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 die KI-Landschaft prägen.
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Zeitreihen-Fundamentmodelle: Anwendungsfälle & Vorteile
Zeitreihen-Fundamentmodelle (TSFMs) bauen auf Fortschritten bei Fundamentmodellen aus der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildverarbeitung auf. Mit transformerbasierten Architekturen und groß angelegten Trainingsdaten erreichen sie Zero-Shot-Leistung und passen sich in Sektoren wie Finanzen, Einzelhandel, Energie und Gesundheitswesen an. Entdecken Sie die Architektur, Anwendungsfälle, die Branchenadoption, Vorteile, Herausforderungen und Vergleiche von Zeitreihen-Fundamentmodellen mit bestehenden Modellen: Zeitreihen-Fundamentmodelle…
LLM in der Cybersicherheit
Wir haben 7 große Sprachmodelle in 9 Cyberbereichen mit SecBench evaluiert, einem groß angelegten und mehrformatigen Benchmark für Sicherheitstasks. Wir haben jedes Modell an 44.823 Multiple-Choice-Fragen (MCQs) und 3.087 Kurzantwort-Fragen (SAQs) getestet, die Bereiche wie Datensicherheit, Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Netzwerksicherheit, Schwachstellenmanagement und Cloud-Sicherheit abdecken. Diese großen Sprachmodelle wurden nicht ausschließlich auf Cybersicherheitsdaten trainiert, können aber…
GPU-Marktplatz: Vast.ai vs Shadeform vs Prime Intellect
Verfügbare GPU-Kapazität zu angemessenen Preisen zu finden, ist zu einer kritischen Herausforderung für KI-Teams geworden. Während große Cloud-Anbieter wie AWS und Google Cloud GPU-Instanzen anbieten, sind diese oft ausgelastet oder teuer. GPU-Marktplatz-Aggregatoren haben sich als Alternative etabliert und verbinden Nutzer über eine einzige Schnittstelle mit Dutzenden von Anbietern. Unten sehen Sie die Aufteilung der Suchmarktanteile…
Top 25 Chatbot-Fallstudien & Erfolgsgeschichten
Der weltweite Chatbot-Markt liegt bei rund 11,8 Milliarden Dollar, wächst jährlich um 23 % und soll bis 2030 27 Milliarden Dollar erreichen.1 Die meisten Implementierungen scheitern. Die Bots, die Bestand haben, sind für eine einzige spezifische Aufgabe gebaut und führen diese besser, schneller oder günstiger aus, als ein menschlicher Mitarbeiter es skalierbar könnte. Wir haben…
Banking-Chatbots: 8 Tools, 5 Anwendungsfälle & Praktiken
Branchen, in denen der Kundenservice oberste Priorität hat, sehen sich aufgrund der Nachfrage nach exzellentem Kundenservice steigenden Kosten gegenüber. Banking-Chatbots ermöglichen es Kunden, Transaktionen per Sprache oder Text abzuschließen, was die Betriebskosten senkt und die Kundenzufriedenheit erhöht. Bis 2026 verarbeitet der virtuelle Assistent Erica von Bank of America täglich 2 Millionen Kundeninteraktionen und spart der…
ChatGPT für den Kundenservice: Top 10 Anwendungsfälle
ChatGPT hat sich im Kundenservice von einer Neuheit zu einer Infrastruktur entwickelt. Unternehmen nutzen es, um Reaktionszeiten zu verkürzen, Volumen zu bewältigen, das ihre Teams nicht absorbieren können, und die Kosten für Routineinteraktionen zu senken. Die Ergebnisse variieren jedoch stark, je nachdem, wie es implementiert wird. OpenAI hat GPT-5.2 veröffentlicht, ein deutlich leistungsfähigeres Modell, das…
Chatbot vs ChatGPT: Unterschiede & Funktionen
Herkömmliche Chatbots rufen vorgefertigte Antworten aus einer festen Wissensbasis ab. ChatGPT generiert Antworten von Grund auf neu unter Verwendung eines großen Sprachmodells, das mit breiten Daten im Internetmaßstab trainiert wurde. Dieser einzige architektonische Unterschied ist der Grund, warum sie völlig unterschiedliche Probleme lösen und warum die Wahl des falschen Zeit und Geld kostet. Lassen Sie…
20 Chatbot-Unternehmen für den Einsatz
Bei über 200 Chatbot-Plattformen auf dem Markt ist die Wahl nicht offensichtlich. Der richtige Anbieter hängt von drei Dingen ab: Wie Ihr Team bauen möchte (Drag-and-Drop vs. Code), welche Systeme Sie verbinden müssen und wie viel Gesprächsvolumen Sie tatsächlich bewältigen. Wir haben die 20 am weitesten verbreiteten Chatbot-Plattformen für den Aufbau von Produktionsanwendungen verglichen. Tabelle…
Spracherkennung: 12 Anwendungsfälle & Beispiele
Unternehmen generieren große Mengen an Sprachdaten aus Anrufen, Meetings und Sprachschnittstellen, aber die manuelle Verarbeitung dieser Daten ist langsam und schwer skalierbar. Spracherkennung (auch automatische Spracherkennung oder Speech-to-Text genannt) wandelt gesprochene Sprache in Text um und ermöglicht es Systemen, sprachbasierte Arbeitsabläufe wie Anruftranskription, Sprachassistenten und Meeting-Zusammenfassungen zu analysieren und zu automatisieren. Erkundung, wie Spracherkennung funktioniert,…
LLM Quantisierung: BF16 vs FP8 vs INT4
Wir haben Qwen3-32B auf 4 Genauigkeitsstufen (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) auf einer einzelnen NVIDIA H100 80GB GPU getestet. Jede Konfiguration wurde auf 2 Benchmarks (~12,2K Fragen) bewertet, die Wissen und Code-Generierung abdecken, sowie auf 2.000+ Inferenzläufen zur Messung des Durchsatzes. Int4 ist 2,7-mal schneller als BF16, verliert jedoch weniger als 2 Punkte auf MMLU-Pro, während…