KI-Mythen und mentale Modelle
Verstehen Sie, wie KI arbeitet, wo sie scheitert und welche verbreiteten Mythen Zeit kosten.
26 Beiträge (12 Artikel · 14 Videos)
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Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.
6 Min. LesezeitWas KI wirklich ist (und was nicht): eine Einführung ohne Hype
KI bedeutet für die meisten Menschen im Jahr 2026 etwas ganz Bestimmtes — und nicht das, was Filme vermitteln. Eine verständliche Erklärung dazu, was tatsächlich geschieht, was KI gut kann und was nicht.
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6 Min. LesezeitWie KI Antworten erzeugt: das Denkmodell, das Prompting verständlich macht
KI denkt nicht wie ein Mensch, sondern erzeugt anhand des Kontexts wahrscheinliche Fortsetzungen. Mit diesem einfachen Denkmodell werden Prompting-Tipps nachvollziehbar.
Neu bei KI
7 Min. LesezeitZehn KI-Mythen, die Sie ausbremsen
Hartnäckige Vorstellungen über KI halten selbst kluge Erwachsene davon ab, sie überhaupt auszuprobieren. Wir prüfen jede davon ehrlich: Was stimmt, was ist übertrieben und wie sollten Sie damit umgehen?
Neu bei KIWeitere in diesem Thema
7 Min. LesezeitWhy AI explanations feel like learning—and often aren't
A fluent explanation can make a subject feel familiar before you can actually use it. These three tests reveal whether AI helped you learn or merely helped you follow along.
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Die Agentenlandschaft – Erkenntnisse aus dem Produktiveinsatz von Agenten
MLOps.community.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitFehlermodi produktiver KI-Systeme: Was nach der Demo schiefgehen kann
KI-Systeme scheitern auf vorhersehbare Weise: durch Halluzinationen, veralteten Kontext, übermäßige Zustimmung, Prompt Injection, unsichere Werkzeugnutzung, Schemadrift und schwache Fallbacks. Ein Fehlermodusregister für Teams, die reale Workflows bereitstellen.
Fortgeschritten
6 Min. LesezeitKI oder Google: Wann sollten Sie suchen, wann fragen?
Suchmaschinen und KI-Assistenten sind nicht austauschbar. Dieser praktische Leitfaden zeigt anhand direkter Vergleiche, welches Werkzeug zu welcher Frage passt und wann Sie beide einsetzen sollten.
Neu bei KI
8 Min. LesezeitDer Aufbau eines Prompts: Rolle, Kontext, Aufgabe, Vorgaben und Format
Eine fünfteilige Vorlage, die in jedem Prompt und jedem KI-Werkzeug aus einer mittelmäßigen eine nützliche Antwort macht. Mit ausgearbeiteten Beispielen, häufigen Fehlern und der richtigen Reihenfolge.
Einsteiger
10 Min. LesezeitChain-of-Thought, Selbstkritik und Tree-of-Thoughts: Wann eignet sich welche Technik?
Drei Reasoning-Techniken verbessern KI-Ergebnisse bei schwierigen Problemen messbar und wiederholbar. Mit konkreten Prompts, direkten Vergleichen, Kosten-Nutzen-Abwägung und den Besonderheiten moderner Reasoning-Modelle.
Mittelstufe
11 Min. LesezeitChunking, Reranking und hybride Suche: So funktioniert RAG wirklich
Die meisten RAG-Implementierungen scheitern an drei Punkten. Ein Praxisleitfaden für Dokument-Chunking, Reranking und die Kombination aus Schlüsselwort- und semantischer Suche — ohne Suchmaschinenexperte zu werden.
Mittelstufe
10 Min. LesezeitPrompt-Engineering für Reasoning-Modelle (o3, R1, Claude Extended Thinking)
Reasoning-Modelle sind keine schnellen Modelle mit zusätzlichen Schritten. Sie erfordern einen anderen Prompting-Stil, reagieren auf manche bewährten Muster kaum und bringen eigene Fallstricke mit. Ein praxisnaher Leitfaden für den richtigen Umgang mit ihnen.
Mittelstufe
7 Min. LesezeitDas richtige Modell für die Aufgabe: Entscheidungshilfe für 2026
Welches Modell eignet sich für welche Aufgabe? GPT, Claude, Gemini, Reasoning-Modelle und Open-Weight-Optionen – geordnet nach ihren tatsächlichen Stärken und ergänzt um einfache Entscheidungsregeln.
Einsteiger
6 Min. LesezeitWarum KI selbstbewusst falsche Antworten gibt: eine Einführung in Halluzinationen
KI lügt nicht wie ein Mensch. Sie kann flüssig formulierte falsche Angaben erzeugen, weil Plausibilität und Überprüfung unterschiedliche Aufgaben sind. So entstehen diese Fehler, und so schützen Sie sich davor.
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Lernen Sie 80 % von Perplexity in unter 10 Minuten!
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Tree of Thoughts: bewusstes Problemlösen mit großen Sprachmodellen (vollständige Studienbesprechung)
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Prompting 101 – Grundlagen des Promptings
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Wie ich große Sprachmodelle nutze
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[1-Stunde-Vortrag] Einführung in große Sprachmodelle
Andrej Karpathy.
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Die Entwicklung von OpenAI o1
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o1 – was geschieht hier? Warum o1 ein drittes Modellparadigma ist + 10 Dinge, die Sie vielleicht nicht wissen
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„Generative KI“ ist nicht das, was Sie denken
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Was wir über KI falsch verstehen (mit ehemaligem Google-CEO)
Cleo Abram.
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Andrew Ng: Chancen in der KI – 2023
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Große Sprachmodelle kurz erklärt
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Warum große Sprachmodelle Halluzinationen erzeugen
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ChatGPT mit Rob Miles - Computerphile
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