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Notizen zu zuverlässiger KI.

LLM-Zuverlässigkeit, Halluzinationsminderung, Design agentischer Systeme und das, was tatsächlich funktioniert, wenn KI auf regulierte Branchen trifft.

3. September 2026·2 Min. Lesezeit

Engineer oder Architect? Was es bedeutet, KI-Systeme zu architektieren

Der Unterschied zwischen AI Engineering und AI Architecture, erklärt anhand eines echten Projekts — eines orchestratorfreien Multi-Agenten-Systems namens Mycellium.

AI Solutions ArchitectureMulti-Agent SystemsCareerBeitrag lesen

3. September 2026·3 Min. Lesezeit

Von Casablanca nach München: Der Weg eines KI-Studenten

Wie ein Informatik-Masterstudent aus Casablanca, Marokko, in München AI Solutions Architecture praktiziert — und was der Umzug wirklich verändert hat.

PersonalMoroccoMunichAI Solutions ArchitectureBeitrag lesen

3. September 2026·1 Min. Lesezeit

Der Stand der KI in Marokko

Ein Blick auf Marokkos wachsende KI- und Tech-Ausbildungsszene — UM6P, ENSIAS — und wie sie mit der breiteren europäischen KI-Debatte aus München verbunden ist.

MoroccoAI EcosystemBeitrag lesen

3. August 2026·2 Min. Lesezeit

Warum Halluzinationsminderung wichtiger ist als Modellgröße

Größere Modelle halluzinieren anders, nicht seltener. Der eigentliche Unterschied liegt zwischen Systemen, die ihre Ausgabe verifizieren, und solchen, die es nicht tun.

LLM ReliabilityHallucination MitigationModel SelectionBeitrag lesen

29. Juli 2026·2 Min. Lesezeit

Orchestrierung vs. Emergenz: Wann Multi-Agenten-Systeme scheitern

Sowohl orchestrierte als auch emergente Multi-Agenten-Architekturen scheitern in der Produktion. Hier zeigt sich, wann welcher Ansatz sinnvoll ist und worauf es ankommt, um sie vertrauenswürdig zu machen.

Agentic SystemsMulti-Agent ArchitectureSystem DesignBeitrag lesen

22. Juli 2026·2 Min. Lesezeit

RAG-Systeme halluzinieren immer noch. Was wirklich hilft.

Die meisten glauben, besseres Retrieval behebt Halluzinationen. Das stimmt nicht. Die Lösung sind begrenzte Generierung, Confidence-Schwellenwerte und explizite Fallback-Ketten.

RAGHallucination MitigationLLM ReliabilityBeitrag lesen

15. Juli 2026·3 Min. Lesezeit

Prompt Risk Density: Halluzinationsrisiko frühzeitig messen

Die meiste Halluzinationsforschung setzt beim Modell an. Meine Bachelorarbeit, Echo, misst, wie viel Risiko bereits im Prompt steckt, noch bevor die Generierung beginnt.

LLM ReliabilityHallucination MitigationBeitrag lesen

15. Juli 2026·3 Min. Lesezeit

Konsens ohne Orchestrator

Multi-Agenten-Systeme setzen typischerweise einen Koordinator ein, der zum Engpass wird. Mycellium funktioniert anders: eine Auktion, ein Blackboard, eine Konsensregel.

Agentic System DesignMulti-Agent SystemsBeitrag lesen

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