KI
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.
Stand der OCR-Technologie im Jahr: Ist sie tot oder ein gelöstes Problem?
Die optische Zeichenerkennung (OCR) zählt zu den frühesten Forschungsgebieten der künstlichen Intelligenz. Heute ist OCR eine relativ ausgereifte Technologie und wird nicht mehr als KI bezeichnet. Dies verdeutlicht das Zitat des Pulitzerpreisträgers Douglas Hofstadter: „KI ist alles, was noch nicht getan wurde.
Vergleich der besten Bilderkennungstools im Jahr
Wir evaluierten die Leistung führender Cloud-Bilderkennungstools für Objekterkennungsaufgaben im realen Einsatz, indem wir ihre Standard-API-Konfigurationen anhand von 100 Bildern in fünf Klassen verglichen. Dies umfasste den Vergleich der Leistung, die Analyse von Funktionen und den Preisvergleich der Serviceangebote. Benchmark-Ergebnisse: Leistungsübersicht bei IoU=0,5.
LLM Observability Tools: Weights & Biases, Langsmith
LLM-basierte Anwendungen werden immer leistungsfähiger und komplexer, wodurch ihr Verhalten schwerer zu interpretieren ist. Jede Modellausgabe resultiert aus Eingabeaufforderungen, Werkzeuginteraktionen, Abrufschritten und probabilistischen Schlussfolgerungen, die nicht direkt einsehbar sind. Die Beobachtbarkeit von LLM begegnet dieser Herausforderung, indem sie kontinuierliche Einblicke in die Funktionsweise von Modellen unter realen Bedingungen ermöglicht.
Die 9 führenden KI-Infrastrukturunternehmen und -anwendungen
Viele Organisationen investieren massiv in KI, doch die meisten Projekte scheitern bei der Skalierung. Nur 10–20 % der KI-Prototypen erreichen den vollständigen Einsatz. Ein Hauptgrund dafür ist, dass bestehende Systeme nicht für die Anforderungen großer Datensätze, Echtzeitverarbeitung oder komplexer Modelle des maschinellen Lernens ausgelegt sind.
Cloud-GPUs für Deep Learning: Verfügbarkeit und Preis/Leistung
Wenn Sie bezüglich des GPU-Modells flexibel sind, ermitteln Sie die kostengünstigste Cloud-GPU anhand unseres Benchmarks von 10 GPU-Modellen in Szenarien zur Bild- und Textgenerierung und -optimierung. Cloud-GPU-Preis pro Durchsatz: Zwei gängige Preismodelle für GPUs sind „On-Demand“- und „Spot“-Instanzen.
Die 30 besten Cloud-GPU-Anbieter und ihre GPUs im Jahr
Wir haben die 10 gängigsten GPUs in typischen Szenarien getestet (z. B. Feinabstimmung eines LLM wie Llama 3.2). Basierend auf diesen Erkenntnissen: Ranking: Sponsoren sind verlinkt und oben hervorgehoben. Anschließend werden Hyperscaler nach ihrem US-Marktanteil aufgelistet. Danach werden die Anbieter nach der Anzahl der von ihnen angebotenen Modelle sortiert.
Preisindex für Cloud-GPU-Miete
Die On-Demand-Preise für Cloud-GPUs der neuesten Generation (B200, B300, MI300X, RTX 5090) haben sich im letzten Jahr etwa verdoppelt, während die Preise für Mainstream-Karten (H100, H200, A100) relativ stabil blieben. Wir erstellen den GPU-Index monatlich anhand von Daten von 58 Anbietern und 17 GPU-Modellen und berücksichtigen dabei On-Demand-, Spot- und Jahresreservierungstarife. Preistrends nach GPU-Generation (siehe Grafik […]).
Die 14 besten KI-Excel-Tools im Vergleich
79 % der Unternehmen geben an, bereits KI-gestützte Systeme im Einsatz zu haben, und zwei Drittel dieser Nutzer berichten von einer messbaren Produktivitätssteigerung durch diese Systeme. Wir haben 14 KI-Tools für Excel getestet und verglichen, um ihre Leistungsfähigkeit zu ermitteln. Quadratic, R2 Copilot und Paradigm erzielten die höchsten Erfolgsquoten (75 %), wobei ihre Stärken vor allem im Bereich strukturierter Finanzdaten zu finden sind.
KI-Textgenerierung: Die 17 wichtigsten Anwendungsfälle und 5 Fallstudien
Generative KI, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, ermöglicht die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Code, Bilder, Designs und Videos, indem sie aus vorhandenen Daten lernt und darauf aufbaut. Erfahren Sie anhand von 17 Anwendungsfällen und 5 Fallstudien, wie generative KI zur Textgenerierung eingesetzt werden kann.
25 Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen mit Beispielen
Die Gesundheitssysteme stehen aufgrund steigender Patientendatenmengen und der zunehmenden Nachfrage nach personalisierter Versorgung unter wachsendem Druck. Anwendungen von KI im Gesundheitswesen haben sich als vielversprechende Lösung für diese Herausforderungen erwiesen, indem sie Prozesse optimieren, die diagnostische Genauigkeit erhöhen und die Behandlungsergebnisse verbessern. Eine aktuelle Studie zeigt, dass hybride Teams aus menschlichen Klinikern und KI-Systemen präzisere Ergebnisse erzielen.