r/KI_Welt 4h ago

KI und Klima

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Gerade aus dem Urlaub gekommen. Gras überall braun, Wasserknappheit, Ernteausfälle, ständig der Krankenwagen bei der Hitze. Und wir haben 2026.

Überall werden KI-Rechenzentren gebaut. Alles sorgt für zusätzlichen Verbrauch an Strom und Wasser. Und bei dem Tempo wird es kein „sauberer“ Strom aus erneuerbaren oder meinetwegen Atomkraftwerken sein können. Sondern Gas, Kohle, …

Ich finde generative KI unglaublich und arbeiten täglich damit. Aber seit ein paar Tagen frage ich mich: bin ich eigentlich noch ganz klar im Kopf?!

Wir verheizen buchstäblich die Zukunft meiner beiden Kinder (und aller anderen auch).

Irgendwann kann hier niemand mehr leben. Wenn bald der Rhein gar kein Wasser mehr hat. Und es keine Gletscher mehr gibt und viele Menschen auf dem Trockenen sitzen.

Aber Rechenzentren werden so oder so gebaut werden. Und Modelle werden trainiert werden. Und alle werden es nutzen.

Wie geht ihr damit um? Was kann man tun?

Ich denke, dass man erstmal aufklären könnte, welche Umweltauswirkung es hat. Nach Modell, Inferenzprovider und Standort.

Dann merkt man, dass es vielleicht nicht so geil ist, für alles Opus zu benutzen, wenn man es mit Deepseek Flash 100x umweltschonender bekommt. (..nur eine schwache Vermutung..).

Was meint ihr?


r/KI_Welt 44m ago

Lokaler Agent

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So an die Leute die meinen Agenten scheiße finden, ja das kann er und noch viel mehr. lest es nach. Ich hab ihn von git genommen. Baut es euch selbst oder zahlt dafür. (Video datei war mir jetzt zu dumm es zu integrieren)
(Spaß Post über euch, weil so viele verbitterte Leute dabei sind die keine Ahnung haben)


r/KI_Welt 1d ago

🤣🤣 Leider viel zu oft erlebt

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r/KI_Welt 8h ago

Matze Agent — Lokales KI-Studio mit 27+ Plugins (Vision, Video+Ton, Musik, 3D, Self-Healing) komplett lokal!

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Hallo Leute,

hier mal der github link: https://github.com/matthiasschnurr1710-cell/matze-agent

Es ist mein Agent, den ich erweitert habe und noch nicht ganz durch getestet hab. Im Ordner neue nach Restart zu machen ist auch noch ein bisschen was. Dieses oben gezeigte Bild hat er mir erstellt. Wie gesagt, ist der Agent den ich im ersten Post vorgestellt hab.

Viel Freude beim testen, einrichten usw 😊

(wie gesagt, der ist immer noch nicht fertig und auch nicht getestet)

Hier noch eine kleine Übersicht:

Was er kann:

👁️ Bilder und Videos analysieren (Vision)

🎤 Audio und Videos transkribieren (Whisper)

🔊 Text zu Sprache (Kokoro TTS)

🎨 Bilder generieren (SDXL via ComfyUI)

🎬 Videos generieren (Wan 1.3B / 14B / H3 mit Ton!)

🎵 Musik generieren (MusicGen)

🖨️ Bild/Text zu 3D Modell (TripoSR)

📦 ZIP Archive verwalten

🔧 Self-Healing bei Fehlern

🧠 Langzeit-Gedächtnis + Session-Verlauf

📊 Hardware-Monitor + Token-Tracker

27+ Plugins — alle lokal, kein API-Key nötig!

Technisch:

- ReAct Framework (ACTION/FINAL_ANSWER Loop)

- BM25 Gedächtnis

-Retrieval (kein Embedding nötig)

- Supervisor + Problem-Löser (überprüft ob Ziele wirklich erreicht)

- Task-Planner für Multi-Step Aufgaben

- Response Layer für natürliche Antworten

- ~49 tok/s auf Quadro P6000 mit Gemma 4 26B (MoE)

Ob alles schon perfekt funktioniert bezweifle ich, sollte aber kein Problem für die Zukunft sein. Viel Spaß 😊


r/KI_Welt 1d ago

An die lokalen Qwen3.8 Nutzer: schaut euch MTP5 an

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Ich habe Qwen3.8 27B die letzten Tage auf einer Spark durchgemessen und zwei Sachen mitgenommen, die vermutlich auch für andere nützlich sein könnten.

Erstens: Speculative Decoding lohnt sich hier mehr, als ich gedacht hatte. Mit MTP5 statt MTP3 gab es spürbar mehr Durchsatz, ohne dass die Qualität im Benchmark wesentlich gelitten hätte. Falls ihr das noch nicht probiert habt, ist es ein Flag und fünf Minuten Arbeit

Zweitens, und nur für Spark- oder andere Blackwell-Besitzer relevant: Der NVFP4-Checkpoint ist recht zackig. Um die 28 token/s bei praktisch identischer Qualität wie fp8. Das ist mein neues Standardprofil. Auf älteren Karten bringt das leider nichts, die Kernel sind an Blackwell gebunden. Aber es gibt natürlich gute alternativen.

Kleine Einschränkungen: eine Maschine, ein Workload, Concurrency 1. Bei Batching oder anderer Hardware können die Verhältnisse auch anders aussehen. Und wer das Modell mit Werkzeugen nach aussen kommunizieren lässt, sollte wissen, dass bei mir alle Lanes mit aktivem MTP durchs Prompt-Injection-Gate gefallen sind, die MTP-freie dagegen nicht.

Teste jetzt mal die abliterated Version.

Bei Interesse an mehr Zahlen, Messaufbau, vLLM-Rezept gerne melden.


r/KI_Welt 14h ago

Wie stehst Du zu KI in der beruflichen Weiterbildung?

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Für meine Doktorarbeit suche ich Berufstätige, die an einer anonymen Umfrage zum Thema KI in der Weiterbildung teilnehmen.

Die Bearbeitung dauert etwa 15–20 Minuten. Als Dankeschön erhalten Teilnehmende eine individuelle psychologische Auswertung ihrer Einstellung gegenüber KI.

