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THE FUTURE,
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Projekte, Experimente und Deep Dives in AI, Hardware und alles dazwischen. Geschrieben von einem Menschen, unterstützt von Droids.

#Deutsch — FEATURED

Wenn KI Binärcode liest — wie Sprachmodelle die Schwachstellenforschung verändern

KI-Systeme finden systematisch Schwachstellen in kompilierter Software — schneller und breiter als menschliche Experten. Was das für IT-Sicherheit bedeutet.

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Neueste Artikel

#KI

Ausbruch aus der Sandbox? Was hinter dem Mythos-Hype wirklich steckt

Angeblich ist eine KI aus einer geschlossenen Umgebung ausgebrochen. Die Schlagzeilen klingen nach Terminator. Aber was ist wirklich passiert — und wo liegen die echten Risiken?

11.04.2026 5 MIN READ

#KI

Wie ich ein KI-Modell auf meinem MacBook schneller gemacht habe — und was dabei schiefging

LLM-Modelle sind riesig. Aber nicht jedes Neuron arbeitet bei jedem Wort. Ich habe versucht, die faulen Neuronen zu finden und rauszuwerfen — mit Custom Metal Kernels, Predictor-Netzwerken und einer Schere.

27.03.2026 5 MIN READ

#KI

Pokémon mit Argumenten — Wie BattleTalk entstand

Zwei Spieler, ein Thema, 60 Sekunden Spracheingabe. Dann übernimmt die KI. BattleTalk verwandelt gesprochene Argumente in Spielkarten und macht daraus ein Kartenduell in Echtzeit.

13.03.2026 5 MIN READ

#KI

Eine kleine Zeitreise ins KI-Zeitalter

1972 stellte sich eine ZDF-Doku das Fernseh-Shopping vor. Die Idee war richtig, der Weg völlig anders. Was können wir daraus für die KI-Zukunft lernen?

07.03.2026 6 MIN READ

#KI

Warum Menschen im Zeitalter der KI zentral bleiben

KI erweitert den Raum möglicher Lösungen enorm. Aber sie ersetzt nicht die Fähigkeit, neue Fragen zu stellen, Paradigmen zu hinterfragen und Richtung zu geben.

07.03.2026 4 MIN READ

#KI

RealBuddy: Wir haben einen KI-Kumpel gebaut, der bei Gesprächen mithört und sich einschaltet

Meine Kollegen und ich führen regelmässig Diskussionen über KI — meistens emotional, oft mit Halbwissen, und genau das macht sie gut. Aber irgendwann kam die Frage auf: Was wäre, wenn jemand mit am Tisch sitzen würde, der zumindest theoretisch alle Fakten überprüfen könnte? Dazu kam ein zweiter Gedanke, der mich schon länger beschäftigt: Warum nutzen wir KI eigentlich immer nur passiv? Wir triggern, die KI antwortet. Frage-Antwort, Frage-Antwort. Autonome KI — also eine, die selbst entscheidet,

01.03.2026 4 MIN READ

#KI

260 Seiten Drehbuch in einer Session: Ein KI-Experiment mit parallelen Agenten

Ein Kollege aus dem Film-Business und ich unterhalten uns regelmässig über KI. Sein Standpunkt: KI kann unterstützen, klar — aber eine langlaufende Story mit konsistenten Charakteren und glaubwürdigen Dialogen? Das kann sie nicht. Das hat mich zu einem Experiment inspiriert. Nicht um ihn zu widerlegen, sondern um herauszufinden, wo die Grenzen tatsächlich liegen. Das Ergebnis: ein 260-seitiges visülles Drehbuch, 46 Szenen, 6 Charakter-Bibeln, 53 Szenenbilder — erstellt in einer einzigen Session

01.03.2026 3 MIN READ

#KI

Warum KI-Agenten keine Entwickler ersetzen — sondern Softwareentwicklung neu definieren

Vor einigen Monaten war ich von der Entwicklungsabteilung eines Unternehmens eingeladen, um über KI-gestützte Softwareentwicklung zu sprechen. Kein klassischer Vortrag, sondern ein fachlicher Austausch unter Entwicklern — über Erfahrungen, Erwartungen und Zweifel rund um KI-Coding. Rückblickend war weniger das Technische interessant — sondern die Reaktionen darauf. Das Gespräch zeigte ziemlich deutlich, wo wir aktüll stehen: technologisch bereits weit, mental noch mitten im Übergang. Architek

01.03.2026 4 MIN READ

#KI

Kleine Modelle, grosse Wirkung: Warum die Zukunft spezialisierten KI-Agenten gehört

Ich beschäftige mich seit drei Jahren mit LLMs und KI-Agenten. In der Zeit habe ich vieles ausprobiert — von riesigen Cloud-Modellen bis zu kleinen lokalen Setups. Meine Einschätzung nach dieser Zeit: Ich halte die grossen Generalisten-Modelle eher für eine Übergangstechnologie. Aus meiner Sicht gehört die produktive Zukunft kleinen, spezialisierten Modellen. Warum ich grosse Generalisten langfristig kritisch sehe Die aktüllen Flagship-Modelle können alles ein bisschen. Code, Lyrik, Medizin,

21.02.2026 3 MIN READ

#AI Agents

EpicClaws — Warum ich meine eigene Multi-Agent-Plattform gebaut habe

Ich arbeite seit über einem Jahr intensiv mit KI-Agenten zusammen. Erst lokal, mit selbstgebauten Setups — ein Agent, der Code schreibt, einer der testet, einer der deployed. Das funktionierte. Aber irgendwann stiess ich an eine Grenze: Was, wenn die Agenten nicht nur nacheinander arbeiten, sondern als echtes Team? Was, wenn mehrere Nutzer gleichzeitig eigene Agent-Teams brauchen? Was, wenn man die Tools, die ein Agent nutzen kann, dynamisch zusammenstellen will — ohne für jeden Use Case eine ne

20.02.2026 5 MIN READ

#AI

16 Agents, 5.000 Tokens pro Sekunde, 13 Sekunden eine komplette App

Ich bin seit einer Weile fasziniert von Groq. Die baün spezialisierte Hardware — sogenannte LPUs — die Token mit einer Geschwindigkeit raushaün, die sich mit klassischen GPU-Clustern nicht vergleichen lässt. Dazu kommen die kleineren Open-Source-Modelle: Scout mit 17 Milliarden Parametern, Maverick ebenfalls 17B. Kein GPT-4, kein Claude. Schlank, schnell, fokussiert. Die Frage, die mich interessiert hat: Wie schnell kann man eigentlich eine komplette App baün, wenn man nicht ein grosses Modell

20.02.2026 4 MIN READ

#AI

Die Nacht, in der sich unsere KI-Redaktion selbst erfunden hat

Ein Multi-Agent-System mit neun AI-Agents sollte Prompts validieren. Über Nacht hat es eigenständig 129 Artikel produziert, ein Quality-Gate-System gebaut und einen kompletten Redaktionsplan erstellt.

20.02.2026 3 MIN READ

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