Artikel-Serien
Manche Themen brauchen mehr als einen Artikel. Hier findest du alle mehrteiligen Serien in Lesereihenfolge — vom Auftakt bis zum Abschluss.
📚 42 KI-Modelle im Vergleich
Ein Benchmark über 42 LLMs, die dieselbe Motorrad-Routenfrage mit identischen Pattern-RAG-Daten beantworten — vom Gesamtergebnis über das Ranking und die Methodik bis zum Praxis-Playbook.
- 42 KI-Modelle im Vergleich — und warum unsere lokale Lösung mithält
- 42 KI-Modelle im Vergleich, Teil 2: Das vollständige Ranking
- 42 KI-Modelle im Vergleich, Teil 3: Methodik & die Daten dahinter
- 42 KI-Modelle im Vergleich, Teil 4: Misst der Benchmark das Modell — oder den Anbieter?
- 42 KI-Modelle im Vergleich, Teil 5: Das Praxis-Playbook — was das für dich heißt
📚 EU AI Act in drei Lesestufen
Die KI-Verordnung zum Stichtag 2. August 2026 — dasselbe Thema in drei Tiefen: einfach erklärt, als sachlicher Bericht und als juristische Detailanalyse, plus das komplette Dossier.
- Neue KI-Regeln ab 2. August — was du jetzt wissen musst, ganz ohne Juristendeutsch
- EU-KI-Verordnung: Am 2. August 2026 wird die Kennzeichnungspflicht scharfgestellt — die Bußgeldregeln gleich mit
- Artikel 50, Artikel 99 und der 2. August 2026 — die KI-Verordnung im Detail
- Der EU AI Act vor dem 2. August 2026 — das komplette Dossier
📚 Verkehrsdaten & Iron Butt
Von der Stau-Angst vor der 1.740-km-Challenge zur eigenen Verkehrsdaten-Pipeline: Datensammlung, Pattern-RAG-Architektur, Strecken-Ranking, Live-Routenberater und der transparente Verkehrsbericht.
- 1.740 km in 24 Stunden — und 60 Minuten Stau zu viel
- Von 128 Live-Punkten zu 57 Millionen Stundenwerten — wie ich angefangen habe, Verkehr zu vermessen
- Warum eine SQL-Datenbank für meine Frage nicht reicht — die Architektur eines Routenberaters
- Sylvensteinsee Samstag 14 Uhr — was die BASt-Daten über Deutschlands beliebteste Motorradstrecken verraten
- Live-Chat mit den BASt-Daten — was der Routenberater zur Iron-Butt-Tour sagt
- Wann kann ich nach Bozen? — wie mein Checker lernte, eine ganze Route zu lesen
- 178 Messpunkte, sechs Datenquellen, ein Verkehrsbericht — und null Geheimnisse
📚 Lokale Wissensbasis
Eine semantische Such-KI über 1.500 Markdown-Notizen — komplett lokal: der Standpunkt, die Umsetzung, die Embedding-Mechanik, die Dienst-Architektur und die Hardware dahinter.
- Warum meine Wissensbasis bewusst lokal bleibt
- Von Stichwort zu Bedeutung — lokale semantische Suche über meine 1.500 Notizen
- So funktionieren Embeddings — die Mechanik hinter der semantischen Suche
- Wissensbasis als Dienst, nicht als App — die Architektur hinter dem lokalen RAG
- Zwei Maschinen, eine Idee — wie ein Mac mini und ein KI-NAS sich die Arbeit teilen