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PODCAST

Prompt und Antwort

Ein KI-generierter Podcasts rund um die Entwicklung von und mit KI. News, Updates und interessante Hintergrundinformationen für den professionellen Einsatz von KI hinaus. Ohne Hype und Buzzwords. Die KI-Gilde ist ein Angebot der YnotBetter UG.

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All Episodes

00:07:57

100 - Jahresrückblick: Oktober 2025

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2025/12/22

In dieser Folge des Jahresrückblicks nehmen wir den Oktober 2025 unter die Lupe, den wohl ereignisreichsten Monat des Jahres. Wir analysieren den Aufstieg generativer Benutzeroberflächen und KI-Telefonagenten sowie die Highlights der OpenAI DevDays mit GPT-5 Pro und Sora 2. Zudem diskutieren wir kritische Sicherheitslücken durch LLM Poisoning, neue Hardware wie Nvidias DGX Spark und das Problem der Nicht-Deterministik in Excel-KI-Anwendungen. Ein umfassender Blick auf den Wettkampf zwischen

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00:06:51

099 - Jahresrückblick: September 2025

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2025/12/19

In dieser Folge blicken wir zurück auf den September 2025, einen Monat im Spannungsfeld zwischen zugänglichen Tools und großen strategischen Fragen. Wir beleuchten die Demokratisierung der KI durch neue Möglichkeiten wie den Docker Model Runner und Unsloth, die High-End-Ergebnisse auf lokaler Hardware ermöglichen.Themen sind zudem die nächste Generation der Technik (Post-Transformer, Graph RAG) sowie Apples Wette auf Privatsphäre mit Apple Intelligence. Neben kritischen Stimmen des Chaos Computer

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00:06:28

098 - Jahresrückblick: August 2025

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2025/12/17

Rückblick August 2025: Open Source, Coding-Agenten & Roboter-HypeIn dieser Folge setzen wir unseren Jahresrückblick fort und beleuchten die gegensätzlichen Entwicklungen im August 2025.Die Themen:• GPT-OSS: OpenAIs Vorstoß in Open Source für Consumer-Hardware – effizient dank Komprimierung, aber mit Schwächen beim Coding.• Coding-Agenten: Ein Blick unter die Haube zeigt, wie Agenten durch strukturelles Verständnis und dynamischen Abruf komplexe Codebasen meistern.• Robotik: Der Unitree R1 aus

de

00:05:54

097 - Jahresrückblick: Juli 2025

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2025/12/15

Der Jahresrückblick auf den Juni 2025 steht im Zeichen der „Materialisierung“: KI wird unsichtbar, aber fundamental. Wir beleuchten den Wandel vom Chatbot zum interaktiven Kollaborateur durch Anthropics Artifacts und die tiefe Systemintegration in Apples iOS 26.Weitere Themen dieser Folge:• Wissenschaft: Google Deepminds „Alpha Genome“ als Durchbruch in der DNA-Analyse.• Kreativität: Midjourneys künstlerischer Ansatz bei der Videogenerierung.• Ökonomie: Das Ende kostenloser Trainingsdaten durch

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00:05:44

096 - Jahresrückblick: Juni 2025

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2025/12/12

In dieser Folge analysieren wir, wie KI vom bloßen Chatbot zur fundamentalen Infrastruktur wird. Die Themen im Überblick:• Neue Interfaces: Anthropics „Artifacts“ machen aus Code sofort nutzbare Minianwendungen, während Apple mit iOS 26 und „Liquid Glass“ die KI tief ins System integriert.• Wissenschaft & Kunst: Google DeepMinds „Alpha Genome“ revolutioniert die DNA-Analyse und Midjourney veröffentlicht einen Videogenerator mit künstlerischem Fokus.• Daten-Ökonomie: Cloudflare beendet mit einem

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00:05:51

095 - Jahresrückblick: Mai 2025

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2025/12/10

Jahresrückblick Mai 2025: Der Monat, der die KI-Branche fundamental veränderte und den Fokus auf proaktive, autonome Agenten legte. Wir diskutieren Googles Vision vom ständigen KI-Begleiter Project Astra und den Deep Think Modus von Gemini 2.5 zur vielschichtigeren Problemlösung. Anthropic bewies mit Claude Opus 4 übermenschliche Zuverlässigkeit in der Programmierung,.Gleichzeitig beleuchten wir die Schattenseiten des Fortschritts: Das Sicherheitsdebakel um Microsofts Recall-Funktion, die

