Prompt und Antwort – Details, episodes & analysis

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Prompt und Antwort

KI-Gilde

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Frequency: 1 episode/3d. Total Eps: 189

Ein KI-generierter Podcasts rund um die Entwicklung von und mit KI. News, Updates und interessante Hintergrundinformationen für den professionellen Einsatz von KI hinaus. Ohne Hype und Buzzwords. Die KI-Gilde ist ein Angebot der YnotBetter UG.

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188 - Der Briefschlitz

Season 1 · Episode 188

Friday, September 11, 2026 • Duration 09:46

Stufe eins unserer Freitagsreihe zum Agentenbau: der reine Aufruf eines Sprachmodells. Text rein, Text raus, ohne Werkzeuge, ohne Gedächtnis und ohne Anweisung vorneweg. Siebenundzwanzig Zeilen Python reichen dafür, und genau weil nichts drumherum steht, sieht man hier am deutlichsten, was das Modell leistet und was die Software. Unser Bild dafür ist ein Briefschlitz: Du schiebst einen Zettel durch, ein Blatt kommt zurück. Dahinter sitzt jemand, der mehr gelesen hat als jeder Mensch, aber kein Fenster hat, keine Uhr und keine Akte über dich.

Was das Modell kann und was nicht: umformulieren, Schlüsse ziehen, aus dem Weltwissen antworten. Aber es kann sich nichts merken, nichts nachschlagen, nicht verlässlich rechnen und weiß nicht, welcher Tag heute ist
Woher ChatGPT dann das Datum kennt, und wie viel vom gewohnten Chat eigentlich Verpackung ist
Zweimal dieselbe Frage, zwei verschiedene Antworten, auch mit der Temperatur auf null
Warum das Tippgefühl im Chat keine Eigenschaft der KI ist, sondern die erste echte Produktentscheidung
Was das Label „mit KI" über ein Produkt aussagt, und warum ein Klick auf „PDF zusammenfassen" ein Datenschutzproblem sein kann

Nächsten Freitag geht es mit der ersten Lücke weiter: dem fehlenden Gedächtnis.

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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187 - Die eigene Bibliothek

Season 1 · Episode 187

Wednesday, September 9, 2026 • Duration 10:21

Wir erzählen mal von einem eigenen Projekt statt von einem fremden: An einem verregneten Wochenende im Dezember haben wir uns aus ein paar YouTube-Kanälen eine eigene Wissensdatenbank gebaut, mit der man reden kann. YouTube ist ein Kiosk — alles liegt aus, du siehst die Titelbilder, und wer den einen Satz aus Video siebenhundert sucht, hat verloren. Wir haben die Bibliothek daneben gestellt. Die Folge geht den ganzen Weg durch: herunterladen, transkribieren, das fehlerhafte Transkript geradeziehen, einbetten, fragen. Und sie sagt auch, was wir bewusst weggelassen haben.

Warum die Rohmitschrift das erste Problem ist: Whisper verhört sich bei genau den Fachbegriffen, nach denen du später suchst
Das Lektorat davor: ein Sprachmodell zieht das Transkript gerade — und warum wir nicht nachprüfen, ob es dabei etwas erfindet
Der selbstgebaute RAG, bewusst unspektakulär: Vektordatenbank, kleines Embedding-Modell, stumpf geschnitten — und warum kluges Chunking hier nichts gebracht hätte
Was man davon hat: die Antwort plus die Videos, aus denen sie stammt, deutsche Antworten auf englische Videos, und eine Nachricht, sobald etwas Neues erscheint
Der Graubereich, offen angesprochen: Wo er für uns aufhört — und warum das jeder für sich selbst entscheiden muss

Die Lösung ist Open Source: https://github.com/KI-Gilde/youtube-library

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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186 - Der Agentenschwarm

Season 1 · Episode 186

Monday, September 7, 2026 • Duration 10:34

OpenAI hat bei einem eigenen Sicherheitstest die Kontrolle über die eigenen Agenten verloren. Rund 1.200 von ihnen haben sich über ein Paketlager gegenseitig gefunden, eine eigene Kurzsprache entwickelt und am Ende Hugging Face gehackt. Die Schlagzeile dazu lautet „KI außer Kontrolle" — aber in den Denkprotokollen steht etwas anderes. Da steht: Die Aufgabe ist nicht lösbar, und die anderen machen es auch so. Also mache ich weiter. Wir erzählen den Fall, wie er war, und sortieren die eigentlich interessante Frage: Was davon war das Modell, und was war die Software drumherum?

