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Blog · Seite 56
Eine Marke ist nicht mehr, was du sagst, sondern was man online findet.
Function Calling lässt ein KI Modell entscheiden, welche Ihrer Funktionen es mit welchen Argumenten aufruft. Wir erklären Ablauf, Risiken, den Unterschied zu MCP und eine Checkliste.
C2PA ist ein offener Standard, der mit einem signierten Eintrag belegt, woher ein Bild stammt und wie es sich verändert hat. Wir erklären Grenzen, Wasserzeichen und Praxisschritte.
Ein Kontextfenster ist die Textmenge, die ein KI Modell gleichzeitig berücksichtigt. Wir erklären Tokens, Kosten, den Effekt Lost in the Middle und den Unterschied zu Gedächtnis und RAG.
RLHF, also bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback, macht Sprachmodelle hilfreicher und sicherer. Wir erklären Belohnungsmodell, Grenzen und Alternativen verständlich.
Structured Output lässt eine KI Antwort einem Schema folgen. Erfahren Sie den Unterschied zum JSON Modus, die Grenzen, den Validierungsablauf und den Vergleich mit Function Calling.
Overfitting bedeutet, dass ein Modell Trainingsdaten auswendig lernt und bei neuen Daten versagt. Wir erklären Ursachen, Unteranpassung und praktische Gegenmaßnahmen.
MCP (Model Context Protocol) ist ein offenes Protokoll, das KI Anwendungen standardisiert mit Werkzeugen und Datenquellen verbindet. Wir erklären Funktionsweise, Risiken und Einsatzfälle.
KI Bias ist die systematische Benachteiligung bestimmter Gruppen durch ein Modell. Wir erklären Ursachen, Beispiele, Messung und Gegenmaßnahmen verständlich für Unternehmen.
KI, die auf Smartphone, Kamera oder Laptop statt in der Cloud läuft: So funktioniert sie, welche Vorteile und Grenzen sie hat, was eine NPU ist und wann sie sich lohnt.
Prompt Caching speichert den wiederkehrenden Anfang eines Prompts beim Anbieter und senkt Kosten und Wartezeit. Wir erklären Funktionsweise, Grenzen und den Unterschied zu Redis.
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