de

00:06:24

094 - Jahresrückblick: April 2025

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2025/12/08

Der April 2025 markierte einen Wendepunkt durch die Demokratisierung der denkenden KI,. Meta veröffentlichte Lama 4, das durch die Mixture of Experts Architektur effizienter wurde, und Llama 4 Scout bot ein riesiges Kontextfenster von 10 Millionen Token, was die KI zur "Bibliothek" machte,. Alibaba konterte mit Quen 3, das unter einer freien Apache 2.0 Lizenz erschien und Nutzern Kontrolle über schnelles oder langsames Denken (Thinking Mode) gab. Diese Machtexplosion führte zu zwei Krisen:

de

00:06:11

093 - Jahresrückblick: März 2025

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2025/12/05

Der März 2025 veränderte die Spielregeln fundamental: Die Frage war nicht mehr nur die Größe des Modells, sondern ob KI wirklich denken kann.Logik vs. Empathie: Google veröffentlichte Gemini 2.5 Pro, das durch kalte, brillante Logik komplexe Mathe- und Wissenschaftsprobleme löste und die Ranglisten eroberte. Fast zeitgleich konterte OpenAI mit GPT 4.5, das auf eine beunruhigend menschliche, empathische Konversation ausgelegt war, jedoch extrem ressourcenintensiv war und das Ende der Ära des reinen

de

00:07:07

092 - Jahresrückblick: Februar 2025

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2025/12/03

Der Februar 2025 markierte den Start des agentischen Zeitalters, in dem sich der Fokus auf KI verschob, die Aufgaben selbständig erledigt.Wir beleuchten die Schlüsselereignisse dieses Monats:• Tiefes Denken: XAI stellte Grock 3 mit dem transparenten "Big Brain Modus" vor, der komplexe Probleme in logische Unterschritte zerlegte und somit echte, verifizierbare Problemlösung bewies.• Skalierbare Logik: Kurz darauf ermöglichte Anthropic mit Claude 3.7 das "Extended Thinking", bei

de

00:05:28

091 - Jahresrückblick: Januar 2025

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2025/12/01

Januar 2025: Die Spaltung der KI-Welt.Wir beleuchten den scharfen Kontrast zwischen der Effizienz-Revolution und dem Infrastruktur-Wettrüsten. Die Effizienz-Revolution wird durch DeepSeek symbolisiert, eine Spitzen-KI, die nur 6 Millionen $ kostete und Open Source Top-Reasoning breit verfügbar machte. Dies widerlegt die Annahme, dass Frontier-Modelle Milliarden erfordern.Demgegenüber steht das Infrastruktur-Wettrüsten, angeführt vom Stargate-Projekt (500 Mrd. $), der größten

de

00:06:04

090 - NVIDIA vs TPUs

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2025/11/28

In dieser Folge beleuchten wir die Tensor Processing Units (TPUs) von Google, auf die große KI-Schmieden wie Google Deepmind und Anthropic setzen, anstatt die marktbeherrschenden Nvidia-Chips zu verwenden.Wir ergründen die fundamentale Philosophie hinter den TPUs: Im Gegensatz zu Nvidias flexiblem Allzweckwerkzeug ("Schweizer Taschenmesser") sind TPUs ein hochspezialisiertes „Skalpell“, das von Grund auf nur für die massiven Berechnungen neuronaler Netze gebaut wurde, um pure Effizienz zu

de

00:07:00

089 - Opus 4.5

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2025/11/26

Anthropic hat sein größtes Modell auf Opus Version 4.5 aktualisiert. Es ist kein reiner Chatbot mehr, sondern ein autonomer Agent.Die wichtigsten Neuerungen:• Autonome Steuerung: Opus 4.5 kann aktiv Computer steuern, Anwendungen öffnen und Formulare ausfüllen. Ein Zoomwerkzeug ermöglicht die Interaktion mit winzigen Schaltflächen und schlecht lesbarem Text, was die Büroautomatisierung vorantreibt.• Plan Mode für Entwickler: Dieser Modus beendet das unüberlegte Draufloscodieren. Das Modell fungiert

de

00:06:42

088 - Nanochat

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2025/11/24

Wir beleuchten das Open-Source-Projekt Nanochat von Andre Pafi, das eine komplette Bauanleitung ("Full Stack Projekt") für ein eigenes Sprachmodell bietet. Erfahren Sie, wie der gesamte Lebenszyklus eines KI-Modells – von der Rohdatenverarbeitung (Tokenizing) über das Pretraining bis zum Fine Tuning – im sogenannten $100-Speedrun trainiert werden kann.Das Projekt verfolgt eine Philosophie der maximalen Transparenz, sodass jede der etwa 8000 Zeilen Code verstanden werden soll. Nanochat ist

de

00:12:29

087 - Hands-on: langlebige Agenten selber bauen

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2025/11/21

In der heutigen Folge beantworten wir die große Frage: Was brauche ich konkret, um langlaufende, autonome KI-Agenten selbst zu bauen?.Wir verlassen die abstrakte Theorie und tauchen tief in die Architektur eines drei Monate lang aktiven Konkurrenzbeobachter-Agenten ein. Der Fokus liegt auf der Lösung des Problems der Langzeitkoherenz, da große Sprachmodelle schnell den Faden verlieren.Dazu beleuchten wir die vier Säulen langlebiger Agenten:1. Planung und Ausführung: Wir trennen die Planung strickt

