Masiar Ighani

Teil 6 und Abschluss der Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) Wenn Sie die bisherigen fünf Teile gelesen haben, wissen Sie: HRM ist keine Science-Fiction, sondern ein Werkzeug für komplexe, regelbasierte Entscheidungen. Die Gefahr bei neuen Technologien ist jedoch immer die „Analyse-Paralyse“. Man plant den großen Wurf, diskutiert monatelang

Teil 5 einer Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) und seinen Einsatz im Unternehmen Ein KI-Modell im Jupyter Notebook ist ein Experiment. Ein KI-Modell in der Produktionsumgebung ist geschäftskritische Infrastruktur. Der Übergang vom „Lab“ in die „Fab“ ist oft der härteste Schritt. Bei großen LLMs (Large Language Models) scheitern

Teil 4 einer Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) und seinen Einsatz im Unternehmen „Wir brauchen Millionen von Datenpunkten.“ Das ist der Satz, der die meisten KI-Projekte in spezialisierten Unternehmensbereichen tötet, bevor sie begonnen haben. Für ein allgemeines LLM stimmt er. Aber für ein Hierarchical Reasoning Model (HRM) ist

Teil 3 einer Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) und seinen Einsatz im Unternehmen In den ersten beiden Teilen haben wir über Architektur und Use Cases gesprochen. Das klingt logisch und vielversprechend. Aber oft bleibt bei KI-Konzepten ein diffuses Gefühl zurück: „Okay, aber wie macht das System das eigentlich?

Teil 2 einer Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) und seinen Einsatz im Unternehmen Im ersten Teil dieser Serie haben wir gesehen, was das Hierarchical Reasoning Model technisch ausmacht: eine zweistufige Architektur, die echtes Denken in Hierarchien ermöglicht — mit einem Bruchteil der Ressourcen, die LLMs benötigen. Jetzt die Frage,

Teil 1 einer Serie über das Hierarchical Reasoning Model (HRM) und seinen Einsatz im Unternehmen Große Sprachmodelle haben in den letzten zwei Jahren alles verändert. Sie schreiben Texte, fassen Dokumente zusammen, generieren Code und beantworten Fragen in einer Qualität, die vor kurzem noch undenkbar war. Und trotzdem: Wer versucht hat,

Die Zahlen sind ernüchternd: 87 % der KI-Projekte im Mittelstand schaffen es nicht in den Produktivbetrieb. Nicht weil die Technologie nicht funktioniert – sondern weil Unternehmen auf die falsche Technologie setzen. In den letzten zwei Jahren wurden über 40 mittelständische Unternehmen befragt, die KI-Systeme implementieren wollten. Fast alle hatten denselben Startpunkt: „Wir

Vom Brainstorming direkt zum fertigen Projekt Millionen Menschen nutzen Perplexity täglich als ihre persönliche Antwort-Engine, um schnell und präzise Informationen zu finden. Doch was, wenn aus diesen Antworten direkt umsetzbare Projekte entstehen könnten? Genau hier setzt Perplexity Labs an – eine Plattform, die den entscheidenden Schritt von der reinen Information zur

Einleitung Multi-Agenten-Systeme sind eine der fortschrittlichsten Paradigmen zur Bewältigung komplexer Herausforderungen. Das BeeAI Framework stellt eine Open-Source-Plattform zur Verfügung, die Entwicklern die Möglichkeit bietet, Multi-Agenten-Systeme in Python und TypeScript zu erstellen. Diese Flexibilität erleichtert die Entwicklung fortschrittlicher KI-Programme, die skalierbar sind und auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten werden können. Die Bedeutung