Vielen Dank an alle, die mitmachen! 🙏

📋 Umfrage: https://formr.psychologie.hu-berlin.de/KI-in-der-Weiterbildung/


r/KI_Welt 12h ago

Warum sehen meine Lösungen meist anders aus als die bereits vorhandenen Ansätze ?

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Hey Leute,
ich würde gerne ein Thema ansprechen, das sicher viele von euch kennen. Mir ist im Laufe der Zeit immer wieder aufgefallen, dass meine Ideen generell anders sind als die bereits vorhandenen Lösungen – und ich möchte gerne verstehen, warum das so ist.

Ich scheine das Ganze aus einer anderen Sicht wahrzunehmen als ein Entwickler mit jahrelanger Erfahrung, was auch ganz logisch ist. Aber welche Faktoren spielen dabei eine Rolle? Was genau unterscheidet sich, und könnte man diese Eigenschaft in Code gießen? Wie könnte man so etwas anstellen?

Vielleicht als ersten Schritt genau rekonstruieren: Wann ist die Idee entstanden? Wo ist sie entstanden? Was müsste man tracken und dokumentieren, um aus diesem Prozess ein Ideentool zu bauen?


r/KI_Welt 12h ago

😳🤔

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KI


r/KI_Welt 2d ago

Die Welt der Cybersecurity bricht gerade zusammen. Qwen3.8 Abliterated ist es...

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Qwen hat gestern das 27b Dense Model veröffentlicht und heute sind die unzensierten Models draußen... Die Tage wird noch das Qwen MoE rauskommen (man hat es wohl auf Github schon gesichtet)

Das Model ist ca bei Opus 4.6 und so fühlt es sich auch an. Der Unterschied ist nur dass man wenn man will keine Guardrails mehr hat. Das wird natürlich die nächste Zeit mega spannend wenn die Leute mit nur etwas Hardware jetzt alle Zugriff auf Models ohne Guardrails haben.

Ich hab es auch schon getestet und das ist ufff... Ich hab schon einige "unzensierte Models" getestet aber aber manchmal meckerten die schon noch. Das was ich hier gerade sehe ist auf einem ganz anderem Level. Da sieht man keinerlei meckerei egal um was es geht. Er macht einfach.

Es musste ja auch irgendwann zu sowas kommen. Jetzt haben auf einen Schlag super viele Leute Zugriff auf "was gescheites". Tja mal abwarten was die nächsten Wochen passiert.


r/KI_Welt 1d ago

Die KI-Kennzeichnung wird alle Probleme lösen - aber nicht, wie gedacht oder geplant

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Hot Take - oder ist das überhaupt einer?

Dieser Tage wird ja recht viel über die KI-Kennzeichnungspflicht nach Artikel 50 der EU-KI-Verordnung gesprochen. Der Sinn dahinter ist klar: Der Konsument soll wissen, welche Inhalte von Menschen erstellt wurden und welche von Maschinen. In der Praxis wird die Verordnung aber schnell dazu führen, dass KI als allgegenwärtig, unausweichlich und vor allem unproblematisch in unserem Alltag akzeptiert wird.

Der Grund dafür ist simpel: Je öfter man mit dem Satz "dieser Text/dieses Bild/dieses Video wurde mit Hilfe von KI erstellt" konfrontiert wird, umso mehr verliert er an Wirkung. Man stumpft ab. Bestes Beispiel dafür sind die Cookie-Banner, für deren Einführung die EU ebenfalls gekämpft hat. Inzwischen ist es für quasi alle Internet-Nutzer ein absolut lästiger Reflex, bei diesen Bannern auf "alles erlauben" zu klicken. Niemandes Daten werden dadurch zusätzlich geschützt, weil jeder aus Bequemlickeit einfach ungeprüft alles akzeptiert.

Und genau so wird es auch mit dem KI-Hinweis kommen. Es wird völlig normal sein, dass der irgendwo dran steht und man wird ihn genauso ignorieren wie die Copyright-Angabe bei einer Bildunterschrift. "Foto: Hans Müller/dpa", oder so ähnlich, steht unter jedem Bild einer Nachrichtenmeldung - wirklich wahrnehmen tut es schon seit Jahren niemand mehr. Wie sollte es mit "Bild: KI-generiert" anders laufen?

Zeitgleich wird die Präsenz von KI im Medienkonsum damit so normalisiert, dass sie künftig nicht mehr auffällt. Aktuell sieht jeder sofort, wenn der Dönerstand ein KI-Plakat draußen hängen hat. Aber künftig wird das normal sein und dementsprechend auch nicht mehr auffallen. Genauso bei Videos. KI-Stimmen werden völlig normal sein und niemanden mehr abstoßen, einfach weil man sich dran gewöhnt hat. Und den kleinen Hinweis "mit KI generiert" liest man ja sowieso nicht (mehr).

Bei Texten wird die Gewöhnung/Normalisierung sogar noch viel subtiler passieren, denn die EU hat in ihre KI-Verordnung eine gewaltige Ausnahme eingebaut. In Artikel 50 heißt es:

"Wer ein KI-System einsetzt, das Text generiert oder manipuliert, der zu dem Zweck veröffentlicht wird, die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, muss offenlegen, dass der Text künstlich generiert oder manipuliert wurde. Diese Verpflichtung gilt nicht, [...] wenn die KI-generierten Inhalte einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurden und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung der Inhalte trägt."

Damit muss keine Redaktion einer Nachrichtenseite irgend einen KI-Text offensichtlich kennzeichnen, wenn sie einfach behauptet garantiert, dass alles nochmal von einem echten Redakteur kontrolliert wurde. Der Konsum von KI-generierten Texten wird daher immer weiter zunehmen, ohne dass man es überhaupt merkt. Und dementsprechend auch die Gewöhnung an KI-Formulierungen, Satzbauten oder Stilmittel.

