Technik- und KI-Begriffe, erklärt
KI-Vokabular wanderte aus Forschungspapieren schneller in die Abendnachrichten, als es irgendwer erklären konnte, und der Rest der Technik war ohnehin Jargon. Dieser Bereich deckt beides ab: wie KI-Modelle wirklich arbeiten, von Training und Inferenz bis zu Kontextfenstern und Agenten, daneben die Software- und Sicherheitsbegriffe aus denselben Artikeln, etwa Zero-Days, technische Schulden und APIs. Der größte Bereich hier, und der am schnellsten wachsende.
Ausgewählt
Was sind KI-Agenten?
KI, die handelt statt nur zu antworten: die Planen-Machen-Prüfen-Schleife, und warum sie auch das Risiko ist.
Was ist eine KI-Halluzination?
Warum KI erfundene Fakten mit voller Überzeugung ausgibt, und warum man es nicht hört.
Was ist ein neuronales Netz?
Mathematik, die Regeln aus Beispielen lernt, statt sie geschrieben zu bekommen, und warum das gewinnt.
Alle 59 Begriffe
Was ist eine Abstraktionsschicht?
Oben einfach, darunter versteckte Komplexität — und austauschbar, ohne etwas zu brechen.
Was ist eine API?
Die feste Vereinbarung, die zwei Programme zusammenarbeiten lässt, ohne einander zu kennen.
Was ist Backpropagation?
Wie ein finaler Fehler zur präzisen Anpassung für Millionen Einstellungen wird — Zielwertsuche in groß.
Was ist der Bias-Variance-Tradeoff?
Zu starr vs. zu beeinflussbar — und warum der Gesamtfehler dazwischen am niedrigsten ist.
Was ist Chain-of-Thought-Reasoning?
Warum ein Modell, das seinen Rechenweg zeigt, besser antwortet, und was das Denken kostet.
Was ist Edge Computing?
Die Arbeit auf dem Gerät statt im Rechenzentrum, und die drei Situationen, die das erfordern.
Was ist Ende-zu-Ende-Verschlüsselung?
Warum niemand in der Mitte die Nachricht lesen kann, und was trotzdem sichtbar bleibt.
Was ist Fine-Tuning?
Ein fertiges Modell mit eigenen Daten weitertrainieren, und worin sich das von RAG unterscheidet.
Was bedeutet eine idempotente API?
Warum zehn Klicks nur einmal abbuchen — die Eigenschaft, die Retries sicher macht.
Was ist Inferenz (in der KI)?
Das Modell bei seiner eigentlichen Arbeit, und warum die billige Hälfte am Ende am meisten kostet.
Was sind KI-Agenten?
KI, die handelt statt nur zu antworten: die Planen-Machen-Prüfen-Schleife, und warum sie auch das Risiko ist.
Was sind KI-Benchmarks?
Die Zahlen hinter jeder KI-Ankündigung, was sie messen und warum der Erste enttäuschen kann.
Was ist eine KI-Halluzination?
Warum KI erfundene Fakten mit voller Überzeugung ausgibt, und warum man es nicht hört.
Was ist ein Kontextfenster?
Wie viel Text eine KI gleichzeitig im Kopf behält — und warum lange Chats ihren Anfang vergessen.
Maschinelles Lernen und KI: Was ist der Unterschied?
KI ist das Ziel. Maschinelles Lernen ist die Methode, die sich durchsetzte. Die Wörter sind nicht austauschbar.
Was ist ein Mixture of Experts (MoE)?
Riesiges Modell, pro Frage nur eine kleine Scheibe wach, und warum das Spitzenmodelle bezahlbar hält.
Was ist Modell-Destillation?
Ein Modell mit den Antworten eines anderen trainieren: zum Schrumpfen, oder um den Rivalen einzuholen.
Was ist ein multimodales Modell?
KI, die Bilder, Ton und Text zusammen nimmt, und was das an Tempo und Verlässlichkeit kostet.
Was ist ein neuronales Netz?
Mathematik, die Regeln aus Beispielen lernt, statt sie geschrieben zu bekommen, und warum das gewinnt.
Open-Source- vs. Closed-Source-KI-Modelle: Was ist der Unterschied?
Wer das Modell kontrolliert, wer deine Daten sieht und wer pro Anfrage kassiert.
Overfitting vs. Underfitting: Was ist der Unterschied?
Antworten auswendig vs. Buch nie geöffnet — und die Punktelücke, die beide entlarvt.
Was ist Prompt Injection?
Versteckte Befehle in Inhalten, die eine KI liest — und warum der Text des Angreifers gewinnt.
Was ist Quantisierung?
Die Zahlen eines Modells ungenauer speichern — halber Speicher, kaum Verlust.
Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Die KI aus deinen Dokumenten antworten lassen — erst abrufen, dann generieren, Belege inklusive.
Was ist RLHF (bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback)?
Der Schritt, der aus einer Textvorhersage einen Assistenten macht, und was er dem Modell nebenbei beibringt.
Was ist Stochastic Gradient Descent (SGD)?
Millionen Regler, eine Fehlerzahl — wie Modelle wirklich lernen, Trippelschritt für Trippelschritt.
Was sind synthetische Daten?
Von Maschinen erzeugte Trainingsdaten, warum Labore zunehmend darauf setzen und wie es schiefgeht.
Was ist technische Schuld?
Abkürzungen und alternde Systeme, die die Zukunft belasten — Kredit, Zinsen, Tilgung.
Was ist Temperatur bei KI?
Der Regler zwischen immer derselben Antwort und kreativen Wetten — und wo Produkte ihn setzen.
