„Tokens“ verständlich erklärt
Tokens sind die Bausteine, in die eine KI Sprache zerlegt, um sie zu verstehen. Man kann sie sich wie digitale Legosteine vorstellen, mit denen die KI Texte berechnet, verarbeitet und wieder zusammensetzt.
„Prompt Injection“ verständlich erklärt
Weil KI Daten und Anweisungen nicht zuverlässig trennt, können versteckte Anweisungen in normalen Texten eine KI umsteuern. Gefährlich wird das, wenn Assistenten Speicher, E-Mails oder andere Tools nutzen.
„Prompting“ verständlich erklärt
Klare Prompts machen KI-Ergebnisse planbarer. Wer Rolle, Kontext, Format und Grenzen vorgibt, spart Nacharbeit und baut nutzbare Standards für den Arbeitsalltag auf.
„Foundation Models“ verständlich erklärt
Basismodelle sind der Motor hinter generativer KI. Sie lassen sich für Text, Bild, Code und Analyse anpassen. Sie bringen aber Risiken wie Halluzinationen, Bias und hohe Kosten mit.
„Physische KI“ verständlich erklärt
Während digitale KI (wie ChatGPT) nur Texte oder Bilder erzeugt, verbindet Physische KI Software mit Hardware. Sie gibt Maschinen einen „Körper“ und die Fähigkeit, ihre Umwelt wahrzunehmen, zu verstehen und sich darin sicher zu bewegen.
„World Models“ verständlich erklärt
World Models (oder "Weltmodelle") geben KI ein räumliches Verständnis der Welt. Sie simulieren Zustände statt nur Wörter vorherzusagen. Das ist wichtig für Robotik, 3D-Planung und Training.
„Sprachmodelle (LLM)“ verständlich erklärt
LLMs sind eine Unterart der generativen KI, die auf menschliche Sprache spezialisiert ist. Sie generieren und strukturieren Texte auf Knopfdruck, erfordern im professionellen Einsatz jedoch präzise Prompts, verifizierte Daten und menschliche Qualitätskontrolle.
„Generative KI“ verständlich erklärt
KI-Modelle erzeugen Texte, Bilder oder Code nicht aus gesichertem Wissen, sondern aus Mustern und Wahrscheinlichkeiten. Produktiv werden sie erst mit Prüfung und eigenen Datenquellen.
„Retrieval Augmented Generation“ (RAG) verständlich erklärt
RAG senkt Halluzinationen, indem KI-Antworten auf geprüfte Dokumente gestützt werden. Entscheidend sind saubere Daten, klare Quellen und Prompts, die Wissenslücken sichtbar machen.