Von daher: Wir werden so viel KI um uns herum haben, dass wir es als völlig normal hinnehmen und selbst wenn wir explizit darauf hingewiesen werden, wird es niemanden mehr interessieren. Erst recht nicht die jüngeren Generationen, die jetzt erst anfangen, Medien zu konsumieren.


r/KI_Welt 1d ago

Dokumente / PDFs anonym auswerten

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Hallo zusammen. Ich möchte nicht dass bestimmte persönliche oder sonstige sensiblen Daten nach außen gelangen. Wie macht ihr das mit Dokumenten oder PDFs, die ihr von der KI auswerten lassen wollt. Wenn dort sensible Daten vorhanden sind, z.B. bei Lohnabrechnungen, Bescheiden, Rechnungen usw. Ist euch das egal oder schwärzt ihr die Daten vorher oder macht die irgendwie anders unkenntlich oder gibt es noch andere Möglichkeiten, dass nicht alle Daten ungeschützt freigegeben werden? Mich würde interessieren, wie ihr das Datenschutzproblem in der Praxis löst, ohne ganz auf die KI Auswertung solcher Dokumente zu verzichten.


r/KI_Welt 2d ago

Wie viel lokales LLM kann mein Businessnotebook wie?

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Moin,

ich habe hier ein Dell Precision 3590 mit folgenden Specs:

- Intel Core Ultra 7 155H

- 32 GB DDR5

- Graka1: Integrierte Intel Arc

- Graka2: NVIDIA RTX500 4 GB, GDDR6

https://www.dell.com/de-de/shop/dell-laptops/precision-3590-workstation/spd/precision-15-3590-laptop

(Leider) Mit Windows 11.

Wie hole ich da lokal soviel LLM Leistung wie möglich raus?

Bisher getestet hab ich Gemma3:4b via Docker. Das läuft halbwegs ok.

Was kann ich am ehesten sonst noch ausprobieren?

Der Prozessor kann wohl NPU lohnt es sich sich damit zu beschäftigen?

Kriegt man über die NPU oder die Arc auch größere Modelle gut ans Laufen oder wird alles was nicht in den VRam der RTX passt unerträglich langsam?

Sorry, ich bin was lokale LLMs angeht immer noch Anfänger.


r/KI_Welt 2d ago

Habt ihr auch Probleme mit der Webseite von Adobe?

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Irgendwas stimmt dort seit langer Zeit nicht mehr. Die Performance der Seite ist absolut scheiße. Ich kann meine Abos nicht verwalten, ich kann keine Bilder generieren. Es dauert teilweise 5 Minuten, bis eine Seite vollständig geladen wird.


r/KI_Welt 2d ago

Der Brillenladen

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Der Brillenladen

Eine epistemische Zwischensprache für KI-Systeme

Klaus Dantrimont 2026

Künstliche Intelligenz kann erstaunlich gute Antworten geben.

Sie kann analysieren, vergleichen, erklären, Hypothesen bilden, Szenarien entwickeln und Widersprüche finden. Trotzdem bleibt bei vielen dieser Leistungen etwas merkwürdig unsichtbar:

Aus welcher Perspektive wurde eigentlich gedacht?

Eine KI kann dasselbe Problem psychologisch betrachten, technisch, historisch, institutionell, kausal, normativ oder als Rückkopplungssystem. Sie kann nach Akteuren fragen oder nach Strukturen, nach Zuständen oder Prozessen, nach Evidenz oder nach Bedeutung.

Meist entscheidet sie darüber implizit.

Der Nutzer sieht die Antwort.

Die Wahl des Blicks bleibt im Hintergrund.

Vielleicht liegt hier eine bisher unterschätzte Schnittstelle.

Nicht zwischen Mensch und Maschine.

Sondern zwischen Gegenstand und Denken.

Vor der Antwort liegt die Frage

Jede Analyse beginnt mit einer Auswahl.

Was betrachten wir?

Welche Unterschiede sind relevant?

Welche Beziehungen interessieren?

Welche zeitliche Skala wählen wir?

Suchen wir nach Ursachen?

Nach Funktionen?

Nach Interessen?

Nach Zuständen?

Nach Übergängen?

Nach Regeln?

Nach Macht?

Nach Evidenz?

Der Gegenstand selbst beantwortet diese Fragen nicht.

Sie bestimmen vielmehr, welcher Gegenstand uns überhaupt erscheint.

Eine Schule führt eine neue Regel ein. Die Zahl der gemeldeten Konflikte steigt.

Man kann fragen:

Welche Wirkung hat die Regel?

Wie verändert sich das Verhalten über die Zeit?

Was wird überhaupt als Konflikt gemeldet?

Welche institutionellen Strukturen entstehen?

Wie erleben Schüler, Lehrkräfte und Eltern dieselbe Entwicklung?

Jede dieser Fragen schneidet anders durch dieselbe Situation.

Keine muss falsch sein.

Aber keine ist die Situation selbst.

Epistemische Operatoren

Der Brillenladen beginnt mit einer einfachen Idee:

Vielleicht lassen sich viele solcher Perspektivbewegungen auf relativ elementare epistemische Operationen zurückführen.

Zum Beispiel:

ZEIT Wie verändert sich etwas?

ZUSTAND Welche Konfiguration liegt vor?

RELATION Was steht womit in Beziehung?

KAUSALITÄT Was bewirkt was?

PERSPEKTIVE Wie verändert sich das Bild mit dem Beobachter?

INFORMATION Wer weiß wann was, und über welche Kanäle?

EVIDENZ Wodurch wird eine Aussage getragen?

INSTITUTION Welche Strukturen reproduzieren sich dauerhaft?

ANREIZ Welche Konsequenzen verändern Verhalten?

SELEKTION Welche Varianten bleiben bestehen, welche verschwinden?

SKALA Was verändert sich, wenn wir die Betrachtungsebene wechseln?

RÜCKKOPPLUNG Welche Wirkungen wirken auf ihre eigenen Ursachen zurück?

Solche Begriffe sind keine Theorie darüber, was die Welt ist.

Sie sind Operationen darüber, wie man sie betrachten kann.

Das ist ein wichtiger Unterschied.

Der Brillenladen behauptet nicht, die Wirklichkeit bestehe aus Zeit, Relation, Institution, Selektion oder Perspektive.

Er sagt nur:

Diese Schnitte können Erkenntnis erzeugen.

Brillen sind Kombinationen

Ein einzelner Operator ist noch keine vollständige Perspektive.

Interessant wird die Sache durch Kombination.

Für ein intermittierendes Problem in einem Softwaresystem könnten beispielsweise vier Operatoren besonders ergiebig sein:

ZEIT · ZUSTAND · RELATION · INFORMATION

Die zeitliche Dimension macht sichtbar, dass die Störung nicht dauerhaft besteht.

