IT-Blog
Serverless GPU in Azure: Unser LoRA-Training mit Container Apps
LoRA-Training per Container Apps Job auf einer serverlosen NVIDIA T4: Aufbau, Zeiten, echte Kosten und zwölf Stolpersteine aus der Praxis.
Weiter lesen →
Paper2Agent: Was Unternehmen von Stanfords KI-Agenten lernen
Stanfords Paper2Agent macht aus Studien und Code geprüfte MCP-Werkzeuge. Was der Ansatz laut Nature leistet und was er für Unternehmenscode bedeutet.
Weiter lesen →
LoRA-Training gegen Positionsbias: Unser Modell lernt Kniffel
Per LoRA haben wir dem Strands Decider 2B Kniffel beigebracht: 90 statt 15 von 114 optimalen Entscheidungen, kaum noch Reihenfolge-Effekt.
Weiter lesen →
15 von 114: Was passiert, wenn ein Entscheidungsmodell Kniffel spielt
Der Strands Decider 2B spielt Kniffel – knapp besser als Zufall. Die beste Option gewinnt vorne 71-mal, hinten kein einziges Mal.
Weiter lesen →
KI-Abos und DSGVO: Wer bietet einen Auftragsverarbeitungsvertrag?
Welche KI-Abos haben einen AVV? ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini und Mistral im Vergleich – und warum private Abos wie ChatGPT Plus keinen bieten.
Weiter lesen →
Framing-Effekt bei KI: Unser Entscheidungsmodell im Kahneman-Test
Unser Experiment mit dem Strands Decider 2B: Dasselbe Problem, anders formuliert – und die Wahrscheinlichkeit kippt. Was das für KI-Agenten heißt.
Weiter lesen →
Decisions API: 2B or not 2B? Entscheidungsmodelle für KI-Agenten
Was ist die Decisions API? OpenAI, AWS Decider 2B und Cloudflare Clef im Vergleich – und wann klassisches Machine Learning die bessere Wahl ist.
Weiter lesen →
Lokale Sprachmodelle im Unternehmen: welche Hardware reicht?
Lokale KI im Unternehmen planen: welche Modellgröße welche Aufgabe braucht, vier Hardwareklassen, sicherer Betrieb und wo die Cloud stärker ist.
Weiter lesen →
.NET MAUI auf .NET 10: Was sich für Ihre App ändert
.NET 10 ist LTS und bringt MAUI-Apps spürbar mehr Performance – oft ohne Codeänderungen. Was das Upgrade konkret bedeutet und wann es sich lohnt.
Weiter lesen →