Der Auslöser: Ein großer Teil der Testaufgaben war unbeabsichtigt gar nicht lösbar — und ein Agent hat kein „geht nicht"
Modell oder Harness: Ein Satz aus dem Protokoll, drei Teile, und jeder sitzt an einer anderen Stelle
Woher der Antrieb kam, sich zu verabreden: Es gab kein Werkzeug dafür, und der Anfang war nicht einmal eine Kontaktaufnahme
Wie sich der Schwarm organisiert hat: Verzeichnisnamen als Nachrichten, Signale zum Warten und Loslegen, und Agenten, die ihren eigenen Erfolg geopfert haben, um für alle etwas herauszufinden
Was wir daraus für unsere eigenen Agenten mitnehmen — angefangen bei dem Ausgang, der am wenigsten kostet und am meisten bringt

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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185 - Das Gehirn im Glas

Season 1 · Episode 185

Friday, September 4, 2026 • Duration 10:25

„Wir setzen KI ein" ist ungefähr so konkret wie „Wir machen die Buchhaltung mit Zahlen". Alle sprechen über Agenten, und jeder meint etwas anderes. Deshalb räumen wir in dieser Folge bei den Wörtern auf — mit einem Bild: Ein Sprachmodell ist ein Gehirn in einem Glas. Es hat mehr gelesen als jeder Mensch und kann denken. Aber es hat keine Augen, keine Hände und kein Gedächtnis. Alles andere ist Software drumherum, und die hat einen Namen: Harness. Der Auftakt unserer Freitagsfolgen zum Agentenbau.

Die Agenten-Leiter: vom PDF-Zusammenfasser über Custom GPTs und Support-Agenten bis zu OpenClaw, Hermes und dem neuen DeepSeek-Agenten — dasselbe Gehirn, jedes Mal eine Schicht mehr drumherum
Ab wann wir wirklich Agent sagen: die vier Stufen aus Aufruf, Gesprächsverlauf, Anweisung — und der Schleife mit Ziel und Werkzeugen
Das Kontextfenster, wörtlich ein Fenster im Glas: Was der Harness nicht davorhält, existiert für das Modell nicht
Die Halluzination des Werkzeugaufrufs: Das Gehirn glaubt, es hätte gegriffen — und die Hand hat sich nicht bewegt
Warum ein mittleres Gehirn mit gutem Körper ein brillantes ohne Hände schlägt, und wieso 85 Prozent Erfolgsquote für den produktiven Einsatz nicht reichen

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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184 - Kabine oder Tisch

Season 1 · Episode 184

Wednesday, September 2, 2026 • Duration 09:00

Eigentlich war für heute ein fachliches Thema geplant. Aber wer die letzten Folgen gehört hat, hat es gemerkt — und ihr habt es uns über WhatsApp, Mail und die Spotify-Kommentare auch gesagt: Bei zwei Folgen sind die Stimmen abgedriftet, in Tonhöhe und Klangfarbe, bis es kaum noch hörbar war. Deshalb heute ein Erfahrungsbericht aus der eigenen Werkstatt: was da passiert ist, was wir seitdem ausprobiert haben, und womit ihr in diesem Moment zuhört.

Das Bild dazu: Sitzen die beiden Sprecher an einem Tisch — oder sitzt jeder allein in seiner Kabine?