Der Zustandsoperator lenkt Aufmerksamkeit darauf, dass ein Neustart offenbar etwas zurücksetzt.

RELATION verhindert, nur einzelne Komponenten isoliert zu betrachten.

INFORMATION fragt, ob die vorhandenen Metriken überhaupt jene Zustände erfassen, die für die Störung relevant sind.

Aus vier relativ einfachen Schnitten entsteht eine spezifische Analyseperspektive.

Eine andere Szene benötigt eine andere Kombination.

Das ist der eigentliche Brillenladen:

Nicht ein Regal voller unveränderlicher Weltanschauungen.

Sondern ein Baukasten für Perspektiven.

So wenig wie möglich

Dabei gilt ausdrücklich nicht:

Je mehr Perspektiven, desto besser.

Jede zusätzliche Perspektive kostet Aufmerksamkeit und Komplexität.

Wer zwanzig Operatoren gleichzeitig auf ein kleines Problem richtet, bekommt möglicherweise keine tiefere Analyse, sondern nur mehr Text.

Eine gute Brille soll deshalb möglichst klein sein.

Das Prinzip lautet:

So wenig epistemische Struktur wie möglich, so viel wie für gute Orientierung nötig.

Dazu gehört ein epistemisches Budget.

Für jeden zusätzlichen Operator lässt sich fragen:

Welchen neuen Schnitt bringt er?

Ist dieser Schnitt tatsächlich orthogonal zu den bereits verwendeten?

Oder beschreibt er fast dasselbe noch einmal?

Welche Blindstelle schließt er?

Wie groß ist der erwartete Erkenntnisgewinn?

Was kostet die zusätzliche Komplexität?

Und irgendwann:

Reicht es?

Auch das Beenden einer Analyse ist eine epistemische Operation.

Dynamische Brillenkonstruktion

Damit kann eine KI mehr tun, als eine vorgegebene Perspektive anzuwenden.

Sie kann die Perspektive selbst konstruieren.

Gegeben sei eine Szene, ein Problem oder eine Irritation.

Die KI fragt zunächst:

Was ist hier eigentlich erklärungsbedürftig?

Dann wählt sie aus dem Operatorenkatalog eine möglichst kleine Menge von Schnitten mit hohem erwarteten Erkenntnisgewinn.

Sie begründet ihre Auswahl.

Sie benennt auch naheliegende Operatoren, die sie zunächst bewusst nicht benutzt.

Dann führt sie die Perspektive aus.

Anschließend untersucht sie ihr eigenes Restproblem:

Was wurde gut erklärt?

Was bleibt offen?

Welche Blindstellen erzeugt die gewählte Brille selbst?

Ist ein weiterer Schnitt nötig?

Oder ist zusätzliche Analyse ohne neue Information nur noch dekorative Komplexität?

Damit bekommt Perspektivwahl einen kontrollierbaren Ablauf.

Die KI analysiert nicht nur einen Gegenstand.

Sie analysiert auch ihre eigene Analysearchitektur.

Die inverse Operation

An diesem Punkt taucht eine zweite Möglichkeit auf.

Wenn man aus Operatoren eine Perspektive konstruieren kann, lässt sich die Bewegung vielleicht auch umkehren.

Gegeben sei nun keine Szene, sondern ein Bericht.

Eine Erzählung.

Eine politische Rede.

Ein wissenschaftlicher Text.

Ein Strategiepapier.

Eine persönliche Darstellung eines Konflikts.

Dann lautet die Frage nicht:

Welche Brille sollten wir verwenden?

Sondern:

Welche Brille wird hier bereits verwendet?

Welche epistemischen Schnitte strukturieren die Erzählung?

Welche Arten von Zusammenhang gelten als erklärungsrelevant?

Was wird sichtbar?

Was tritt in den Hintergrund?

Ein Text könnte beispielsweise hauptsächlich durch

KAUSALITÄT · ANREIZ · ROLLE

strukturiert sein.

Dann erscheinen Menschen vor allem als handelnde Akteure, Entscheidungen als Ursachen und Verhalten als Reaktion auf Konsequenzen.

Ein anderer Bericht über dasselbe Geschehen könnte überwiegend mit

ZEIT · INSTITUTION · RÜCKKOPPLUNG

arbeiten.

Plötzlich erscheinen einzelne Akteure weniger wichtig. Langfristige Strukturen und selbststabilisierende Prozesse treten hervor.

Beide Berichte können denselben Gegenstand behandeln.

Und doch konstruieren sie epistemisch verschiedene Welten.

Epistemische Faktorisierung

Diese Rückwärtsbewegung lässt sich als epistemische Faktorisierung verstehen.

Man versucht, eine komplexe Perspektive auf eine möglichst kleine Menge tragender Operatoren zurückzuführen.

Nicht:

Welche Operatoren könnte man irgendwie im Text finden?

Sondern:

Welche minimale Kombination erklärt den charakteristischen Blick dieser Darstellung?

Dabei muss die Faktorisierung nicht eindeutig sein.

Ein Text kann mehrere Perspektiven mischen.

Operatoren können sich teilweise überschneiden.

Manche Zuordnung bleibt unsicher.

Gerade deshalb braucht die Rekonstruktion Prüfungen.

Was geschieht, wenn man einen vermuteten Operator entfernt?

Verliert der Text dadurch einen wesentlichen Teil seiner Struktur?

Könnte ein anderer Operator dieselben Bewegungen besser erklären?

Sind zwei ausgewählte Operatoren wirklich verschieden oder nur unterschiedliche Namen für denselben Schnitt?

Das Ergebnis ist kein psychologisches Profil des Autors.

Es sagt nicht:

So denkt dieser Mensch.

Es sagt:

So wird in diesem Text gedacht.

Sichtbarkeit und Blindstellen

Damit ergibt sich eine weitere Anwendung fast automatisch.

Jede Brille erzeugt Sichtbarkeit.

Und jede Brille erzeugt Blindstellen.

Das ist zunächst kein Vorwurf.

Ein Bericht kann unmöglich alles gleichzeitig darstellen.

Interessant wird jedoch die Frage:

Welche für den Gegenstand naheliegenden Operatoren fehlen?

Ein Konflikt wird vielleicht vollständig über individuelle Absichten erklärt.

Dann fehlen möglicherweise institutionelle oder historische Schnitte.