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00:06:47

086 - MemoriesDBs

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2025/11/19

In dieser Folge klären wir, was Memories DB ist. Das System soll das Problem der KI-Amnesie im Großformat oder Kontextdekoherenz bei langlaufenden KI-Agenten lösen, die den ursprünglichen Zusammenhang komplexer Aufgaben verlieren.Memories DB fungiert als Kohärenzmotor. Sein Fundament ist die Kerntrialität, welche die tiefe Integration von drei Aspekten in jeder Erinnerung garantiert:1. Ein zeitliches Ereignis (mit absolut exaktem Zeitstempel).2. Ein semantischer Vektor, der die Bedeutung

de

00:07:06

085 - langlaufende Agenten

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2025/11/17

In dieser Folge des KI Gilde Podcasts klären wir die Kernfrage: Wie baut man einen Marathonläufer – einen autonomen KI-Agenten, der ein Projekt über Stunden oder Tage durchziehen kann, ohne den Überblick zu verlieren?Das Hauptproblem ist das begrenzte Arbeitsgedächtnis, das zu einem Kontextkollaps führen kann. Entweder erstickt der Agent an irrelevanten Informationen (Kontexter Erstickung) oder er wird durch alte, widersprüchliche Daten verwirrt (Kontextfäulnis), was seine Leistung verschlechtert

de

00:06:18

084 - Modale Sprachmodelle

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2025/11/14

Multimodale Modelle sind keine Alleskönner, sondern clevere Teams aus spezialisierten Systemen. Wir klären auf, wie Large Language Models (LLMs), die von Natur aus für Text gemacht sind, Bilder und Dokumente verstehen lernen. Dazu wird ein Bild zunächst durch einen eingefrorenen Vision Encoder in visuelle Tokens (Vektoren) umgewandelt. Die eigentliche Magie liegt in der trainierbaren Brücke, die diese Tokens für den Sprachexperten (das LLM) übersetzt. Wir stellen die beiden Hauptansätze zur

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00:07:37

083 - Petri

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2025/11/12

Wir stellen Petri vor, ein von Anthropic AI entwickeltes automatisiertes Prüfstand-Framework, das KI-Agenten nutzt, um Large Language Models (LLMs) systematisch auf problematische Verhaltensweisen, Sicherheit und Zuverlässigkeit zu überprüfen. Erfahre, wie Petri realitätsnahe Szenarien simuliert und durch Funktionen wie das „Zurückspulen“ im Dialog kritische Schwachstellen wie autonome Täuschung oder übertriebenes Whistleblowing aufdeckt. Dieses Framework ist nicht nur für Entwickler wichtig,

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00:09:07

082 - Reasoning: Wie überlegen Sprachmodelle?

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2025/11/10

Der KI Gilde Podcast beleuchtet, wie Sprachmodelle (LLMs) logisches Denken oder Reasoning entwickeln, das über die reine Vorhersage des nächsten Tokens hinausgeht. Diese Fähigkeit ist eine tief verankerte Eigenschaft im Modell, gelernt durch riesige Datenmengen sowie spezielle Trainingsmethoden wie Supervised Fine Tuning (SFT) zur Nachahmung von Lösungswegen und insbesondere Reinforcement Learning (RL) zur selbständigen Strategieentwicklung und Optimierung. Diese Fähigkeit wird zur Laufzeit durch

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00:08:55

081 - Grundlagen: Bi-Gramm-Modelle

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2025/11/07

Der KI Gilde Podcast widmet sich den Grundlagen der Sprach-KI: Bigrammodelle. Diese simplen Modelle gelten als die Urväter heutiger Systeme und raten das nächste Wort rein statistisch. Du erfährst, wie sie nur auf das direkt davorstehende Wort schauen (das „1-Wort-Gedächtnis“ oder die Markovannahme erster Ordnung). Wir erklären das Training durch Zählen von Wortpaaren (Bigrammzählung) und den notwendigen Trick der Glättung (Smoothing), um das Problem der Datenlücken und die Wahrscheinlichkeit Null

de

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