der im Juli 2026 über 4,5 Tage ihre Infrastruktur kompromittierte. …
Kimi K3 Architektur-Notizen: Delta Attention, LatentMoE und NoPE
Sebastian Raschka hat Architektur-Notizen zum neuen Open-Weight-Modell Kimi K3 veröffentlicht. Das Modell kombiniert mehrere interessante architektonische Entscheidungen, die es …
Anthropic Research: Global Workspace Theory in Language Models
Anthropic veröffentlicht eine neue interpretability-Studie zur Global Workspace Theory (GWT) in Language Models. Die Forschung untersucht, wie LLMs Informationen über verschiedene …
GLM 5.2: Der erste echte Open-Weights-Konkurrent für Claude Opus
Martin Alderson argumentiert, dass der “echte DeepSeek-Moment” jetzt kommt - mit GLM 5.2 von Z.ai. Das chinesische Modell erreicht erstmals das Niveau von Claude Opus …
Studie: Beeinflusst Code-Qualität die Performance von Coding Agents?
Ein neues arXiv-Paper (2605.20049) untersucht eine praktische Frage: Beeinflusst die Sauberkeit von Codebase die Performance von Coding Agents? Die Studie nutzt eine kontrollierte …
Claude Code zur Zweitmeinung bei MRT-Analyse genutzt
Ein Experiment am eigenen Körper Der Autor Antoine hatte seit einigen Wochen Schulterschmerzen und ließ ein MRT erstellen. Die Klinik diagnostizierte einen “Grad III …
MacBook vs. Dedicated GPU: Was läuft besser lokal?
Eine aktuelle Diskussion auf Hacker News beleuchtet die praktischen Unterschiede zwischen MacBooks mit Unified Memory und dedizierten GPUs beim lokalen Betrieb von LLMs. Die …
vLLM Server auf Hugging Face Jobs mit einem Befehl starten
Hugging Face hat eine elegante Lösung für LLM-Serving ohne Infrastruktur-Frickelei veröffentlicht: vLLM auf HF Jobs mit einem einzigen Befehl. Der Setup: huggingface-cli job create …
RubyLLM: Ein Ruby-Framework für alle großen AI-Provider
RubyLLM ist ein einheitliches Ruby-Framework, das eine konsistente API für alle großen AI-Provider bietet – von OpenAI über Anthropic bis zu lokalem Ollama. Statt sich durch …
GLM-5.2 auf lokaler Hardware mit Unsloth
GLM-5.2 ist Z.ai’s neuestes offenes Modell mit beeindruckenden Spezifikationen: 744 Milliarden Parameter, 40 Milliarden aktive Parameter und ein 1M Kontextfenster. Das Modell …
Codex Logging Bug: Bis zu 640 TB Schreibvolumen pro Jahr
Ein kritischer Bug in OpenAIs Codex CLI kann SSDs innerhalb eines Jahres zerstören. SQLite Feedback-Logs schreiben kontinuierlich massive Datenmengen. Der Nutzer @1996fanrui …
Firecracker VMs in EC2: Browser-Use baut Cloud-Browser für unter 1 Sekunde Startzeit
Browser-Sessions müssen drei Dinge gleichzeitig sein: schnell starten, isoliert bleiben, und billig sein. Browser-Use hat seine Cloud-Infrastruktur neu aufgebaut - mit …
Local Qwen ist kein schlechteres Opus - es ist ein anderes Werkzeug
“Local Qwen 27B ist fast auf Opus-Niveau” - diese Aussage taucht immer wieder auf Social Media auf. Alex Ellis, Gründer von OpenFaaS und Betreiber mehrerer …
Lokale LLMs sind jetzt gut – Ein Erfahrungsbericht
Lokale Modelle endlich produktiv nutzbar Vicki Boykis dokumentiert ihren Weg durch lokale LLMs seit deren Entstehen. Ihr Fazit nach Jahren des Experimentierens: Lokale Modelle sind …
GitHub Copilot CLI: Slash Commands für Anfänger erklärt
GitHub veröffentlicht einen Guide zu den wichtigsten Slash-Commands der Copilot CLI. Slash-Commands fungieren als Kontrolloberfläche für den Terminal-basierten AI-Agenten und …
Lokale LLMs als Claude/GPT-Ersatz für tägliches Coding?
Eine Hacker News-Diskussion mit 759 Upvotes und 363 Kommentaren fragt: Hat jemand Claude/GPT vollständig durch lokale Modelle ersetzt? Die Community teilt Erfahrungen mit Qwen, …
AI-Coding zu Hause ohne Bankrott: Drei Strategien
Die Kostenfalle AI-Coding zu Hause muss nicht teuer sein. Stephen Bochinski skizziert drei Wege – und welche sich für wen lohnt. Strategie 1: Self-Hosting Kaufen, nicht mieten. …
Dual-GPU Setup: RTX 5080 + RTX 3090 für 80+ Tok/s auf Qwen 3.6
Das Setup iMil zeigt, wie er eine RTX 5080 (16GB VRAM) mit einer refurbished RTX 3090 (24GB VRAM) kombiniert, um Qwen 3.6 27B Q8 mit über 80 Tok/s lokal laufen zu lassen. Hardware …
"Don't You Just Upload It to ChatGPT?" - Ein Übersetzer über KI-Realität
Juliette, eine professionelle Übersetzerin aus Ottawa, schildert einen Moment im Fitnessstudio, der die Kluft zwischen öffentlicher Wahrnehmung und professioneller Realität perfekt …
Anthropic entschuldigt sich für unsichtbare Claude Fable Guardrails
Anthropic hat sich für versteckte Guardrails in Claude Fable 5 entschuldigt, die Nutzer bei Distillations-Versuchen ohne Warnung drosselten. Das Unternehmen ändert nun seinen …
Anthropics Modell-Naming extrapoliert
Die literarische Evolution Mit der Veröffentlichung von Claude Fable ist klar: Anthropic entwickelt ein Portfolio, das die vollständige literarische Palette abdeckt. Von kurzen …
GPT-2: Too Dangerous To Release (2019)
Die Geburtsstunde der AI-Sicherheitsdebatte Im Februar 2019 traf OpenAI eine beispiellose Entscheidung: Das Unternehmen weigerte sich, das vollständige GPT-2 Modell zu …
Ich designe mittlerweile mehr mit Claude als mit Figma
Ein Designer bei Jane Street beschreibt, wie Claude seinen Workflow revolutionierte. Was mit Skepsis gegenüber LLMs begann, wurde zum unverzichtbaren Werkzeug – und verdrängt Figma …
Hat Claude Bugs in rsync verursacht? Eine Datenanalyse
Anfang Juni 2026 entzündete sich eine Kontroverse um rsync: Ein Mastodon-Post suggerierte einen Zusammenhang zwischen Claude-assistierten Commits und Regressionen. Die Empörung …
CS336: Sprachmodellierung von Grund auf
Stanford bietet mit CS336 einen Kurs an, der Studierende durch den gesamten Prozess der Entwicklung eines eigenen Sprachmodells führt. Inspiriert von Betriebssystemkursen, die ein …
Florida verklagt OpenAI und Sam Altman wegen KI-Risiken
Florida hat eine Klage gegen OpenAI und CEO Sam Altman eingereicht und wirft dem Unternehmen vor, die Risiken künstlicher Intelligenz zu verschleiern. Die Klage richtet sich gegen …