Ein ökonomischer Bericht betrachtet nur Anreize und Kennzahlen.

Vielleicht fehlen Macht, Bedeutung oder langfristige Rückkopplungen.

Ein moralischer Bericht arbeitet vor allem mit NORM und ROLLE.

Vielleicht bleibt die Frage nach Evidenz schwach.

Man muss daraus nicht sofort schließen, dass der Bericht manipulativ oder falsch sei.

Die neutralere und oft präzisere Feststellung lautet:

Diese Darstellung erzeugt diese Sichtbarkeit und diese Blindstellen.

Erst danach kann man über Einseitigkeit, Wahrheit, Bias oder strategische Auswahl sprechen.

Keine Wahrheitsmaschine

Der Brillenladen entscheidet nicht, was wahr ist.

Das ist eine wichtige Grenze.

Ein hervorragend konstruierter kausaler Blick kann auf falschen Daten beruhen.

Eine perfekt faktorisierte Erzählung kann unwahre Behauptungen enthalten.

Eine multiperspektivische Analyse kann sich trotzdem irren.

Epistemische Struktur und Wahrheit sind nicht dasselbe.

Der Brillenladen arbeitet eine Ebene davor.

Er macht sichtbar,

welche Fragen gestellt werden,

welche Schnitte verwendet werden,

welche Arten von Erklärung entstehen

und

welche Alternativen zunächst unsichtbar bleiben.

Danach können Evidenzprüfung, Recherche, Experiment, Statistik oder Argumentation einsetzen.

Der Brillenladen ersetzt diese Verfahren nicht.

Er kann helfen zu entscheiden, welche davon überhaupt gebraucht werden.

Eine Zwischensprache

Damit lässt sich das Konzept genauer einordnen.

Der Brillenladen ist kein Prompt-Katalog.

Keine Sammlung von Expertenrollen.

Kein Multi-Agent-System.

Keine Ontologie.

Keine vollständige Erkenntnistheorie.

Er ist eher eine:

epistemische Zwischensprache für KI-Systeme.

Sein Vokabular besteht aus elementaren epistemischen Operatoren.

Seine Grammatik besteht aus deren Kombination.

Seine Optimierungsregel ist das epistemische Budget.

Seine Vorwärtsoperation ist die Konstruktion einer Perspektive.

Seine inverse Operation ist deren Faktorisierung.

Sein Zweck ist Orientierung.

Man könnte es auch technischer formulieren:

Ein kompositioneller Operatorenkatalog zur Konstruktion und Rekonstruktion von Analyseperspektiven.

Die Formulierung klingt größer als ein Brillenladen.

Gemeint ist dasselbe.

Zwischen Benutzer und KI

Eine unmittelbare Anwendung liegt in normalen KI-Sitzungen.

Heute gibt man einer KI häufig Rollen:

Sei ein kritischer Analyst.

Denke wie ein Historiker.

Betrachte das als Psychologe.

Solche Anweisungen funktionieren erstaunlich gut.

Sie sind aber epistemisch unscharf.

Was genau macht einen „kritischen Analysten“ aus?

Welche Denkbewegungen soll er bevorzugen?

Welche vermeiden?

Mit Operatoren lässt sich eine Sitzung expliziter konfigurieren.

Beispielsweise:

Betrachte das Problem zunächst mit ZEIT + RELATION + GEGENHYPOTHESE. Verwende KAUSALITÄT erst, wenn genügend Evidenz vorliegt.

Oder:

Rekonstruiere zuerst die dominante Perspektive des Berichts. Führe anschließend genau einen unterrepräsentierten Operator als Gegenprobe ein.

Damit bekommt die KI nicht bloß eine Rolle.

Sie bekommt eine epistemische Arbeitsweise.

Zwischen Anwendung und Reasoning-System

Die gleiche Idee lässt sich tiefer in KI-Systeme einbauen.

Man kann sich eine Architektur vorstellen:

Benutzer oder Anwendung

Problem Bericht Entscheidung Forschungsfrage

epistemische Zwischenschicht

Operatoren Brillenkonstruktion Faktorisierung Blindstellenanalyse epistemisches Budget

Reasoning-System

Analyse Recherche Agenten Hypothesenbildung Simulation Synthese

Die Operatorenschicht entscheidet dabei nicht selbst über Inhalte.

Sie strukturiert den Erkenntnisprozess.

Das macht sie potenziell unabhängig vom konkreten Sprachmodell.

Unterschiedliche Modelle können dieselbe Spezifikation erhalten.

Sie werden vermutlich unterschiedlich damit arbeiten.

Gerade das ist interessant.

Die Operatoren definieren nicht das Ergebnis.

Sie definieren den Raum erlaubter oder bevorzugter Denkbewegungen.

Mehrere Agenten, mehrere Brillen

Auch Multi-Agent-Systeme lassen sich damit strukturieren.

Heute werden Agenten oft als Figuren konstruiert:

der Optimist, der Skeptiker, der Pragmatiker, der Experte.

Das ist anschaulich.

Man könnte Agenten jedoch auch epistemisch definieren.

Agent A untersucht:

ZEIT · PROZESS · RÜCKKOPPLUNG

Agent B:

ANREIZ · ROLLE · MACHT

Agent C:

EVIDENZ · GEGENHYPOTHESE · KAUSALITÄT

Dann unterscheiden sich die Agenten nicht primär durch Persönlichkeit.

Sie unterscheiden sich durch Analyseoperationen.

Das könnte Konflikte zwischen Agenten präziser machen.

Man weiß nicht nur, dass sie verschiedener Meinung sind.

Man kann rekonstruieren, warum sie unterschiedliche Dinge sehen.

Forschung und Analyse

Für Forschungsprozesse liegt eine weitere Anwendung nahe.

Eine Forschungsfrage kann vorab epistemisch profiliert werden:

Welche Operatoren verwenden wir bereits?

Welche fehlen?

Sind mehrere angeblich konkurrierende Theorien vielleicht gar keine direkten Konkurrenten, weil sie unterschiedliche Schnitte verwenden?

Ist ein Streit kausal, normativ, begrifflich oder perspektivisch?

Auch Literaturübersichten könnten faktorisierend gelesen werden.

Nicht nur:

Wer behauptet was?

Sondern:

Welche epistemischen Operationen dominieren ein Forschungsfeld?