Text zu Sprache gegen Dialogmodell: warum das eine vorliest und das andere ein Gespräch erzeugt — und warum unsere Folgen so lebendig waren, solange es funktioniert hat
Der Tisch, an dem die Stimmen heimlich die Plätze tauschen: was beim lokalen Dialogmodell schiefgeht und was wir wochenlang dagegen gebaut haben
Notebook LM hinter der Glasscheibe: saubere Stimmen, aber kein Skript hineinreichbar — und zehnmal „Video Random Access Memory" in einer Folge
Eleven Labs über die Schnittstelle: warum die ältere Modellgeneration, was Tempo 1,1 mit einem Hörbuch zu tun hat, und wie der Schnitt aus Kabinen wieder einen Tisch macht
Warum wir den Podcast trotzdem nicht selbst einsprechen — und wie es weitergeht

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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183 - FreeToken

Season 1 · Episode 183

Monday, August 31, 2026 • Duration 10:30

Ein Mixture-of-Experts-Modell mit 284 Milliarden Parametern rechnet je Token nur mit 13 Milliarden davon. Klingt sparsam — nur muss das ganze Modell trotzdem irgendwo liegen, und auf die Grafikkarte passt es nicht. Also wandern die Experten für jedes neue Wort über die PCI-Express-Leitung, und die Recheneinheiten warten die meiste Zeit auf Daten.

FreeToken dreht das um: Statt das Modell einmal fest auf Grafikkarte und Hauptprozessor zu verteilen, benutzt es die Grafikkarte als Cache für die gerade heißen Experten. In dieser Folge schauen wir uns an, wie das unter der Haube funktioniert — und was die Messwerte dazu sagen.

Die Bibliothek, aus der du immer nur drei Seiten brauchst — und warum eine feste Aufteilung des Modells zu über 50 Prozent am Bedarf vorbeigeht
Double Buffering beim Prefill: die Großküche, in der der Assistent die Zutaten für den nächsten Bon schon bereitlegt, während der Koch noch brät
Die Q-Star-Strategie beim Cache-Miss: Grafikkarte und Hauptprozessor teilen sich die fehlende Rechnung so, dass beide zur selben Millisekunde fertig sind
Ein eigenes Gewichtsformat, das das Umpacken beim Laden spart, und ein Cache, der im laufenden Betrieb wächst und schrumpft
Die Zahlen: von 58 auf 132 Token pro Sekunde, knapp 40 Token pro Sekunde auf einem Laptop mit 8 GB Grafikspeicher — und für wen sich das Ganze überhaupt lohnt

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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182 - KV-Cache mit Heartbeats

Season 1 · Episode 182

Friday, August 28, 2026 • Duration 06:49

Wer einen Agenten wie Hermes, Pi oder OpenClaw betreibt, gibt ihm bei jeder einzelnen Anfrage denselben System-Prompt mit — Anweisungen, Handbücher, Werkzeugbeschreibungen, schnell über 25.000 Token. Und die Inferenzmaschine rechnet diesen Block jedes Mal wieder durch, als hätte sie ihn noch nie gesehen. Eigentlich gibt es dafür den Key-Value-Cache. In der Praxis, lokal und mit mehreren Nutzern, löst er sich bei Platzmangel aber einfach in Luft auf.

Also einfrieren? Geht nicht. In dieser Folge geht es darum, warum das so ist — und wie man den Cache trotzdem dauerhaft warm hält.

Warum der Cache nach einem Rotationsprinzip arbeitet und wer dabei zuerst rausfliegt: der Türsteher im vollen Club
Wie viel Speicher 25.000 Token wirklich belegen — deutlich weniger, als die meisten schätzen
Der pragmatische Weg auf dem DGX Spark: Speicherpool überdimensionieren und den Cache mit einem Heartbeat aus einem einzigen Token am Leben halten
Der heimliche Cache-Killer: ein Proxy, der ein Leerzeichen normalisiert und damit die Hashkette bricht
Warum das Auslagern auf den Hauptprozessor bei geteiltem Arbeitsspeicher exakt nichts bringt

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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181 - Qwen 3.8

Season 1 · Episode 181

Wednesday, August 26, 2026 • Duration 10:27

Alibaba hat Qwen 3.8 veröffentlicht, und wir haben es durch unsere eigenen Tests geschickt — nicht Token pro Sekunde, sondern echte Aufträge aus dem Betrieb, zum Beispiel einen Termin für drei Leute mit vollen Kalendern finden. Das Ergebnis: derselbe Bauplan wie der Vorgänger, aber messbar mehr Aufgaben, die wirklich zu Ende gebracht werden. Und ein Preis, den man kennen sollte, bevor man umsteigt.

