Gedanken zu Design, Entwicklung, KI-Infrastruktur und Produktentwicklung.
In 200.000 Mehrrunden-Sitzungen verlieren LLMs 39 % Genauigkeit. Drei Mechanismen führen zum Zusammenbruch – größere Kontextfenster beheben keinen davon.
AI & Technology15.800 Obsidian-Notizen im Einbettungsraum offenbaren drei Wissenstopologien. Jede hat Fehlermuster, die Sie mit Brückennotizen umformen können.
AI & TechnologyFünf Forschungsgruppen, ein Problem: KI-Agenten produzieren Code schneller, als Entwickler ihn verstehen können. Die Schulden stecken in Ihrem Kopf.
AI & TechnologyEin praxisnahes GLSL-Playground für schnellen Aufbau von Shader-Intuition: Presets, Live-Controls und WebGL ohne Framework.
Interactive ExplorationsCraig Reynolds' Boids-Algorithmus zeigt, wie drei lokale Regeln globale Koordination erzeugen – und wo Multi-Agenten-KI dieselben Fehlermodi erbt.
Interactive ExplorationsDie meisten Agentenanweisungen definieren Verhalten. Die fehlende Ebene lehrt Selbstbewertung: ein metakognitives Framework aus 95 Hooks.
AI & TechnologyFastAPI + HTMX + reines CSS mit null Build-Tools und perfekten Lighthouse-Werten. Echte Produktionszahlen, ehrliche Kompromisse und klar gezogene Grenzen.
Engineering PracticeEine 733 Zeilen lange Python-Pipeline bewertet Notizen über vier Dimensionen und ordnet 7.700+ Elemente deterministisch zu. Algorithmus und Ergebnisse.
Engineering PracticeContext Engineering für KI-Agenten: 650 Dateien, sieben Schichten, drei Produktionsausfälle, reale Token-Budgets und das System, das sie überlebt hat.
AI & TechnologyNegativraum ist Infrastruktur, nicht Abwesenheit. Wie Leere, Stille und Weißraum Struktur in Physik, Musik und Design schaffen.
Design & UXMulti-Agent-Deliberation erkennt Fehler, die Einzelagenten-Systeme übersehen. Die Architektur, die Sackgassen und was sich zu bauen lohnt.
AI & TechnologyMein Claude Code-Agent übernahm jede schlampige Angewohnheit in Maschinengeschwindigkeit. Was half: 3 Philosophien, 150+ Qualitätsgates und 95 Hooks.
AI & TechnologyTechnisches Schreiben bei Introl
Umfassende Hardware-Empfehlungen und Kostenanalyse für den lokalen Betrieb großer Sprachmodelle.
GPU-Auswahlguide zum Vergleich der neuesten NVIDIA-Datencenter-Beschleuniger für verschiedene KI-Workloads.
Tiefgehende technische Analyse der Evolution von Googles Tensor Processing Unit von TPUv1 bis TPUv5.
Ressourcen-Sharing-Strategien für GPU-Cluster in containerisierten Umgebungen.
Leitfaden zum Aufbau und zur Verwaltung von verteiltem KI-Computing mit dem Ray-Framework.
Analyse der Open-Source-LLM-Ökonomie und DeepSeeks Wettbewerbspositionierung.
Zukünftige Stromanforderungen für Rechenzentren und NVIDIAs GPU-Roadmap der nächsten Generation.
Kleine modulare Reaktorlösungen für die Stromversorgung der KI-Infrastruktur der nächsten Generation.
Technische Analyse der Multi-Head-Compression-Architektur-Innovationen von DeepSeek.
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