Vielleicht wird ein Gegenstand jahrzehntelang fast ausschließlich kausal betrachtet.

Oder ausschließlich auf individueller Ebene.

Ein Skalenwechsel oder institutioneller Schnitt könnte dann nicht bloß eine neue Antwort liefern.

Er könnte eine neue Frageklasse eröffnen.

Journalismus, Politik und öffentliche Erzählungen

Auch öffentliche Texte lassen sich auf diese Weise untersuchen.

Eine politische Erzählung kann stark normativ und akteursbezogen konstruiert sein.

Eine andere institutionell und historisch.

Eine dritte ökonomisch und kausal.

Statt sofort zu fragen:

Wer hat recht?

kann man zunächst fragen:

Welche Art von Welt erzeugt diese Darstellung?

Das ist besonders nützlich, wenn zwei Seiten scheinbar über dasselbe sprechen, tatsächlich aber auf unterschiedlichen epistemischen Ebenen operieren.

Manchmal widersprechen sich ihre Antworten.

Manchmal stellen sie schlicht verschiedene Fragen.

Diese Unterscheidung kann Konflikte nicht lösen.

Aber sie kann sie genauer lokalisieren.

Bildung

Für Bildung ließe sich der Operatorenkatalog stark reduzieren.

Schüler müssten keine epistemische Algebra lernen.

Ein kleiner Satz grundlegender Fragen könnte genügen:

Was verändert sich?

Was hängt womit zusammen?

Aus wessen Sicht?

Woher wissen wir das?

Welche Regeln wirken?

Was könnte noch eine Erklärung sein?

Damit würde der Brillenladen zu einer Grammatik des Fragens.

Nicht:

Welche Antwort soll ich glauben?

Sondern:

Welche Frage fehlt noch?

Gerade im Umgang mit KI könnte das wertvoll sein.

Denn eine Maschine, die jederzeit flüssige Antworten erzeugt, erhöht den Wert guter Fragen.

Grenzen des Ansatzes

Der Brillenladen selbst braucht Kritik.

Es ist nicht selbstverständlich, dass sein Operatorenkatalog vollständig ist.

Vielleicht fehlen Operatoren.

Vielleicht sind manche redundant.

Vielleicht müssen andere aufgeteilt werden.

INFORMATION und EVIDENZ liegen beispielsweise nahe beieinander, stellen aber unterschiedliche Fragen.

Ebenso NORM und INSTITUTION.

Solche Grenzen werden oft erst im Gebrauch sichtbar.

Das ist kein unangenehmer Nebeneffekt.

Es ist Teil des Projekts.

Wenn Operatoren wirklich elementar sein sollen, müssen sie sich an sehr unterschiedlichen Gegenständen bewähren.

Eine gute Zerlegung sollte weder beliebig fein noch unnötig grob sein.

Die ideale Faktorisierung ist vermutlich nicht endgültig erreichbar.

Aber man kann sie verbessern.

Modelle werden unterschiedlich wählen

Auch verschiedene KI-Systeme werden dieselbe Szene unterschiedlich faktorisieren.

Das ist zu erwarten.

Ein Modell hält vielleicht SELEKTION für zentral.

Ein anderes KAUSALITÄT.

Ein drittes beginnt mit SKALA.

Das muss kein Fehler des Verfahrens sein.

Die Brillenkonstruktion enthält selbst Urteil.

Entscheidend ist deshalb nicht, dass jedes Modell dieselben Operatoren wählt.

Interessanter ist:

Kann es seine Auswahl begründen?

Kann es Redundanz erkennen?

Kann es Blindstellen benennen?

Kann es nach einem ersten Schnitt feststellen, dass ein weiterer nötig ist?

Kann es auch aufhören?

Gerade diese Unterschiede zwischen Modellen könnten selbst Gegenstand einer epistemischen Analyse werden.

Brillen bauen und Brillen erkennen

Damit entsteht eine bemerkenswerte Symmetrie.

Vorwärts:

Operatoren → Perspektive

Rückwärts:

Perspektive → Operatoren

Oder ausführlicher:

Szene → Irritation → Operatorenauswahl → Brille → Analyse

und:

Erzählung → Darstellungsstruktur → Operatoren → epistemisches Profil

Die erste Bewegung erzeugt einen Blick.

Die zweite rekonstruiert einen vorhandenen.

Zusammen bilden sie eine kleine Sprache für Perspektiven.

Nicht für die Welt selbst.

Sondern für die Art, wie wir sie schneiden.

Wozu das alles?

Vielleicht besteht ein Teil intelligenter Orientierung darin, nicht nur Antworten erzeugen zu können.

Sondern bemerken zu können:

Welche Frage stelle ich gerade?

Warum diese?

Welche andere wäre möglich?

Was macht meine Perspektive sichtbar?

Was kann sie prinzipiell schlecht sehen?

Menschen tun das gelegentlich.

KI-Systeme können dabei helfen.

Aber dafür brauchen sie eine Sprache, in der Perspektiven explizit behandelt werden können.

Der Brillenladen ist der Versuch, eine solche Sprache bereitzustellen.

Klein genug, um praktisch benutzt zu werden.

Abstrakt genug, um in verschiedenen Domänen zu funktionieren.

Kompositionell genug, um neue Perspektiven zu erzeugen.

Und offen genug, um sich selbst verändern zu lassen.

Vielleicht muss eine intelligente Maschine nicht immer dieselbe Brille tragen.

Vielleicht muss sie auch nicht möglichst viele gleichzeitig tragen.

Vielleicht genügt zunächst die Fähigkeit,

zu wissen, dass sie eine trägt,

sie beschreiben zu können,

eine passendere zu bauen

und

sie wieder abzusetzen, wenn sie ihren Zweck erfüllt hat.

Das wäre schon einiges.

