Laborberichte

Laborberichte

Experimente mit lokaler KI aus eigener Hand — Aufbau, Messung, Ergebnis. Ehrlich dokumentiert, auch die Fehlschläge.

5 Min.

DeepSeek V4 Flash auf dem DGX Spark: unsere Einstellungen

Welche Flags wir für DeepSeek-V4-Flash im 3-Bit-Quant gesetzt haben — Kontext, KV-Cache, Sampler-Reihenfolge, DRY — und warum jede einzelne.

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Der Name stand 13-mal im Prompt. Es half nicht.

Ein Assistent auf nanobot verlor seine Rolle: Bei stark quantisierten Modellen entscheidet die Position im Systemprompt, nicht die Wiederholung.

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4 Min.

paperless-ai lief 3.335-mal ins Leere

paperless-ai klassifizierte wochenlang nichts: Der Restrict-Modus unterdrückte still das Tag-Vokabular — 3.335 Aufrufe ohne Wirkung.

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6 Min.

Sieben Optimierungen gemessen, keine behalten

Vier Tuning-Eingriffe und eine Vektordatenbank: alle plausibel, alle wieder ausgebaut. Was am Ende wirklich half, kostete keine Rechenzeit.

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5 Min.

Aufgebaut und wieder abgebaut: ein Tag mit Buzz

Wir haben Jack Dorseys Agenten-Chat lokal aufgesetzt, zum Laufen gebracht und am selben Abend wieder entfernt. Der Grund war nicht die Software — und die lehrreichste Stunde kam ganz am Schluss.

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4 Min.

Grounding schlägt Gewichte: 37 % → 91 % ohne Training

Ein kleines lokales Modell mit prüfbarer Wissensbasis schlug ein 120B-Modell — von 37 auf 91 % Tool-Trefferquote an einem Tag, ohne einen Trainingsschritt.

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2 Min.

KI-Transparenz, freiwillig

Ab 2. August verlangt der AI Act Kennzeichnung von KI-Inhalten — mit redaktioneller Verantwortung greift eine Ausnahme. Warum wir trotzdem kennzeichnen.

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3 Min.

„Ich weiß es nicht“ ist ein Feature

Eine KI, die selbstbewusst danebenliegt, ist gefährlicher als eine, die sich ehrlich enthält. Warum wir Enthaltung höher werten als Trefferquote.

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4 Min.

Zwei Nächte A/B-Tests: Was lokale Dev-Modelle lehrten

A/B-Tests zeigen: Beim 27B-Modell kauft der Thinking-Modus nur Wartezeit. Mehr billige Versuche und kleinerer Zuschnitt sind der Hebel.

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3 Min.

Drei Sprachmodelle auf einer Maschine

Ein lokaler KI-Server, drei Modelle für drei Aufgaben: warum ein kleines MoE ein größeres Dense-Modell schlägt — und Bandbreite mehr zählt als Parameter.

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