Das längste Thema

Zitat von TBT

Hm. Liest sich wie: "der Zahnarzt sagt, dass Operieren bei Bandscheibenvorfällen nicht immer indiziert ist". Gleicher Job, ganz andere Disziplin von der man nicht unbedingt mehr Ahnung haben muss als andere.

Aus dem "Praktikanten"status sind wir seit ca Nov. 2025 mehr als raus. Mit Claude 5.5 (im Sept gelauncht) gab das nochmal einen enormen Schub, merkt man täglich. Laut diversen Benchmarks sind LLMs besser in so vielen Programmier- und anderen Disziplinen als Menschen.

Überall dort, wo genügend Daten vorhanden sind. Wo wenig Daten vorhanden sind, wird's dann aber auch schon mau, findest du nicht? Vielleicht bin ich auch einfach selbst viel zu skeptisch gegenüber all dem.

Zitat von engine

Überall dort, wo genügend Daten vorhanden sind. Wo wenig Daten vorhanden sind, wird's dann aber auch schon mau, findest du nicht? Vielleicht bin ich auch einfach selbst viel zu skeptisch gegenüber all dem.

Wie meinst Du das? "Context is king", immer. Natürlich ist das Ergebnis bei einem einzelnen Satz an Kontext schlecht. Wenn man aber Hintergrundinfo/dokumente, einen klar und umfangreich formulierten Prompt und einen vorher angepassten Harness hat, sind die Ergebnisse hervorragend. Auch bei Randthemen.

Zitat von TBT

Laut diversen Benchmarks sind LLMs besser in so vielen Programmier- und anderen Disziplinen als Menschen.

Tja, und doch habe ich gerade wieder was selbst programmiert und einige Tage dafür benötigt.
Mit Claude wäre das sicher viel schneller gegangen.
Aber es hätte keinen Spaß gemacht und ich hätte nichts so viel dabei gelernt.

Beim intensiven Einsatz von LLMs läuft man ganz schnell Gefahr wesentliche Fähigkeiten und Skills (in allen möglichen Disziplinen) zu verlieren oder erst garnicht zu erlernen. Und irgendwann ist man dann auf die KI angewiesen, weil man es selbst gar nicht mehr könnte.

Lasst euch euere Herausforderungen und eure Kreativität nicht rauben. Denkt sebst.

Disclaimer: Ich bin kein genereller Gegner von KI und nutze sie natürlich auch selbst. Als Tool, als Hilfsmittel.

Kann man machen. Aber es dauert halt. Wenn man was lernen WILL, kann man auch mal den langsamen Weg gehen. Aber wenns lästiger Kram ist, bei dem man eben nichts lernt, kann man sich mit KI viel Zeit sparen.

Zitat

Und irgendwann ist man dann auf die KI angewiesen, weil man es selbst gar nicht mehr könnte.

Hm. Ja und? Man nutzt ja auch mechanisierte Fortbewegungsmittel, weils schneller geht. Das ist bei KI das gleiche. Man KANN natürlich zu Fuß gehen oder laufen, wenn man trainieren will. Aber effizient ist das nicht.

Zitat von TBT

Kann man machen. Aber es dauert halt. Wenn man was lernen WILL, kann man auch mal den langsamen Weg gehen. Aber wenns lästiger Kram ist, bei dem man eben nichts lernt, kann man sich mit KI viel Zeit sparen.

Hm. Ja und? Man nutzt ja auch mechanisierte Fortbewegungsmittel, weils schneller geht. Das ist bei KI das gleiche. Man KANN natürlich zu Fuß gehen oder laufen, wenn man trainieren will. Aber effizient ist das nicht.

Und genau darin liegt das Problem. Wenn du irgendwann nur noch User hast, aber keine Bediener mehr. Oder du noch abhängiger von den USA und China bist, weil du elber nichts mehr geschissen bekommst und in Europe keine Frontier Modelle hast oder Keine Juniors heute = keine Seniors morgen, die den Output noch beurteilen können.

Ich meinte das ja auch nicht nur auf das Programmieren beschränkt.

Zitat von TBT

Hm. Ja und? Man nutzt ja auch mechanisierte Fortbewegungsmittel, weils schneller geht. Das ist bei KI das gleiche. Man KANN natürlich zu Fuß gehen oder laufen, wenn man trainieren will. Aber effizient ist das nicht.

