AI

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

Das Model Context Protocol (MCP) revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Assistenten mit externen Datenquellen und Tools interagieren. In diesem Leitfaden erkunden wir, wie man MCP-Server in Python aufbaut, mit Beispielen, die sich auf Websuche und Scraping-Funktionen konzentrieren.

Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.

Hier ist ein aktueller GitHub Copilot Cheat Sheet, der wichtige Shortcuts, Befehle, Nutzungstipps und Kontextfunktionen für Visual Studio Code und Copilot Chat abdeckt

Der Pragmatic Engineer Newsletter veröffentlichte vor einigen Tagen Umfragedaten zur Beliebtheit von Programmiersprachen, IDEs, AI-Tools und anderen Daten für die Mitte des Jahres 2025.

Nvidia gibt bald NVIDIA DGX Spark heraus – einen kleinen KI-Supercomputer auf Blackwell-Architektur mit über 128 GB einheitlichem Arbeitsspeicher und 1 PFLOPS KI-Leistung. Ein hervorragendes Gerät zum Betreiben von LLMs.

Hier haben wir eine Beschreibung des Model Context Protocol (MCP), kurze Notizen zur Implementierung eines MCP-Servers in Go, einschließlich der Nachrichtenstruktur und Protokollspezifikationen.

Da der Standard-Ollama keine direkte Rerank-API bietet, müssen Sie das Reranking mit dem Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokumenten-Paare generieren und diese bewerten.

An einem kalten Wintertag im Juli… das ist in Australien… verspürte ich ein dringendes Bedürfnis, ein KI-Modell zum Erkennen von unverkapselten Stahlbewehrungsstäben zu trainieren…

Dieses kleine Go-Code-Beispiel für das Neuranking ruft Ollama auf, um Embeddings zu generieren für die Abfrage und für jedes Kandidatendokument, sortiert dann absteigend nach der Kosinus-Ähnlichkeit.

Die Qwen3 Embedding- und Reranker-Modelle sind die neuesten Veröffentlichungen in der Qwen-Familie und wurden speziell für fortgeschrittene Text-Einbettungs-, Abruf- und Neuklassifizierungsaufgaben entwickelt.

Vibe coding ist ein AI-getriebener Programmieransatz, bei dem Entwickler die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschreiben, wodurch AI-Tools den Code automatisch generieren.

Ich habe MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) bereits häufig verwendet,
und jetzt scheint es aus dem Spiel zu sein.
Das ist schade. Ich mochte seine Modellbibliothek.

Kürzlich hat Black Forest Labs eine Reihe von
text-to-image AI-Modellen veröffentlicht.
Diese Modelle sollen eine deutlich höhere Ausgabegüte haben.
Lasst uns sie ausprobieren

Hervorragende Nahrung ist auch ein Vergnügen für die Augen. Aber in diesem Beitrag vergleichen wir zwei AI-basierte Suchsysteme, Farfalle und Perplexica.