Y Combinator. Karpathy beschreibt LLMs in seiner Keynote für die AI Startup School als eine neue Art von Computer: Versorgungsdienst, Chipfabrik und Betriebssystem in einem. Er plädiert für Produkte mit „partieller Autonomie“, deren Spielraum Menschen kontrollieren. Das ist die klarste Darstellung des Denkmodells auf Stack-Ebene, das der Artikel voraussetzt: Sie wählen Inferenzanbieter und Werkzeuge für ein programmierbares Substrat, nicht für einen Chatbot.
Modellnamen, Preise und Fähigkeiten ändern sich schnell. Nutzen Sie das Video für das Entscheidungsmuster und prüfen Sie anschließend das aktuelle Modellverhalten, bevor Sie ein Modell einsetzen.
Produktideen mit partieller Autonomie bewerten, bei denen Menschen die Kontrolle über risikoreiche Entscheidungen behalten.
Keine; der Vortrag ist ohne Vorbereitung verständlich und passt gut im Anschluss an die Grundlagen zu Trainingsverfahren aus dem ersten Video.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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18 MinutenVerstehen, warum schemaorientierte LLM-Aufrufe typisierte Objekte, Validatoren, Wiederholungsversuche und einen expliziten Umgang mit fehlerhaften oder halluzinierten Feldern benötigen.
77 MinutenNachvollziehen, wie Fachleute für produktive Prompts Anweisungen, Beispiele und Verhaltensgrenzen unter realem Zeitdruck überarbeiten, statt Prompts als einmalig geschriebenen Text zu behandeln.
55 MinutenEine Eval-Stufenfolge entwerfen, die Regressionen erkennt, bevor Änderungen an Prompts oder Modellen die Nutzer erreichen.
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Coursera · DeepLearning.AI + AWSAntje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
Wenn Fachleute fragen: „Welchen Kurs sollte ich belegen, wenn ich ernsthaft mit LLMs entwickeln möchte?“, ist dies die Antwort. Mathematisch fundiert, ohne wie eine Forschungsarbeit geschrieben zu sein; die AWS-geprägten Kapitel zur Bereitstellung bleiben auch dann nützlich, wenn Sie SageMaker nie verwenden werden.
DeepLearning.AI · LlamaIndexJerry Liu
Naives RAG (Vektorsuche → in den Prompt einfügen) ist die Variante, die zuerst produktiv eingesetzt wird und am schnellsten enttäuscht. Dieser Kurzkurs zeigt die Weiterentwicklung: einen Agenten, der das Retrieval plant, Tools auswählt, Quellen vergleicht und Fragen über mehrere Dokumente hinweg beantwortet. Zwei Stunden, deren Inhalt sich unmittelbar in einem realen Produkt anwenden lässt.
DeepLearning.AI · LangChainHarrison Chase
Die Amnesie des Kontextfensters lässt die meisten Agenten schon am zweiten Tag vergesslich und wenig intelligent wirken. Dieser Kurs vermittelt die LangMem-Muster, die das Problem lösen – episodisches, prozedurales und semantisches Gedächtnis. Damit merkt sich ein Agent Benutzerpräferenzen und frühere Interaktionen über Sitzungen hinweg, ohne den Prompt unnötig aufzublähen.
