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AI AI & LLM Apple

Sprachmodelle auf dem eigenen Rechner ausführen: Apple Silicon, Quantisierung und was tatsächlich passt

Lokale Sprachmodelle sind für einen großen Teil der praktischen Arbeit gut genug. Wie die Speicherbandbreite die Geschwindigkeit begrenzt, was in den vorhandenen Arbeitsspeicher passt und wie viel Qualität die Quantisierung tatsächlich kostet.

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AI AI Engineering Python

Fish Audio implementieren: API, Voice Cloning, Streaming und die tatsächlichen Kosten

Eine praxisnahe Integrationsanleitung für Fish Audio: REST-Endpunkt und headerbasierte Modellauswahl, das Python SDK, warum das kostenlose Modell dieselbe Engine wie s2.1-pro nutzt, beide Wege für Voice Cloning.

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Fish Audio sammelt 52 Millionen Dollar für Voice AI: Was die Open-Core-Strategie für Entwickler bedeutet

Fish Audio hat eine Seed-Runde über 52 Millionen Dollar abgeschlossen: mit rund einem Jahr am Markt, 21 Millionen Dollar wiederkehrendem Umsatz und mehr als 8 Millionen Nutzern.

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Claude Fable 5 effizient prompten: Ein praktischer Leitfaden

Ein praxisnaher Leitfaden zum effizienten Prompten von Claude Fable 5: vorangestellte Aufgabenbeschreibungen, Aufwands-Sweeps mit ausführbarem Python, Prompt-Caching, das wiederholte Präfixe zum Zehntel des Preises abrechnet.

vor 1 Monat 263

AI Architecture Programming

Der KI-App-Stack 2026: Modelle, Tools, Queues, Vektorstores und Observability

Eine Architekturkarte einer produktiven KI-Anwendung im Jahr 2026: Model Gateway, Orchestrierung, Queues und Worker, die Vektor-/Cache-/Datenbank-Datenschicht mit den Entscheidungen, die bei Skalierung zählen.

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AI Programming

KI-Coding-Assistenten: So nutzen Sie sie, ohne die Codequalität zu zerstören

Ein meinungsstarker Leitfaden zum Einsatz von KI-Coding-Assistenten, ohne Ihre Codebasis zu ruinieren: wo sie glänzen, wo sie schaden, Review-Disziplin, Qualität, Sicherheitsfallen und Teamnormen, die KI-Schulden verhindern.

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RAG ist nicht nur Suche: Chunking, Ranking, Reranking und Halluzinationskontrolle

Gehen Sie über naive Vektorsuche hinaus: mit durchdachtem Chunking, hybridem Keyword- und semantischem Ranking per RRF, Cross-Encoder-Reranking, Kontextzusammenstellung und mehrstufiger Halluzinationskontrolle.

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AI Databases Programming

Aufbau eines privaten RAG-Systems: Architektur, Embeddings, Vektordatenbanken und Evaluierung

Ein vollständiger Architekturüberblick für ein privates, selbst gehostetes RAG-System: von der Datenaufnahme über Chunking und Embeddings bis zu Vektordatenbanken und dem Evaluierungskreislauf, der Vertrauen schafft.

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Python AI

Eine praktische Einführung in LLMs und RAG mit Python und wie es danach weitergeht

Das Finale: LLMs erklärt mit den Konzepten, die Sie bereits kennen, Tokens und Prompts, Ihr erster Claude-API-Aufruf aus Python, eine einfache RAG-Engine im Browser und die vollständige Übersicht über die weiterführende LLM- und MCP-Serie für die Produktion.

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Python AI

Grundlagen des maschinellen Lernens in Python: Erste Modelle mit scikit-learn

Lektion 14: Trainieren Sie Ihre ersten echten Machine-Learning-Modelle mit scikit-learn: Merkmale und Labels, Trainings-/Testaufteilung, fit/predict/score, einen lesbaren Entscheidungsbaum, k-Nächste-Nachbarn und Overfitting: live im Browser.