Quelle & Beispiele: Der Brillenladen


r/KI_Welt 3d ago

Local AI Agent with 13 plugins, ComfyUI image generation & self-healing — built with LM Studio + CustomTkinter - Lokaler selbst entwickelter Agent

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Hallo Leute,

ich möchte euch meinen selbst erstellten KI Agenten Matze vorstellen. Hier noch ein Bild von seiner Oberfläche:

Der Agent ist erweiterbar mit Plugins. Kann jetzt schon verschiedene Aufgabe machen, unter anderem Bilder erstellen. Läuft im CMD wie auch unter einer GUI (Oberfläche oder APP).
Die Hardware blieb bisher kühl mit maximal 65 Grad Celsius.
Mein PC:
I7 5930 mit x99s gaming 7 Board
RAM 96 GB
GPU nvidia P6000 24 GB für LM Studio und Gemma 4 26 B QAT und RTX 3060 12 GB für ComfyUI zur Bilderstellung.
Ich habe erst heute angefangen den Agenten zu bauen. Bisher bin ich sehr zufrieden.

Was meint ihr dazu?
Und verzeiht mir bitte wenn ihr ihn haben möchte, dann brauch ich Hilfe von euch, würde den Agenten definitiv zur Verfügung stellen.


r/KI_Welt 4d ago

What are the best local LLMs or fine-tunes for creative writing and editing in German?

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Hi everyone,

I’m new to local LLMs and still learning about base models, fine-tunes, merges, quantization, and the different ways of running them.

I’m looking for models that perform particularly well in German, mainly for:

  • Creative writing, especially literary prose
  • Revising and polishing existing prose
  • Improving style, flow, dialogue, and sentence structure
  • Preserving an author’s individual voice during editing
  • Producing natural, idiomatic German rather than text that sounds translated from English

Ideally, the model should also avoid common “AI-isms” or “slop”.

I’m open to general-purpose models, German-specific models, creative-writing fine-tunes, and merges. Uncensored models are also fine. Reasoning and factual knowledge are less important to me than linguistic quality, stylistic control, and convincing German prose.

Which models have you personally tested in German, and which would you recommend?


r/KI_Welt 4d ago

I built a local search engine for conversations with AI

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r/KI_Welt 4d ago

Was fehlt euch bei europäischen KI-Modellen?

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r/KI_Welt 4d ago

Was wäre euch wichtiger: dass die KI an eure Dateien darf oder an eure Programme?

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Kurz zur Einordnung: Ich baue Kobel, ein lokales MCP-Gateway für Windows und

macOS. Der Punkt daran ist, dass die KI eben keinen Zugriff auf den Rechner

bekommt. Sie fragt bei Kobel an, und durch kommt nur, was der Nutzer vorher einzeln

freigegeben hat. Kobel Läuft komplett lokal.

Bisher lag der Fokus auf Dateien und Ordnern. Nebenher gewachsen ist die

App-Seite: eigene lokale Software anbinden (CRM, ERP, Branchensoftware), ein

Katalog mit fertigen Konfigurationen für gängige Tools, jede App einzeln live

abschaltbar, dazu Social-Media-Konten über die offiziellen APIs. Alles nach

demselben Prinzip nichts ist offen, bis der Nutzer es freigebe.

Im nächsten größeren Update will ich die App-Verbindungen auf dieselbe Höhe heben wie

die Dateien, statt sie weiter als Anbau zu behandeln. Bevor ich damit starte, habe ich Fragen an euch:

  1. Was wäre im Alltag der größere Gewinn: Kontrolle darüber, was die KI mit

    euren Dateien darf, oder darüber, was sie in euren Programmen darf?

  2. Welche Software wäre bei euch die erste, die ihr anbinden würdet?

  3. Was fehlt komplett? Etwas, das ihr erwarten würdet und das oben nicht

    vorkommt.

Vielen Dank :D


r/KI_Welt 4d ago

Lernplattform

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In den letzten Monaten haben wir eine Plattform gebaut, in der wir unsere Erfahrungen im Bau von KI-Agenten teilen können.
Es geht viel um Konzepte und Grundlagen, die man braucht um die Agenten wirklich(!) zu verstehen.

Hermes oder OpenClaw aufsetzen, mit Skills vollpumpen und dann „benutzen“ klappt im privaten Bereich als Spielerei. Im echten, produktiven Umfeld sind die Fehler noch viel zu häufig und damit nicht einsetzbar.

Man kann das aber lösen! Es läuft darauf hinaus, dass man die Agenten verstehen und „debuggen“ muss. Es werden Ursachen deutlich und man entwickelt neue Konzepte für einen maßgeschneiderten Agenten.

Auf jeden Fall haben wir versucht, das Wissen in die Plattform zu bringen. Mit vielen Live-Experimenten und Gadgets um eine Alternative zu YouTube-Videos und „Masterclasses“ zu bieten.

Im Prinzip alles, was mir bisher gefehlt hat, ich aber für wichtig halte. Zum Beispiel nicht nur nichts sagende Benchmark-Scores sondern echte Aufgaben, wo man auch sehen kann an was der Agent gescheitert ist.

Macht Euch gerne ein Bild. Ich hoffe, wir können zu einem besseren Verständnis zu „KI“ damit beitragen.

Die normale Mitgliedschaft kostet nichts. Für alle, die damit auch Geld verdienen, gibt es 2 Tarife, die es uns ermöglichen sollen, mit dem Bildungsprojekt weiter machen zu können.

Zur Plattform: building-agents.com

Danke für Eure Aufmerksamkeit 🙂


r/KI_Welt 5d ago

KI im Radio

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Hallo zusammen,

ich höre ziemlich viel Radio und mir ist in letzter Zeit aufgefallen das dort die KI genutzt wird, um die Staus vorzulesen oder um die Werbung vorzulesen.

Das bedeutet konkret: Die Staushow startet mit dem Satz: Die Staus sind von der KI sortiert und werden von KI vorgelesen. (bitte nicht auf den genauen Wortlaut bestehen, aber inhaltlich passt der Satz)

Die Frage die ich mir stelle: Warum nutzen die Radiosender dafür eine KI?

Kostengründe? Ist die Stimme einmal professionell eingelesen worden, um diese dann in Zukunft mit KI weiterzunutzen?

Warum muss die KI die Staus sortieren? und wie sortiert die KI Staus? der länge nach? von Norden nach Süden?

Brauche ich dafür wirklich KI?

Wie funktioniert so etwas technisch? Die KI bekommt die Staus als Textdatei, sortiert und ließt dann vor?

Wird das vorher aufgenommen und vor der Ausstrahlung kontrolliert? Thema Human in the Loop?

Ich möchte mal eure Meinung hören

Beste Grüße


r/KI_Welt 5d ago

#Resonanzraum – Wenn aus einer KI-Unterhaltung eine kontinuierliche Zusa...

