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
DGX Spark Alternativen: RTX, Ryzen KI Halo und Mac Studio
Wir vergleichen veröffentlichte Inference-Benchmarks für DGX Spark, RTX und Ryzen KI Halo, einschließlich Prompt-Verarbeitung, Token-Generierung und längeren Kontexten. Zu den Alternativen gehören Framework Desktop, Mac Studio und GB10-Systeme anderer Hersteller. Die Decode-Geschwindigkeit misst die pro Sekunde generierten Output-Tokens. Höhere Werte bedeuten eine schnellere Antwortgenerierung. Alle sechs Ergebnisse verwenden GPT-OSS 20B MXFP4 in Ollama bei Batchgröße…
Cloud GPU-Mietpreisindex
Wir verfolgen veröffentlichte Cloud-GPU-Mietpreise für 17 Models bei 75 Anbietern und decken On-Demand-, Spot- und Reservierungstarife ab. Zuletzt veröffentlicht weist den größten Preisanstieg unter den drei Gruppen auf. Sein On-Demand-Median stieg von $2,12 pro GPU-Stunde im Oktober 2024 auf $4,72 im September 2026. Im selben Zeitraum bewegte sich die Gruppe Modern von $1,35 auf $1,45,…
Kostenlose Cloud-GPUs: Modelle, Limits und Zugriffsanforderungen
Kostenlose Cloud-GPUs sind über Python-Notebooks, KI-Demos und monatliche Compute-Guthaben verfügbar. Vergleichen Sie GPU-Hardware, free-Kontingente und Zugriffsanforderungen oder prüfen Sie, welche Dienste zu Ihrer Arbeitslast passen. Zwei T4s bieten zwei getrennte 16-GB-Speicherzuweisungen. Das Ausführen eines Modells über beide hinweg erfordert Software, die Arbeitslast verteilt. Die kombinierte Kapazität macht aus keiner der beiden GPUs ein 32-GB-Gerät.…
KI-Coding-Benchmark: Claude Code vs Cursor
Im KI-Coding hat sich der Markt in zwei Kategorien aufgesplittert: Agentic CLI-Tools und in IDEs eingebettete KI-Code-Editoren. Jede behauptet, die Entwicklung zu automatisieren. Nur wenige Vergleiche zeigen, wie sie sich unter identischen Arbeitslasten unterscheiden. Wir haben jeden Agenten über 10 Full-Stack-Webentwicklungsaufgaben hinweg getestet, dabei ~600 atomare Validierungsprüfungen pro Agent und mehr als 9.600 automatische Testausführungen…
Agentic RAG-Benchmark: Multidatenbank-Routing über 36 LLMs
Wir haben 36 große Sprachmodelle beim Cross-Database-Routing getestet. Jedes Modell erhält eine natürlichsprachliche Frage und 11 SQL-Datenbanken, die auf Absatzebene beschrieben sind, und muss dann entscheiden, welche Datenbank die Antwort enthält, bevor es SQL schreibt. Die 11 Datenbanken wurden aus 80 BIRD-SQL-Kandidaten ausgewählt, indem ihre Beschreibungseinbettungen geclustert wurden, sodass die Kandidaten semantisch nahe beieinander liegen…
Text-zu-SQL: Vergleich der LLM-Genauigkeit
Wir haben 36 große Sprachmodelle über 759 Fragen aus BIRD-SQL ausgeführt, wobei jedes Modell SQL gegen eine Datenbank schrieb, die es selbst aus 11 Kandidaten identifizieren musste. Jede parsebare Abfrage wurde gegen die echte Datenbank ausgeführt und ihre Ergebnismenge mit der Ergebnismenge der Gold-Abfrage von BIRD verglichen. Fehlende, fehlerhafte und bei der Ausführung fehlgeschlagene Abfragen…
Wu Dao 3.0: Chinas Version von GPT-5
Als die USA den Zugang Chinas zu fortschrittlichen Chips unterbrachen, stand die Beijing Academy of Artificial Intelligence vor einer Wahl: sich über Einschränkungen beschweren oder Wege finden, sie zu umgehen. Sie wählten die zweite Option. Wu Dao 3.0, das im Juli 2023 veröffentlicht wurde, verwirft das alte Spielbuch. Keine riesigen Modelle mit Billionen von Parametern,…
World Foundation Models: 10 Anwendungsfälle
Das Training von Robotern und autonomen Fahrzeugen (AVs) in der physischen Welt kann kostspielig, zeitaufwendig und riskant sein. World Foundation Models bieten eine skalierbare Alternative, indem sie realistische Simulationen realer Umgebungen ermöglichen. Diese Models beschleunigen Entwicklung und Einsatz in Robotik, AVs und anderen Bereichen, indem sie die Abhängigkeit von physischen Tests verringern. Erfahren Sie, wie…
Zeitreihen-Foundation-Models: Anwendungsfälle & Vorteile
Zeitreihen-Foundation-Models (TSFMs) sind vortrainierte Models, die Zeitreihendaten prognostizieren, klassifizieren, imputieren und Anomalien erkennen, ohne für jedes Dataset oder jede Branche ein separates Model zu benötigen. TSFMs verwenden Transformer-basierte Architekturen und umfangreiche Zeitreihen-Datasets, um über Domänen wie Finanzen, Einzelhandel, Energie und Gesundheitswesen zu generalisieren. Entdecken Sie die Architektur, Anwendungsfälle, branchenweite Einführung, Vorteile, Herausforderungen und Vergleiche von…
Top 20 KI-Anwendungen für Nachhaltigkeit und 7 Tools
Durch den Einsatz generativer KI für Logistikoptimierung, Bedarfsprognosen und Abfallreduzierung können Unternehmen ihre Emissionen über die KI-Systeme hinaus in ihren gesamten Betriebsabläufen senken. Entdecken Sie 7 Nachhaltigkeits-KI-Tools und 20 Anwendungen mit Praxisbeispielen, die KI nutzen, um eine intelligentere, effizientere und nachhaltigere Zukunft zu gestalten. Google KI für Nachhaltigkeit umfasst eine Reihe angewandter KI-Projekte, die direkt…