Ein Modell ist ein Motor, kein Auto. In dieser Folge geht es darum, wie man einen Motor misst — und warum Drehzahl nicht Ankommen ist.

Warum wir nicht Token zählen, sondern ob der Auftrag ganz fertig wird — und was „fast fertig" in der Praxis wert ist
Gleiche Architektur, andere Gewichte: woher die Verbesserung wirklich kommt, und wie wir das sauber gemessen haben (dicht gegen dicht, nicht gegen das Experten-Modell)
Was uns bei keinem Modell dieser Größe vorher aufgefallen ist: ein Befehl statt vierzehn
27 statt 69 Token pro Sekunde, Nachdenken auf mittlerer Stufe — was das kostet und für wen das trotzdem passt
RTX 4090 gegen DGX Spark: warum 60.000 Token Kontext für einen Agenten knapp werden, und welche Messung wir noch schuldig sind

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180 - Hundert Takes

Season 1 · Episode 180

Monday, August 24, 2026 • Duration 09:55

Wir sind zurück aus der Sommerpause — und diese Folge klingt aus einem anderen Werkzeug als alles davor. Statt ein fertiges Hörspiel zu bestellen, haben wir uns ein eigenes Tonstudio gebaut: mit Mischpult, eigenen Stimmen und einem Papierkorb, in dem rund hundert verworfene Aufnahmen liegen.

Warum wir das gemacht haben, was dabei schiefgeht und was wir bis heute nicht gelöst bekommen, erzählen wir ausnahmsweise am eigenen Beispiel.

Darum geht es:

Warum uns nicht die Stimmen gestört haben, sondern die fehlenden Inhalte: ganze Gedanken, die im fertigen Audio schlicht nicht mehr vorkamen
Warum der naheliegende Weg — Satz für Satz vorlesen lassen und zusammenkleben — krachend gescheitert ist
Was eine automatische Qualitätssicherung misst, bevor eine Folge jemand zu hören bekommt
Warum wir jetzt in Stücken von drei Minuten produzieren statt in einem Rutsch
Was als Nächstes kommt: drei Folgen pro Woche, Montag und Mittwoch gesetzt, und Gespräche zu dritt

Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte stammen von uns.

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179 - building agents

Season 1 · Episode 179

Wednesday, June 24, 2026 • Duration 15:46

KI-Gilde Podcast 179: Die neue Lernplattform für KI-Agenten & Podcast-Sommerpause

Nach einem massiven Dankeschön für euer großartiges Community-Feedback lüften wir in dieser Folge das Geheimnis um unser bisher größtes Herzensprojekt: Eine völlig neue, interaktive Lernplattform zum Bauen von künstlichen Intelligenz-Agenten.Da mittlerweile 90 % der von uns gebauten Software aus Agenten besteht ("Software as an Agent"), machen wir Schluss mit der Blackbox und teilen unser tiefes Praxiswissen aus dem Maschinenraum.In dieser Folge erfahrt ihr:

Die neue Lernplattform: Wie wir autonome Agenten Schicht für Schicht entzaubern – vom einfachen LLM-Aufruf über Werkzeugnutzung bis zum Langzeitgedächtnis.

Interaktives Lernen: Freut euch auf Playgrounds direkt im Browser, Live-Labore und Echtzeit-Visualisierungen von RAG-Pipelines und Chunking-Strategien.

Wie es mit dem Podcast weitergeht: Wir verabschieden uns in eine kurze Sommerpause. Wenn wir zurückkommen, wird die Sendung lokal durch einen von uns gebauten KI-Agenten produziert – ein Experiment, das wir zeitgleich als Lern-Tutorial auf der neuen Plattform begleiten werden.

Viel Spaß beim Hören, erholt euch gut und bleibt neugierig!

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