AI Papers — Wichtige Forschung verständlich erklärt
Die wichtigsten Papers zu LLMs, RAG, Agents und AI Safety — auf Deutsch zusammengefasst.
Attention Is All You Need (2017)
Das Transformer-Paper: Warum Self-Attention die gesamte AI-Landschaft verändert hat.
2026-03-21Retrieval-Augmented Generation (2020)
RAG erklärt: Wie LLMs durch externe Wissensquellen besser und zuverlässiger werden.
2026-03-21LoRA: Low-Rank Adaptation (2021)
Parameter-effizientes Fine-Tuning: Große Modelle anpassen ohne alles neu zu trainieren.
2026-03-21ReAct: Reasoning and Acting (2022)
Das Agent-Pattern ReAct: Wie LLMs durch abwechselndes Denken und Handeln Aufgaben lösen.
2026-03-21Constitutional AI (2022)
AI Safety von Anthropic: Wie man AI-Systeme durch Prinzipien statt durch Menschen aligned.
2026-03-21
Hierarchical Reasoning Model (2025)
Rekurrente Architektur mit nur 27M Parametern die ohne Chain-of-Thought komplexe Aufgaben loest — Sudoku, Pfadfindung, ARC.
2025-06-26Nächster Schritt: vom Wissen in die Umsetzung
Wenn du mehr willst als Theorie: Setups, Workflows und Vorlagen aus dem echten Betrieb für Teams, die lokale und dokumentierte AI-Systeme wollen.
- Lokal und self-hosted gedacht
- Dokumentiert und auditierbar
- Aus eigener Runtime entwickelt
- Made in Austria