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KI-Artikel

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Techniken, Werkzeuge und Forschungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Unser KI-Blog spricht über Datenwissenschaft, Anwendungen und verantwortungsvolle KI-Praktiken.
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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.
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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.
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Matt Crabtree

19. 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.
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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.
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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.
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Matt Crabtree

13. 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.
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Srujana Maddula

12. Mai 2026

DataCamps Top-Ressourcen, um ChatGPT zu lernen: Kurse, Tutorials und Guides

Ein kuratierter Lernpfad mit den besten DataCamp-Kursen, Tutorials und Guides, um das Maximum aus ChatGPT herauszuholen.
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Matt Crabtree

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's photo

Lynn Heidmann

12. Mai 2026

Voxtral TTS: Ein Leitfaden mit Praxisbeispielen

Erfahre, wie Mistrals erstes Text-to-Speech-Modell funktioniert, wie es sich gegenüber Alternativen schlägt und wie du mit dem Python-SDK per Schritt-für-Schritt-Code Sprache generierst.
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Khalid Abdelaty

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's photo

Khalid Abdelaty

12. Mai 2026

DataCamps beste Ressourcen für Claude: Von Einsteiger bis Fortgeschritten

Ein kuratierter Lernpfad durch die besten DataCamp-Tutorials, Kurse und Code-Alongs, um Claude und das Anthropic-Ökosystem zu meistern.
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Matt Crabtree

12. Mai 2026

Was ist Claude Design? Anthropics KI-Designtool erklärt

Erfahre, was Claude Design ist, wie es funktioniert, was du damit bauen kannst und wie sich Anthropics neuer Design-Workspace in echte Produkt-, Marketing- und Prototyping-Workflows einfügt.
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Khalid Abdelaty

12. Mai 2026