Was ist Tokenisierung?
Wie KI Text in Brocken zerlegt, bevor sie liest — und warum manche Sprachen mehr kosten.
Was ist ein Transformer (in der KI)?
Das Design hinter dem T in GPT: Jedes Wort beachtet jedes andere, alles gleichzeitig.
Was sind Vektor-Embeddings?
Bedeutung als Koordinaten — wie Maschinen Ähnliches finden, ohne ein einziges Wort abzugleichen.
Was ist AGI (allgemeine künstliche Intelligenz)?
Die hypothetische KI, die alles könnte, was ein Mensch kann. Es gibt sie noch nicht, und einen vereinbarten Test auch nicht.
Was ist Cloud-Computing?
Computer übers Internet mieten statt besitzen. Die meisten deiner Apps leben dort.
Was ist Context Engineering?
Zu entscheiden, was ein Modell vor der Antwort alles sieht, statt wie die Frage formuliert ist.
Was ist ein Agent Harness?
Das Programm um ein KI-Modell herum, das die Werkzeuge tatsächlich ausführt und die Schleife dreht.
Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)?
Ein Programm, das den nächsten Text vorhersagt und dem man danach beigebracht hat zu antworten statt weiterzuschreiben.
Was ist ein System-Prompt?
Die versteckten Anweisungen, die ein Chatbot liest, bevor dein Gespräch beginnt. Jede Antwort ist davon geprägt.
Was ist ein VPN (virtuelles privates Netzwerk)?
Ein Dienst, der deinen Internetverkehr verschlüsselt und über den eigenen Server hinausschickt, damit andere weniger von dir sehen.
Was ist ein Wissensstichtag?
Das Datum, an dem ein Modell aufhörte zu lernen. Es begrenzt sein Wissen, nicht das, was man ihm sagen kann.
Was ist eine GPU (Grafikprozessor)?
Der Chip, der Tausende Berechnungen gleichzeitig macht. Für Grafik gebaut, heute der Motor der KI.
Was ist rekursive Selbstverbesserung?
Eine KI hilft, die nächste KI zu bauen, die wiederum die übernächste baut, jede Runde besser.
Was ist Retrieve-for-Train?
Suche nach Campingausrüstung und bekomme Zelt, Schlafsack, Kocher und Lampe, nicht zehn Zelte. Wie Google das Nachdenken aus der Suchleiste geholt hat.
Was ist Training in der KI?
Der Vorgang, der ein Modell aus Beispielen baut. Später mit ihm zu chatten ändert daran nichts.
Was sind Breadcrumbs auf einer Website?
Die kleine Linkzeile oben, die den Weg von der Startseite bis hierher zeigt.
Was ist eine Zero-Day-Schwachstelle?
Ein Loch, von dem nur der Angreifer weiß, warum es ein Vermögen kostet und was die meisten Systeme wirklich aufbricht.
Was ist ein Zero-Knowledge-Beweis (ZKP)?
Beweisen, dass etwas stimmt, ohne zu verraten warum — die Kryptographie privater Verifikation.
Was ist ein API-Schlüssel?
Die Zeichenfolge, die einem Dienst sagt, welches Konto anfragt und welchem er es berechnet. Kein Passwort.
Was ist ein Cache?
Kopien in Reichweite, damit der langsame Weg nicht zweimal fällig wird. Warum das beschleunigt und warum Leeren hilft.
Was ist Latenz?
Die Wartezeit zwischen Fragen und dem Beginn der Antwort. Nicht dasselbe wie langsames Internet, und mehr Kapazität hilft nicht.
Was sind Skalierungsgesetze (scaling laws)?
Das Muster hinter dem KI-Rennen: größere Modelle werden entlang einer vorhersagbaren Kurve besser, und jeder Schritt kostet das Zehnfache.
Was ist KI-Alignment?
KI dazu bringen, das Gemeinte zu verfolgen und nicht den Wortlaut des Gesagten. Warum die Lücke besteht und größer wird.
Was ist Speicher mit hoher Bandbreite (HBM)?
Ein Stapel Speicherchips auf dem Gehäuse des Prozessors, verbunden über einen Weg von mehr als tausend Leitungen. Es gibt ihn, weil das Rechnen der Lieferung davonlief.
Was ist eine Tensor Processing Unit (TPU)?
Googles Chip, der nur eine Art von Rechnung behält, die Gittermultiplikation, von der neuronale Netze leben, und das Gesparte in Kapazität steckt.
Was ist CUDA?
Nvidias Software für seine Grafikchips: gewöhnlichen Code schreiben und als Tausende Aufgaben gleichzeitig ausführen. Der Haken: er läuft nur auf Nvidias Chips.
Was ist ein Compute-Cluster?
Hunderte oder Tausende einzelne Computer, verkabelt für einen Auftrag. Das Schwere ist nicht das Zusammenstellen, sondern die Einigkeit.
Ein Kern vs mehrere Kerne: Was ist der Unterschied?
Eine Recheneinheit pro Chip, oder mehrere eigenständige. Warum Chips aufhörten schneller zu werden, und was die zusätzlichen Kerne bringen.
ASIC vs FPGA: Was ist der Unterschied?
Ein Chip wird dauerhaft für eine Aufgabe gefertigt, der andere per Datei neu verdrahtet. Die Wahl ist eine Wette auf Stückzahl und Sicherheit.
Slurm vs Kubernetes: Was ist der Unterschied?
Zwei Programme, die entscheiden, welche Arbeit auf welche Maschinen geht. Eines führt eine Warteschlange, das andere hält Dienste dauerhaft am Leben.
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