Lerne, was Flash Attention ist, wie es in Transformator-Modellen funktioniert und warum es die Leistung von LLM optimiert. Entdecke Tiling und Recomputation in FA1, FA2 und FA3.

Das neueste Modell von Anthropic führt die Ranglisten in Sachen agentenbasierte Programmierung und komplexes Denken an. Außerdem hat es ein 1-Meter-Kontextfenster.

Lerne, wie man viele-zu-viele-Beziehungen mit Hilfe von Verknüpfungstabellen gestaltet. Lerne, wie du die Normalisierung aufrechterhältst, Datenanomalien vermeidest und Schemata in SQL und nosql implementierst.

Schau dir den Wandel von Chatbots zu autonomen KI-Agenten, den Aufstieg kleiner Sprachmodelle (SMLs) und digitaler Zwillinge sowie deren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt an.

Schau mal, ob benutzerdefinierte Subagenten und Slash-Befehle das Chaos bei der Wartung von Legacy-Code wirklich reduzieren. Finde raus, ob es sich lohnt, deinen IDE-Assistenten zugunsten einer lokalen Bereitstellung aufzugeben.

Von Open-Source-Bibliotheken bis hin zu Unternehmensplattformen – dieser Leitfaden zeigt dir die AutoML-Tools, die Teams tatsächlich nutzen.

Mach dich mit diesem Leitfaden auf dein bevorstehendes Vorstellungsgespräch im Bereich Data Engineering bereit. Hier findest du Antworten auf die häufigsten Fragen zu Azure Data Factory, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen, szenariobasierten Problemen.

Mach dich mit diesem umfassenden Leitfaden zu Fragen rund um maschinelles Lernen fit für dein Vorstellungsgespräch. Er deckt alles ab, von grundlegenden Konzepten und Algorithmen bis hin zu fortgeschrittenen und rollenspezifischen Themen.

Entdecke 13 LLM-Projektideen mit leicht verständlichen Anleitungen und Code. Entwickle RAG-Systeme, KI-Apps und autonome Agenten mit DeepSeek, LangGraph und OpenAI.

Entdecke die besten kostenlosen KI-Tools von 2026. Schau dir die besten kostenlosen Tools zur KI-Videogenerierung, kostenlosen Tools zur KI-Bildgenerierung, Programmierassistenten und vieles mehr an.

Lerne, wie du REST-API-Konzepte von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Mustern mit über 50 Interviewfragen, praktischen Code-Beispielen und Schnellreferenztabellen meistern kannst.

Schau dir die mHC-Architektur von DeepSeek an. Finde heraus, wie hyperkonnektive Netzwerke mit Manifold-Beschränkungen Trainingsinstabilität lösen und die Speicherbandbreite für die Skalierung von LLMs optimieren.