Gedanken zu Design, Entwicklung, KI-Infrastruktur und Produktentwicklung.
KI-Agenten haben zwei nicht vertrauenswürdige Eingaben: Code, den das Modell schreibt, und Tool-Ausgaben, die es liest. Für die eine gibt es jetzt eine echte WASM-Sandbox; für die andere, MCP Tool Poisoning, nicht.
AI & TechnologyMark Shuttleworth baute Ubuntu auf einer Idee: Linux für Menschen, freie Software für alle – verwurzelt in ubuntu, Menschlichkeit gegenüber anderen.
Engineering & CraftRoberto Ierusalimschy entwarf Lua nach einem Prinzip: Mechanismen statt Vorgaben – klein, schnell, einbettbar, mit Hebeln statt Regeln.
Engineering & CraftFei-Fei Li gab der KI mit ImageNet ihre Augen – die Wette, dass Daten im großen Maßstab die fehlende Zutat waren, nicht ein clevereres Modell.
Engineering & CraftYann LeCun baute Deep Learning auf der Faltung auf und setzte dann auf unüberwachtes Weltwissen statt auf immer größere LLMs.
Engineering & CraftWidgets, Control-Center-Steuerelemente und Live Activities in iOS 26 sind Oberflächen für App Intents – ein einziger Intent treibt sie alle an.
AI & TechnologyDemis Hassabis baute allgemeine Intelligenz – Spiele als Testfeld, Neurowissenschaft als Vorbild – und gewann für die Proteinfaltung den Nobelpreis.
Engineering & CraftRadia Perlman erfand das Spanning Tree Protocol: Netze, die sich selbst heilen – schleifenfrei, korrekt, selbst wenn Knoten lügen. Robustheit zuerst.
Engineering & CraftMargaret Hamilton prägte den Begriff „Software Engineering" und schrieb den Apollo-Flugcode, der den 1202-Alarm überstand. Keine zweite Chance.
Engineering & CraftSwift 6.2 kehrt Concurrency um: Modul standardmäßig auf MainActor (SE-0466), nonisolated async beim Aufrufer (SE-0461), Ausbruch mit @concurrent.
AI & TechnologyFoundation Models liefert Apples versiegeltes On-Device-LLM. MLX führt Ihr eigenes aus: Open-Weight-Modelle und LoRA-Feintuning auf Apple Silicon.
AI & TechnologyRaj Reddy ebnete den Weg zu Maschinen, mit denen man spricht: Spracherkennung, Blackboard-Modell – und KI für die Ärmsten der Welt, nicht die Reichsten.
Engineering & CraftTechnisches 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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Cels
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