In Zukunft werden wir nur noch eine Programmiersprache kennen: unsere natürliche Muttersprache. Vibe Coding zeigt den Weg dorthin — eine Arbeitsweise, bei der man in der eigenen Sprache beschreibt was entstehen soll, und KI es baut. Andrej Karpathy hat den Begriff 2025 geprägt, Collins Dictionary ihn zum Wort des Jahres erklärt.
Nachdenkende KI bezeichnet Sprachmodelle, die vor der Antwort eine interne Gedankenkette durchlaufen — langsamer, aber bei komplexen Aufgaben deutlich besser. Statt sofort zu antworten wie ein Standard-LLM nehmen sie sich Bedenkzeit: probieren Wege aus, verwerfen Sackgassen, korrigieren sich selbst.
Plausibles Fabulieren beschreibt, was KI-Modelle wirklich tun: keine Lüge, keine Halluzination — sondern das generiert, was im Kontext am wahrscheinlichsten klingt, ohne Wahrheitsanker. „Halluzination“ ist das geläufige Wort dafür — und das falsche. Denn Halluzinieren setzt ein Bewusstsein voraus, das KI nicht hat.
Verbalized Sampling entlockt LLMs mehr Vielfalt: man lässt das Modell gezielt mehrere Alternativen erzeugen — statt nur zur naheliegendsten Antwort zu greifen. Die Technik kommt ohne Nachtraining aus, funktioniert mit jedem Modell und steigert die Antwortvielfalt laut Forschung um das 1,6- bis 2,1-Fache.
KI-Systeme zur automatischen Content-Erstellung: Texte, Bilder, Code und Videos. Revolutioniert kreative Prozesse und Produktivität durch LLMs.
Maschinenlesbare Wissensstrukturen für Unternehmen und KI-Systeme. Organisierte Fakten und Beziehungen als Grundlage für intelligente Anwendungen.
RAG verleiht KI-Systemen ein externes Gedächtnis. Kombiniert semantische Suche in Vektordatenbanken mit Textgenerierung, erschließt darüber Spezialwissen.
Formale Wissensbeschreibung für Maschinen. Definiert Konzepte und deren Beziehungen in maschinenlesbarer Form – der Bauplan für KI-Verständnis.
Model Context Protocol (MCP) ist ein standardisiertes Framework für die sichere Integration von KI-Modellen mit externen Tools und Datenquellen. Das von Anthropic entwickelte Protokoll ermöglicht Large Language Models den strukturierten Zugriff auf APIs, Datenbanken und Softwaresysteme.
Prompt Engineering bezeichnet die systematische Entwicklung und Optimierung von Eingaben für Large Language Models, um gewünschte Outputs zu erzielen. Diese Disziplin kombiniert technisches Verständnis mit kreativer Kommunikation und wird zur Schlüsselkompetenz im Umgang mit KI-Systemen.
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Large Language Models (LLM) sind KI-Systeme, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren können. Diese Transformer-basierten Modelle bilden das Fundament für Anwendungen wie ChatGPT, Claude und andere Conversational AI-Systeme.
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KI Agenten revolutionieren die Automatisierung durch selbstständige Aufgabenplanung und -ausführung. Diese KI-Systeme können komplexe Workflows orchestrieren, verschiedene Tools intelligent verknüpfen und kontinuierlich aus ihren Ergebnissen lernen.
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