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.
Künstliche Intelligenz erkunden
17 Generative KI Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
Gesundheitssysteme stehen vor wachsenden Datenmengen, Personalmangel und steigenden Erwartungen an eine personalisierte Versorgung. Generative KI entwickelt sich zu einer wichtigen Lösung, indem sie unstrukturierte medizinische Daten wie klinische Notizen, Bildgebungsberichte und Patientenhistorien in Erkenntnisse für Kliniker und Administratoren umwandelt. Entdecken Sie, wie generative KI in der Gesundheitsversorgung, Verwaltung und im Bevölkerungsgesundheitsmanagement eingesetzt wird, sowie die…
Vergleich der KI-Einnahmen über den gesamten Stack hinweg
Der KI-Markt ist in allen vier Schichten (Daten, Rechenleistung, Modelle und Anwendungen) rasant gewachsen. Beispielsweise stieg der Rechenzentrumsumsatz von NVIDIA von $47.5B auf $115.2B in einem einzigen Jahr; OpenAI erreichte einen Jahresumsatz von etwa $13B; und Anthropic näherte sich $7B an jährlich wiederkehrenden Umsätzen (ARR). Wir haben Umsatzdaten von über 100 KI-Unternehmen verfolgt. Erfahren Sie,…
LLM VRAM-Rechner für Selbsthosting
Einen LLM selbst zu hosten bedeutet, die Inferenz auf Hardware auszuführen, die der Betreiber kontrolliert, anstatt über eine API eines Drittanbieters, was die Kosten, die Datenkontrolle und das Datenschutzprofil verändert. Ob ein Modell überhaupt läuft, hängt vom Speicher ab. Der Rechner schätzt den benötigten VRAM oder vereinheitlichten Speicher, um ein Modell lokal auszuführen, basierend auf…
Benchmark von 40+ LLMs im Finanzwesen: Claude Fable 5 & GPT-5.6 Sol
Wir haben 40+ LLMs im Finanzwesen anhand von 238 schwierigen Fragen aus dem FinanceReasoning-Benchmark evaluiert, um herauszufinden, welche Modelle bei komplexen Finanzlogik-Aufgaben wie Bilanzanalyse, Prognosen und Kennzahlenberechnungen hervorragend sind. Wir haben LLMs auf 238 schwierigen Fragen aus dem FinanceReasoning-Benchmark (Tang et al.) evaluiert.1 Diese Untergruppe zielt auf die anspruchsvollsten Finanzlogik-Aufgaben ab und bewertet komplexe, mehrstufige…
LLM-Automatisierung: Top 7 Tools & 8 Fallstudien
LLM-Automatisierung bezeichnet den Wandel hin zu intelligenten Automatisierungstools, die LLMs nutzen, einschließlich KI-Agenten, feinabgestimmten LLMs und RAG-Modellen, um Aufgaben zu automatisieren und zu koordinieren. Erkunden Sie, was LLM-Automatisierung ist, ihre wichtigsten praktischen Anwendungen und die wesentlichen Tools: LLM in der Automatisierung sind ein systematischer Ansatz, der Natural Language Processing (NLP) mit bestehenden Prozessautomatisierungsmethoden kombiniert. Es…
Empfehlungssysteme: Anwendungen und Beispiele
Wir haben die Haupttypen von Empfehlungssystemen, Schlüsselkonzepte und reale Anwendungen untersucht und LightFM, Cornac BPR und TensorFlow Recommenders anhand von AUC, Precision@10 und Recall@10 bewertet. Diese Bibliotheken implementieren Algorithmen des maschinellen Lernens, um Trainingsdaten zu verarbeiten und personalisierte Empfehlungen mithilfe kollaborativer oder inhaltsbasierter Filtertechniken zu generieren. Darüber hinaus implementieren diese Bibliotheken Modelle des maschinellen Lernens,…
Top 6 KI-App-Builder: Lovable, Base44 & Glide
Wir haben die 6 besten No-Code/Low-Code KI-App-Builder mit einem Prompt in 15 Dimensionen getestet, darunter Einrichtung, Durchsuchen, Checkout, Design und Benutzerfreundlichkeit. Lesen Sie die Benchmark-Methodik und Bewertung, um zu sehen, wie wir diese Tools getestet haben. Lovable lässt sich am besten als KI-gestützter Low- oder No-Code-App-Builder mit codeorientierter Ausgabe beschreiben. Benutzer erstellen hauptsächlich über natürliche…
200+ Führende KI-Benchmarks
Wir haben eine Liste mit über 200 KI-Benchmarks für LLMs, GPUs, Cloud-GPUs, KI-Agenten, tabellarische KI und Cybersicherheit zusammengestellt, die noch nicht gesättigt sind. Wir stellten fest, dass die Benchmarking-Aktivität in den Jahren 2024–2025 relativ gering und stabil war, dann aber Anfang 2026 anstieg. Dies spiegelt das rasante Wachstum der zu evaluierenden KI-Systeme wider, insbesondere da…
LLM-Latenz-Benchmark nach Anwendungsfällen
Wir haben 11 führende große Sprachmodelle mit insgesamt 1.320 Anfragen einem Benchmark unterzogen, wobei wir zwischen Reasoning- und Nicht-Reasoning-Modellen unterschieden und die Time to First Token, die Latenz pro Token sowie die gesamte Antwortzeit gemessen haben. Details zur Messung der Latenz finden Sie hier. Wir berichten über Reasoning- und Nicht-Reasoning-Modelle getrennt. Reasoning-Modelle verbringen mehrere Sekunden…
Vergleichen Sie 20+ verantwortungsvolle KI-Plattformen & Bibliotheken
Der Markt für verantwortungsvolle KI-Plattformen umfasst zwei Arten von Software:Enterprise-Plattformen für verantwortungsvolle KI und Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken für verantwortungsvolle KI. Wir haben einige der anerkanntesten Tools basierend auf Metriken wie Bewertungsvolumen, Funktionsumfang, GitHub-Bewertungen und Referenzen von Fortune 500 aufgelistet. Hier sind einige dieser führenden Tools: Data Governance bezieht sich auf das übergreifende Framework, das Datenpraktiken…