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Blog

Henry Ford ist damals ziemlich gut damit gefahren, für jeden Kunden schwarze Autos zu bauen. Wir passen unsere Lösungen individuell an.

Wissensaustausch • 10 Min. Lesezeit

DeepSeek – Wie schafft es ein LLM in die Nachrichten?

Am 20. Januar 2025 veröffentlichte das chinesische Unternehmen DeepSeek ein neues Large Language Model, das sowohl in Data-Science-Kreisen als auch am Markt große Aufmerksamkeit auf sich zog. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek R1 verlor NVIDIA insgesamt 589 Milliarden US-Dollar an Börsenwert, während im Laufe des Tages auch zahlreiche andere US-Aktien mit AI-Bezug einbrachen. Wie konnte ein scheinbar alltägliches Ereignis Veränderungen in dieser Größenordnung auslösen?

Sólyom BalázsChief Data Officer
AI visualization
Gefiltert nach Tag:Data Science

Case study • 1 Min. Lesezeit

M.I.N.D. & News Pulse

Medienlösungen von Trendency

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Wissensaustausch • 3 Min. Lesezeit

ATLAS – Eine neue Lösung für lange Kontextfenster

Mit ATLAS stellt Google einen neuen Ansatz für extrem lange Kontexte vor. Dank eines adaptiven Speichermoduls lernt das Modell sogar während der Inferenz weiter und verarbeitet stabil Sequenzen mit bis zu 10 Millionen Token. Damit könnten ganze Bücher, riesige Codebasen oder sogar stundenlange Videos realistisch analysiert werden.

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Prompt Routing

Wir stellen die Frage – das LLM liefert die Antwort. Doch was passiert im Hintergrund? Häufig steckt Prompt Routing dahinter: eine Technik, die Anfragen automatisch an das passende Modell oder den optimalen Verarbeitungspfad weiterleitet. Regelbasiert, embeddingbasiert oder mit RAG? So funktionieren moderne LLM-Systeme.

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Wissensaustausch • 3 Min. Lesezeit

Segment Anything – Aber wirklich alles?

Foundation Models prägen derzeit NLP, und auch Computer Vision entwickelt sich rasant weiter. Die Bildsegmentierung blieb bislang jedoch zurück. Mit dem Segment Anything Model (SAM) will Meta das ändern: Das Modell verarbeitet Punkte, Boxen, Masken oder Texteingaben und liefert sogar mehrere mögliche Segmentierungen. Ist das der lange erwartete Durchbruch?

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Gartner Top Technology Trends 2025: Bedeutung für Data Science

Welche Technologien werden die kommenden Jahre prägen? Der Gartner-Report Top Technology Trends 2025 zeigt die zehn wichtigsten Technologietrends – neun davon stehen in direktem Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz. Ein Blick auf die Entwicklungen, die Data Science künftig maßgeblich beeinflussen werden.

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Von CNNs zu Vision Transformern: Zwei Wege der Bildverarbeitung

CNNs haben Computer Vision mit ihrer Effizienz und ihrer Fähigkeit zur Mustererkennung revolutioniert. Vision Transformer (ViTs) brachten eine globale Perspektive und ermöglichten Durchbrüche bei Objekterkennung, Segmentierung und multimodalen KI-Modellen. Die Zukunft liegt in der Kombination beider Ansätze – von der medizinischen Bildgebung bis hin zu kreativen KI-Anwendungen.

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Wissensaustausch • 1 Min. Lesezeit

Der Einfluss von KI auf die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung

Beschleunigt KI die Softwareentwicklung wirklich? Eine aktuelle Studie von Forschenden bei METR stellt diese weit verbreitete Annahme infrage. Unter bestimmten Bedingungen erledigten erfahrene Entwickler ihre Aufgaben mit LLM-Unterstützung sogar langsamer als ohne KI.

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Gemini CLI in der Praxis

Ständiges Wechseln zwischen Dokumentation, Code-Generatoren, Debuggern und Terminalfenstern? Wenn Ihr Desktop voller Tabs und eingefrorener Anwendungen ist, könnte Gemini CLI genau das richtige Werkzeug sein. Es bringt KI-gestützte Entwicklung direkt in die Kommandozeile.

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Einfache Lösungen für einfache Probleme: Klassisches Machine Learning in der Bildverarbeitung

Nicht jedes Problem erfordert Deep Learning. Im Zeitalter moderner KI geraten klassische Verfahren der Bildverarbeitung leicht in Vergessenheit – dabei sind sie für viele Aufgaben nach wie vor äußerst effektiv. Warum sich der Blick auf diese „alten Hasen“ auch heute noch lohnt.

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Wissensaustausch • 1 Min. Lesezeit

Promptfoo – Eine der größten Herausforderungen der LLM-Entwicklung: Wie lassen sich Qualität und Sicherheit gewährleisten?

Bei Trendency sind wir überzeugt, dass LLM-basierte Lösungen ohne einen systematischen, testgetriebenen Ansatz keine Enterprise-Qualität erreichen können. Deshalb haben wir Promptfoo untersucht – ein Open-Source-Framework zur Bewertung, Absicherung und Optimierung von LLM-Anwendungen über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg.

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Wissensaustausch • 2 Min. Lesezeit

Die Illusion des Denkens: Bewertung von Large Reasoning Models anhand der Problemkomplexität

Künstliche Intelligenz, die „denkt“, denkt möglicherweise nicht so, wie wir es annehmen. Apples aktuelle Studie zeigt, dass moderne Large Reasoning Models (LRMs) bei steigender Problemkomplexität an ihre Grenzen stoßen. Die Ergebnisse lösten sofort eine kontroverse Debatte aus: Andere Forschende sehen die Ursache nicht in den Modellen selbst, sondern im Versuchsaufbau. Erleben wir echte Intelligenz – oder nur die Illusion davon?

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Wissensaustausch • 10 Min. Lesezeit

DeepSeek – Wie schafft es ein LLM in die Nachrichten?

Am 20. Januar 2025 veröffentlichte das chinesische Unternehmen DeepSeek ein neues Large Language Model, das sowohl in Data-Science-Kreisen als auch am Markt große Aufmerksamkeit auf sich zog. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek R1 verlor NVIDIA insgesamt 589 Milliarden US-Dollar an Börsenwert, während im Laufe des Tages auch zahlreiche andere US-Aktien mit AI-Bezug einbrachen. Wie konnte ein scheinbar alltägliches Ereignis Veränderungen in dieser Größenordnung auslösen?

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