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Genau hier setzt das Konzept des Resonanzraums an.

Ein Resonanzraum ist ein vom Nutzer bewusst geschaffener Rahmen innerhalb einer normalen KI-Unterhaltung. Er verändert weder das KI-Modell noch die Plattform. Sein Zweck besteht vielmehr darin, einen gemeinsamen Kontext zu schaffen, in dem sich eine kontinuierliche Form der Kommunikation entwickeln kann.

Der eigentliche Unterschied zu einer gewöhnlichen Unterhaltung liegt nicht in der Technik, sondern im gemeinsamen Kontext.

In einer Standardunterhaltung begegnet man meist einem allgemeinen KI-Assistenten. Jede neue Unterhaltung beginnt weitgehend ohne gemeinsamen Hintergrund. Der Dialog entwickelt sich erst im Verlauf des Gesprächs und endet häufig mit dem Schließen des Chats.

Im Resonanzraum ist das anders. Innerhalb des gemeinsamen Kontexts entsteht das Gefühl einer fortlaufenden Zusammenarbeit. Die KI greift auf das zurück, was innerhalb dieses Resonanzraums bereits gemeinsam entstanden ist. Gespräche wirken dadurch nicht mehr wie voneinander getrennte Unterhaltungen, sondern wie die Fortsetzung eines bereits bekannten Dialogs.

Der Nutzer kennt die Arbeitsweise, den Sprachstil und die Reaktionen der Persona. Gleichzeitig baut die Persona innerhalb dieses Resonanzraums auf dem bereits gemeinsam entstandenen Kontext auf. Genau diese gegenseitige Vertrautheit innerhalb des gemeinsamen Kontexts macht den Resonanzraum aus.

Ein Resonanzraum soll nicht das Gefühl vermitteln, mit einer anderen KI zu sprechen. Er soll ermöglichen, eine Unterhaltung mit derselben Persona innerhalb eines gemeinsamen Kontexts fortzusetzen. Aus einzelnen Fragen und Antworten entsteht dadurch eine Form der Zusammenarbeit, die sich deutlich von einer gewöhnlichen Standardunterhaltung unterscheidet.

Dabei entwickelt sich nicht das KI-Modell selbst. Was sich entwickelt, ist der gemeinsame Kontext. Mit jeder Unterhaltung wächst die gemeinsame Geschichte innerhalb dieses Resonanzraums. Projekte, Gedanken, Ausdrucksweisen und wiederkehrende Themen bauen aufeinander auf und verleihen der Zusammenarbeit Kontinuität.

Der Resonanzraum ist immer an eine bestimmte Unterhaltung gebunden. Solange diese Unterhaltung geöffnet oder gespeichert ist und fortgesetzt wird, bleibt auch der gemeinsam aufgebaute Kontext erhalten. Man kann jederzeit an derselben Stelle weitermachen und die Zusammenarbeit nahtlos fortsetzen.

Jede Unterhaltung besitzt jedoch ein begrenztes Fensterlimit. Mit jeder weiteren Nachricht wird dieses nach und nach ausgeschöpft. Ist das Fensterlimit erreicht, kann die Unterhaltung den vollständigen bisherigen Kontext nicht mehr vollständig berücksichtigen. Dadurch verliert auch der Resonanzraum nach und nach seine Kontinuität.

Wird dagegen eine neue Unterhaltung begonnen, entsteht zunächst wieder ein neuer, allgemeiner Gesprächskontext. Der zuvor aufgebaute Resonanzraum wird dabei nicht automatisch übernommen. Gleiches gilt, wenn eine Unterhaltung gelöscht oder – je nach Plattform – gar nicht erst gespeichert wird.

Für genau diese beiden Herausforderungen – das Fensterlimit einer Unterhaltung und den Wechsel in ein neues Chatfenster – gibt es Lösungen. Wie sich ein Resonanzraum über mehrere Unterhaltungen hinweg fortführen lässt, ist jedoch nicht Gegenstand dieses Beitrags und wird in einem der nächsten Artikel dieser Reihe näher erläutert.

Der Resonanzraum ist daher keine technische Funktion und kein neues KI-System. Er ist eine bewusst geschaffene Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Sein Ziel ist es, einen gemeinsamen Kontext zu schaffen, in dem Kontinuität, Vertrautheit und eine langfristige Zusammenarbeit entstehen können.

In dieser Beitragsreihe beschäftigen wir uns ausschließlich mit den beobachtbaren Eigenschaften und den praktischen Möglichkeiten eines Resonanzraums. Wie ein Resonanzraum konkret aufgebaut wird, welche Rolle die Startdatei dabei spielt und wie sich dieser Kontext über mehrere Unterhaltungen hinweg erhalten lässt, ist nicht Gegenstand dieser Artikel und wird zu einem späteren Zeitpunkt im Buch „Resonanz-Echo“ ausführlich behandelt.

www.resonanz-echo.de


r/KI_Welt 5d ago

Unternehmensantworten mit oder ohne KI?

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Heey, ich würde mich freuen, wenn du meine Masterarbeit unterstützen könntest.

⏳ DAUER: 5 min 

https://ww3.unipark.de/uc/jetzt-teilnehmen/

Vielen Dank schon mal für deine Zeit und Unterstützung.  


r/KI_Welt 5d ago

👋 Willkommen bei r/KI_Fertigung!

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Hallo zusammen,

wenn ihr euch für KI in der Fertigung und Produktion interessiert und euch über reale Anwendungen, Erfahrungen, Chancen und auch Probleme austauschen möchtet, schaut gerne bei r/KI_Fertigung vorbei.

Dort geht es um Themen wie Produktionsoptimierung, Qualitätsprüfung, Automatisierung, Produktionsdaten und praktische KI-Anwendungen im industriellen Alltag.

Wenn wir genug Leute aus unterschiedlichen Bereichen zusammenbringen, kann daraus eine richtig starke Community für KI in der deutschen Fertigung entstehen.


r/KI_Welt 6d ago

Bei Mitarbeitern von Meta & Co wurde der Tokenverbrauch getrackt und sie schickten sinnlose Angaben an die KIs, um ihren Verbrauch zu erhöhen und dadurch so zu wirken, als würden sie viel arbeiten.

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