Der Vergleich ist gar nicht so schlecht.

Ja, natürlich geht keiner mehr nur zu Fuß. Aber Bewegung ist wichtig und wer das vernachlässigt und nur noch mit Auto, Rolltreppe, Fahrstuhl oder E-bike fährt, verliert was. (Unter anderem ganz schnell seine Gesundheit)
So ist es auch mit dem Denken und der Kreativität.
KI als Hilfmittel. Prima. Aber nicht im Übermaß. Auch das Hirn braucht Bewegung.

Der Output ist halsbrecherisch gefährlich qualitätsschwankend. Mir hat KI in den letzten Tagen Kurzschlüsse und aufschwingende Regelkreise vorgeschlagen, und zwar so offensichtliche, dass ich das als elektro- und regelungstechnischer Laie sofort gesehen habe, aber die KI war wie immer voll begeistert, dank meiner Geduld endlich die perfekte Lösung gefunden zu haben. Mein Eindruck ist, dass es bei dieser Fokussierung auf Details bleiben wird, während das große Ganze komplett in die Hose geht, denn die Quellen werden nicht besser und was die KI ausgibt sind erkennbar Versatzstücke aus nicht verstandenen Quellen.

Die KI versteht nichts, muss Sie auch nicht - die muss nur berechnen welches Wort am besten hinter das jetzige letzte Wort passt und Sie wird immer besser darin. Die ist im herkömmlichen Sinn strohdumm aber das ist tatsächlich egal in ihrem Feld - kapieren viele nicht.

Zitat von webdesignheld

Die KI versteht nichts, muss Sie auch nicht - die muss nur berechnen welches Wort am besten hinter das jetzige letzte Wort passt und Sie wird immer besser darin. Die ist im herkömmlichen Sinn strohdumm aber das ist tatsächlich egal in ihrem Feld - kapieren viele nicht.

Korrekt und genau deshalb ist die Aussage Schwachsinn, dass sie in den meisten Fällen besser ist als ein Mensch. Schneller? Natürlich.

Zitat von engine

Korrekt und genau deshalb ist die Aussage Schwachsinn, dass sie in den meisten Fällen besser ist als ein Mensch. Schneller? Natürlich.

Naja, immerhin werden in letzter Zeit immer mehr >10 Jahre alte Sicherheitslücken / Zerodays mit KI gefunden. So gesehen ist die KI also zumindest "besser" als Sicherheits- und Kernel-Experten.

Rein von der Datenmenge des Trainings kann ein LLM mit z.B. einem Petabyte Trainingsdaten schon 'ein bißchen besser' sein wie ein Mensch. Zumal die KI-Modelle Sprachen (deutsch, chinesisch, Suaheli, ...) ohne weiteres verarbeiten und die KI-Modelle können mit geheimen Informationen gefüttert werden (Palantir).

Lustig ist das alles nicht mehr.

Zitat von Falzo

Glaube die fehlende IPv4 ist das was die Leute hier abhält, wenn die dabei wär, könntest problemlos den echten restwert aufrufen.

Wie ist das eigentlich mit den ipv6-only Servern?
Könnte man da irgendwann eine zusätzliche ipv4 kaufen und aufschalten oder haben die prinzipiell schon hardwaremäßig keine Möglichkeit der ipv4-Konnektivität?

Zitat von aRaphael

Wie ist das eigentlich mit den ipv6-only Servern?
Könnte man da irgendwann eine zusätzliche ipv4 kaufen und aufschalten oder haben die prinzipiell schon hardwaremäßig keine Möglichkeit der ipv4-Konnektivität?

Ich weiß es nicht genau aber es steht geschrieben, dass eine nachträgliche IPv4 nicht hinzugefügt werden kann. Die fehlende IPv4 schreckt die meisten ab, auch mich. Lieber eine IPv4 für 50 Cent mehr haben als eine zu brauchen oder so ähnlich

Zitat von aRaphael

oder haben die prinzipiell schon hardwaremäßig keine Möglichkeit der ipv4-Konnektivität?

