Chinesische GPU-Hersteller integrieren Unterstützung für DeepSeek-KI-Modelle, wodurch der Wettbewerb im Bereich der lokalen KI-Verarbeitung intensiviert wird.

Die zunehmende Verbreitung von KI-Agenten wirft wichtige Fragen hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und der Notwendigkeit neuer Standards auf.

Die Interaktion mit Anwendungen wird durch KI-Agenten grundlegend verändert. Agent Experience (AX) rückt in den Fokus, um eine sichere und transparente Interaktion zwischen Nutzern und Agenten zu gewährleisten.

Ein Vergleich zwischen ChatGPT und Deepseek-R1 bei der Lösung eines Labyrinths deutet darauf hin, dass OpenAI möglicherweise nur eine stark vereinfachte Version der Denkprozesse seines Modells preisgibt.

Neue Beweise belasten Meta in einem Urheberrechtsfall: Das Unternehmen soll in großem Umfang illegal Bücher heruntergeladen haben, um seine KI-Modelle zu trainieren.

Die Umwandlung von PDFs in maschinenlesbare Textblöcke stellt eine Herausforderung für RAG-Systeme dar. Gemini Flash 2.0 bietet hier eine kostengünstige und präzise Lösung.

Dieser Artikel fasst die grundlegenden Konzepte und Trainingsmethoden von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT zusammen und beleuchtet deren Funktionsweise, Grenzen und zukünftige Entwicklung.

Die Entwicklung von Open-Source-Alternativen zu proprietären Systemen wie OpenAI’s Deep Research rückt immer stärker in den Fokus und bietet neue Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung.

Erstellung eines robusten RAG-KI-Agenten ohne Code, der für den produktiven Einsatz geeignet ist.

Entwicklung von KI-Agenten mit Pydantic AI und OpenRouter, von der Prototypenerstellung bis zur produktionsreifen Implementierung.