Künstliche Intelligenz
Entdecken Sie praxisnahe Einblicke, Forschungsergebnisse und Benchmarks im Bereich der künstlichen Intelligenz, darunter generative KI, große Sprachmodelle, RAG, Governance-Frameworks, MLOps-Praktiken und KI-Hardware. Verschaffen Sie sich ein Verständnis für wichtige Werkzeuge, Implementierungsstrategien und Anwendungsfälle in Unternehmen, die KI-Landschaft prägen.
Künstliche Intelligenz erkunden
Vergleichen Sie 20+ verantwortungsvolle KI-Plattformen & Bibliotheken
Der Markt für Plattformen für verantwortungsvolle KI umfasst zwei Arten von Software:Unternehmerische Plattformen für verantwortungsvolle KI und Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken für verantwortungsvolle KI. Wir haben einige der bekanntesten Tools auf Basis von Metriken wie Bewertungsvolumen, Funktionsumfang, GitHub-Bewertungen und Referenzen aus der Fortune 500 aufgelistet. Hier sind einige dieser führenden Tools: Data Governance bezieht sich auf…
Top 20 KI-GRC-Software & Technologien
Da KI-Systeme in Geschäftsprozesse integriert werden, stehen Unternehmen vor wachsenden Anforderungen an KI-Governance, Risikomanagement und Compliance. In unserer früheren Forschung haben wir KI-Risiken in der Praxis mit einem KI-Bias-Benchmark getestet und dabei anhaltende Verzerrungen in Bezug auf Rasse, Geschlecht und sozioökonomische Annahmen in mehreren Modellen festgestellt. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von KI-GRC-Tools, die helfen,…
Top 15 Tools für Answer-Engine-Optimierung
Bis Ende 2026 wird aufgrund des Aufstiegs von KI-Chatbots ein Rückgang des traditionellen Suchmaschinenvolumens um 25 % erwartet.1 Anstatt eine Liste von Links anzuzeigen, liefern Answer-Engine-Optimierung-Tools wie ChatGPT, Google KI Overviews und Perplexity jetzt direkte Antworten. Diese Verschiebung macht es für Websites schwieriger, sich mit traditionellen SEO-Methoden abzuheben. Hier kommen Answer-Engine-Optimierung-Tools ins Spiel. Wir untersuchen die…
Generative KI-ERP-Systeme: 10 Anwendungsfälle & Vorteile
Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Software hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe über Finanzen und Betrieb hinweg zu integrieren. Generative KI hat neben Technologien wie RPA das Potenzial, ERP-Prozesse zu verbessern. Der finanzielle Einsatz von generativer KI in ERP-Systemen kann die Automatisierung des gesamten Beschaffungs-bis-Zahlungs-Zyklus sowie Prozesse wie die Kreditorenbuchhaltung umfassen. Ein weiteres wichtiges Element für ERP-Systeme ist die Finanzplanung. Fortschrittliche generative…
Top 8 Open-Source-KI-Coding-Agenten
In früheren Evaluierungen haben wir sowohl Open-Source- als auch proprietäre Agentic CLIs verglichen und dabei den Fokus auf ihre Leistung bei Webentwicklungsaufgaben gelegt. Einige Open-Source-Agenten schnitten dabei genauso erfolgreich ab wie die kostenpflichtigen Optionen. Daher haben wir auch die besten Open-Source-Coding-Agenten für Nutzer mit Datenschutzbedenken aufgelistet. Informationen zur Methodik finden Sie im KI-Coding-Benchmark. Weitere Details…
10+ KI-Beschaffungs-Anwendungsfälle & Fallstudien
Da die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) von einem größeren Publikum geschätzt werden, wächst die Zahl der KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen täglich. KI im Beschaffungssektor bildet da keine Ausnahme. Sehen Sie einen umfassenden Überblick über den KI-Beschaffungsprozess mit einer detaillierten Darstellung der Gründe für seine Einführung, verschiedener Anwendungsfälle, der Top 5 KI-Beschaffungstools, spezifischer Fallstudien für…
KI-Rollups: Finanzierung, Investoren und Branchentrends
Wir haben 30 Investitionen mit über 130 Investoren aus den letzten 3 Jahren analysiert, um den aktuellen Trend bei KI-Rollups zu verstehen. Basierend auf unserer Analyse haben wir Investorenaktivität und -trends identifiziert, einschließlich der Anzahl der Investoren, die KI-Rollups unterstützen, der gesamten für KI-Rollups aufgebrachten Finanzierung und der führenden Branchen. Siehe die Methodik, um zu…
Vektordatenbank-Dimensionierungs- und Auswahlrechner
Die praktische Frage hinter einer selbst gehosteten Vektordatenbank für RAG ist, welche Engine auf einen bestimmten Server passt und welche die Arbeitslast ausschließt. Der folgende Rechner beantwortet beides, basierend auf unserem Benchmark von sieben selbst gehosteten Vektordatenbanken, die mit angeglichenem Recall auf identischen Embeddings getestet wurden. Fünf Kontrollkästchen oben im Rechner benennen fünf gängige RAG-Arbeitslasten,…
Benchmark für tabellarische Modelle: Leistung über 19 Datensätze
Wir haben 8 tabellarische Lernmodelle auf 19 realen Datensätzen mit rund 260.000 Stichproben verglichen, mit Datensatzgrößen von 435 bis 48.800 Zeilen. Jedes Modell lief auf derselben Maschine mit 5-facher Kreuzvalidierung und identischen Aufteilungen. Jeder Datensatz ist ein Round-Robin von direkten Vergleichen zwischen Modellen, entschieden durch die primäre Metrik. Elo fasst alle 483 Vergleiche zu einer…
LLM Inference-Engines: vLLM vs LMDeploy vs SGLang
Wir haben 3 führende LLM Inference-Engines auf NVIDIA H100 verglichen: vLLM, LMDeploy und SGLang. Jede Engine verarbeitete identische Workloads: 1.000 ShareGPT-Prompts mit Llama 3.1 8B-Instruct, um die tatsächliche Leistungsauswirkung ihrer Architekturentscheidungen und Optimierungsstrategien zu isolieren. Wir haben den Offline-Batch-Durchsatz über 10.000 gesamte Inferenzoperationen gemessen (1.000 Prompts × 10 Durchläufe pro Engine), um statistische Stabilität zu…