KI-Tutorials

Erfahre alles über Zephyr-7B: sein Training, wie du Zugriff erhältst und wie du es mit kostenlosen Kaggle-GPUs auf einer eigenen Datenbasis feinabstimmst.\n

Die meisten Open-Source-LLMs haben einen großen Nachteil: kurze Kontextlänge. Da die Kontextlänge im Wesentlichen das „Gedächtnis“ von LLMs ist, muss dieses Problem dringend adressiert werden. Genau hier setzt das Salesforce XGen 7B LLM an – mit beeindruckenden 8k Tokens Kontext. Dieser Artikel zeigt, wie du es nutzt und feinabstimmst.

Lerne, wie du eine schlanke CLAUDE.md-Datei entwirfst und pflegst, damit Claude Code in jeder Session zuverlässig deinen Projektregeln, Konventionen und Workflows folgt.

Zero-Shot Prompting ist eine Technik, bei der ein KI-Modell eine Aufgabe oder Frage ohne vorherige Beispiele oder spezielles Training für diese Aufgabe erhält und sich ausschließlich auf sein vorhandenes Wissen stützt, um eine Antwort zu generieren.

Ein praxisnaher Leitfaden zur Implementierung von Chromes aufkommendem WebMCP-Agentenstandard mit HTML, JavaScript, Safety-Patterns und Test-Workflows.

Ein umfassender Leitfaden zur Modellverkleinerung

Erfahre, was rekursive Selbstverbesserung in der KI bedeutet, wie KI-Systeme bessere KI entwickeln helfen, wie nah heutige Modelle an RSI sind und warum das Konzept für Fähigkeiten und Sicherheit der KI wichtig ist.

Deep Reinforcement Learning verbindet die Trial-and-Error-Schleife des Reinforcement Learning mit neuronalen Netzen, die über riesige Zustandsräume hinweg generalisieren.

Folge diesem GPT-Live-1 API-Tutorial und baue einen Full-Duplex-Sprachlernas­sistenten mit WebRTC im Browser, Backend-Delegation, Websuche und bestätigten Aktionen.

Ein praxisnaher Guide zum Review von Python-Data-Science-Pull-Requests mit Claude Code, GitHub und Ultrareview.

Senke den Tokenverbrauch, indem du Kontext-Ballast, Terminalrauschen, ausschweifende Antworten und Überengineering kappst – mit schlanken Tools, die Coding-Agent-Workflows automatisch optimieren.

Richte Muse Spark 1.3 in Muse Code und der Meta Model API ein, wähle zwischen Contributor- und Standard-Tier und prüfe, ob Metas Effizienzversprechen hält.