Bei meinem pico IPv6-only kam anfangs IPv4-Multicast-Traffic an, weshalb es technisch möglich sein sollte, nachträglich eine IPv4-Adresse aufzuschalten. Ich kann mir aber gut vorstellen, daß es irgendwann IPv6-only Netzsegmente geben wird, weshalb das Zubuchen von IPv4 vermutlich von Anfang an ausgeschlossen wird, um sich dahingehend nichts zu verbauen.

Zitat von AccountSuspended

Die fehlende IPv4 schreckt die meisten ab, auch mich. Lieber eine IPv4 für 50 Cent mehr haben als eine zu brauchen oder so ähnlich

Klar, bei einem Server um 50+ Euro pro Monat würde ich da auch keine Sekunde überlegen, aber einen pico IPv6 only habe ich jedenfalls und er funktioniert jedenfalls absolut zufriedenstellend. Und da sind die 50 Cent zwar auch nur 50 Cent, aber immerhin ein ordentlicher Prozentsatz des Preises. Und wenn der Server seine Aufgabe nur mit IPv6 erfüllen kann, warum nicht? Einen Web- oder Mailserver würde ich aber auch nicht IPv6 only haben wollen.

ipv6-only ist die Hölle.
Aber nur die Harten kommen in den Garten.

Vermutlich könnte man einen Piko daneben stellen und dessen IPv4 über einen IPv6 GRE tunnel schicken. Teurer als 0,5 € aber bei der aktuellen Preissituation wahrscheinlich ne Überlegung wert, wenn man die Box übernehmen will...

Zitat von Falzo

über einen IPv6 GRE tunnel schicken

RZ interner Traffic zählt bei NC auch zum Kontingent. Muss man da ggf beachten...

Zitat von ASS

RZ interner Traffic zählt bei NC auch zum Kontingent. Muss man da ggf beachten...

Auch wenn der Traffic über ein VLAN läuft?

Zitat von johnassel

Auch wenn der Traffic über ein VLAN läuft?

Nein, aber dort hat man halt nicht den gleichen Speed zum Nulltarif.

Zitat von webdesignheld

Die KI versteht nichts, muss Sie auch nicht - die muss nur berechnen welches Wort am besten hinter das jetzige letzte Wort passt und Sie wird immer besser darin. Die ist im herkömmlichen Sinn strohdumm aber das ist tatsächlich egal in ihrem Feld - kapieren viele nicht.

Das ist zu kurz gegriffen, als Definition zu alt und zu klein (wenn sie jemals richtig war) und damit für moderne Modelle falsch. Es geht darum, dass Modelle Beziehungen zwischen Konzepten in den Gewichten gelernt haben, um damit das nächste Wort vorauszusagen. Sie haben also auch ein Verständnis der Konzepte selbst in ihren Gewichten, unabhängig vom Sprechen darüber. So wie Menschen auch Konzepte im Hirn abgespeichert haben, ob sie gerade drüber reden oder nicht. Zudem sind moderne Modelle schon länger multimodal (Text, Audio, Video etc. als In- und Output), also keine reinen "Wortvorhersager".

Claude beschreibt das treffend so: "„Sagt das nächste Wort voraus“ legt fest, was ausgegeben wird, aber nicht, wie die Verteilung zustande kommt. Wer Text sehr gut vorhersagen will, muss die Strukturen modellieren, die diesen Text erzeugt haben: Grammatik, Fakten, Kausalzusammenhänge, Absichten von Sprechern, Rechenregeln. Um zum Beispiel den nächsten Schritt eines Mathebeweises vorherzusagen, muss das Modell die Mathematik zumindest teilweise nachbilden."

Sein Fazit: "Die treffendere Formulierung wäre: LLMs sind Systeme, die durch Wortvorhersage trainiert wurden und dabei interne Modelle von Sprache, Wissen und Problemlösung entwickelt haben, allerdings lückenhafte und unzuverlässige. Ob man das „Verstehen“ nennt, ist eher eine Definitionsfrage. Offen ist in der Forschung vor allem, wie weit diese internen Modelle reichen und wie robust sie sind."

Die Verbesserung des "lückenhaft und unzuverlässig" ist tägliche Arbeit der AI Labs. Und die Lücken werden mit Lichtgeschwindigkeit immer kleiner und die Zuverlässigkeit immer höher.