Im Rampenlicht
Gemini Spark: Googles Always-on-KI-Agent erklärt
Spark läuft rund um die Uhr in der Google Cloud und verknüpft Aufgaben über Workspace-Apps. Erfahre, was es kann, wie es sich mit Claude und ChatGPT vergleicht und worauf du achten solltest.
Tom Farnschläder
20. Mai 2026
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12 GPT-4 Open-Source-Alternativen
GPT-4 Open-Source-Alternativen, die eine ähnliche Leistung bieten können und weniger Rechenressourcen für die Ausführung benötigen. Diese Projekte werden mit Anleitungen, Codequellen, Modellgewichten, Datensätzen und Chatbot-UI geliefert.
Abid Ali Awan
10. September 2024
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Abid Ali Awan
10. September 2024
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Gemini Spark: Googles Always-on-KI-Agent erklärt
Spark läuft rund um die Uhr in der Google Cloud und verknüpft Aufgaben über Workspace-Apps. Erfahre, was es kann, wie es sich mit Claude und ChatGPT vergleicht und worauf du achten solltest.
Tom Farnschläder
20. Mai 2026
Google I/O 2026: Der Start der agentischen Gemini-Ära
Von Gemini 3.5 Flash und Gemini Omni bis Antigravity 2.0 und Gemini Spark: Das ist wirklich wichtig aus der agentenfokussierten I/O-2026-Keynote von Google.
Tom Farnschläder
20. Mai 2026
Gemini 3.5 Flash: Googles schnellstes agentisches Modell
Google hat auf der I/O 2026 Gemini 3.5 Flash vorgestellt – ein Modell, das Gemini 3.1 Pro auf agentischen und Coding-Benchmarks übertrifft und dabei viermal schneller läuft als Wettbewerber.
Matt Crabtree
19. Mai 2026
Was ist ein Agent Harness? Wie KI-Agenten Tools, Speicher und Kontrolle erhalten
Erfahre, was ein Agent Harness ist, warum KI-Agenten eines brauchen, wie es sich von Frameworks und Runtimes unterscheidet und welche Tools Entwickler für harness-ähnliche Systeme nutzen können.
Khalid Abdelaty
15. Mai 2026
OpenAI Codex vs. GitHub Copilot: Der umfassende Guide
Codex übergibt Aufgaben an einen autonomen Agenten. Copilot hält dich in deiner IDE im Loop. Dieses Grundprinzip reicht, um die richtige Wahl zu treffen.
Nikhil Adithyan
14. Mai 2026
Interaktionsmodelle: Was TML-Interaction-Small richtig macht
Mira Muratis Thinking Machines Lab hat ein Modell gebaut, das gleichzeitig zuhört und spricht. Wir erklären die Funktionen und vergleichen es mit GPT-Realtime-2.
Tom Farnschläder
13. Mai 2026
KI-Lernplan 2026: Die besten Ressourcen für Einsteiger
Ein strukturierter KI-Lernplan mit den besten Kursen und Ressourcen, um KI von Grund auf zu lernen – von Python-Grundlagen bis zu LLMs und agentischer KI.
Matt Crabtree
13. Mai 2026
Was ist Seedance 2.0? Ein Guide mit Beispielen
Entdecke die quad‑modalen Eingabe‑ und Referenzfunktionen von Seedance 2.0. Erfahre, wie es funktioniert, wie du Zugriff bekommst und wie es sich mit Sora 2 vergleicht.
Tom Farnschläder
12. Mai 2026
Die KI-Kompetenzlücke 2026: Warum die meisten KI-Trainings nicht in echte Fähigkeiten münden
59% der Enterprise-Führungskräfte sagen 2026: Ihre Organisation hat eine KI-Kompetenzlücke – obwohl die meisten bereits in irgendeine Form von KI-Training investieren.
Lynn Heidmann
12. Mai 2026
Gemini 3.1: Features, Benchmarks, Praxistests und mehr
Lerne Gemini 3.1 Pro kennen, Googles aktuelles Reasoning-Modell. Entdecke Features, Benchmarks, Praxistests und den Vergleich mit Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.2.
Khalid Abdelaty
12. Mai 2026
Lerne den Dozenten kennen: Fiodar Sazanavets über Azure, KI-Engineering und echte Cloud-Kompetenzen für den Job
In dieser Folge unserer Reihe „Meet the Instructor“ sprechen wir mit Fiodar Sazanavets, einem Software Engineer mit Schwerpunkt .NET, C#, Azure und KI-Engineering.
Lynn Heidmann
12. Mai 2026
SubQ AI erklärt: Wie gut ist das LLM mit 12M Kontextfenster?
Subquadratics SubQ-Modell verspricht ein 12M-Token-Kontextfenster, 52× Effizienz und Spitzenleistung. So funktioniert die SSA-Architektur – und das sagen die Benchmarks wirklich.
Srujana Maddula
12. Mai 2026