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KI-Modelle speichern gefährliches Wissen. Mit GRAM lässt sich dieses Wissen kontrolliert entfernen – wie ein Schalter für Dual-Use-Fähigkeiten.

KI macht Sicherheit nicht durch neue Bedrohungen schwerer, sondern durch die gnadenlose Beschleunigung bestehender Schwächen. Der Artikel analysiert strukturelle und organisatorische Bruchstellen.

KI-Agenten in der Datentechnik versprechen Effizienz, aber ihre Ergebnisse sind oft unzuverlässig. Eine Korrektheitsschicht aus deterministischer Validierung schafft Vertrauen und spart Token-Kosten.

HubSpot baut eine zentrale Vektorsuch-Plattform (VaaS) mit Qdrant auf, um über 20 Milliarden Vektoren für KI-Anwendungen zu verwalten – eine Reise vom POC zum automatisierten…

Ein Experiment zeigt: KI-Agenten arbeiten mit klassischen CLI-Argumenten zuverlässiger und günstiger als mit JSON-Payloads. Warum weniger Struktur manchmal mehr ist.

KI-Modelle wiederholen sich oft in endlosen Schleifen. Die Methode Antidoom mit FTPO stoppt gezielt den ersten Token einer Wiederholung – und senkt die Fehlerrate dramatisch.

Ein KI-Modell ist nur so gut wie seine Umgebung. Harness Engineering optimiert die Infrastruktur um Sprachmodelle – der Schlüssel zu echter selbstverbessernder KI.

Ein neues KI-Modell ist nicht immer besser: Höherer Token-Verbrauch und schlechtere Qualität können die niedrigeren Preise pro Token zunichtemachen. Eine Studie zeigt, worauf es ankommt.

Microsofts interne Studie zeigt: KI-Coding-Agenten steigern Pull-Request-Output um 24%, doch die Adoption hängt von sozialen Netzwerken ab.

Chat-Schnittstellen sind nicht immer die beste Wahl für KI. Erfahre, wie du die richtige Ein- und Ausgabemodalität wählst, um Nutzer nicht zu überfordern.