Verstehen, was die KI‑Welt bewegt.
KI-Depesche bündelt zwei Dinge: gründlich recherchiertes Grundlagenwissen über KI-Modelle und das Tooling drumherum – und laufend ausgewertete News. Belegt mit zitierfähigen Quellen, jede nach Verlässlichkeit gewichtet.
- 380Depeschen
- 28Modelle
- 47Werkzeuge
- 19Wissens-Artikel
Wissen
Gründlich recherchierte Grundlagen: von Tokens und Transformern bis Prompting, RAG und Agenten.
Ansehen28Modelle
Der KI-Modell-Katalog – Anbieter, Kontextfenster, Stärken, Preise. Vergleichbar und belegt.
Ansehen47Werkzeuge
Kuratiertes Tooling: Assistenten, Coding-Agenten, Frameworks und lokale Runner.
Ansehen380Depeschen
Laufende KI-News, ausgewertet aus Primärquellen – mit Einordnung „Warum relevant“.
AnsehenWofür brauchst du KI?
Alle Aufgaben →Die beste KI hängt von der Aufgabe ab. Wähl deinen Anwendungsfall – wir bündeln die passenden Modelle und Werkzeuge.
Neueste Depeschen
Alle →- Der KI-Detektor, mit dem in Deutschland Plagiatsdebatten geführt werden, liefert für denselben Text zwei UrteileDie c’t hat den Textdetektor Pangram in zwei Durchgängen geprüft – im Juli die damalige Fassung, Anfang August die neue Version 4.0, die zusätzlich erkennen will, ob eine KI einen menschlichen Text bloß überarbeitet hat, und dazu einen Prozentwert für den KI-Anteil ausgibt. Das Fazit der Redaktion: „die Ergebnisse weder zuverlässig reproduzierbar noch als Beleg für eine KI-Nutzung belastbar sind“. Die Bildunterschrift des Tests bringt den Befund auf den Punkt: „Derselbe Text, zwei Urteile von Pangram 4“. Beworben wird das Werkzeug mit einer Fehlalarmquote von 0,0041 Prozent – die Zahl, die über die Beweiskraft entscheidet, ist aber eine andere: Nach Pangrams eigener Angabe werden „rund 85 Prozent aller KI-generierten Texte“ erkannt, 15 Prozent nicht.Lesen
- c’t lädt unmarkierte KI-Musik auf fünf Streaming-Dienste – nur zwei erkennen sie von selbstSeit dem 2. August 2026 greifen die Transparenzpflichten der EU-KI-Verordnung. Die c’t hat den Praxistest gemacht: drei mit Suno erzeugte Songs, über den Vertriebsdienst DistroKid auf fünf Plattformen hochgeladen – und dabei absichtlich **nicht** als KI-erzeugt deklariert. Erkannt und gekennzeichnet haben sie nach einigen Stunden nur Tidal und Deezer; Spotify, Apple Music und YouTube Music nicht. Auch als die Redaktion das „Made with Suno“-Tag aus den Metadaten entfernte und als MP3 ohne Tags neu kompilierte, blieb das Ergebnis gleich – die beiden erkennenden Dienste analysieren also das Audiosignal, nicht die Selbstauskunft. Der gesamte Vorgang vom ersten Prompt bis zur Veröffentlichung dauerte nach Angabe des Autors 10 bis 15 Minuten und kostete 8 US-Dollar Suno-Abo plus 23,99 Euro DistroKid-Jahresgebühr.Lesen
- 1.221 Freiwillige haben ein Drittel der ICML 2026 nachgerechnet – bei knapp jedem vierten Papier hielt mindestens eine Behauptung nichtHugging Face hat zwischen dem 15. Juli und dem 2. August 2026 einen Reproduktions-Hackathon zur ICML 2026 veranstaltet und die Bilanz am 13. August 2026 veröffentlicht. 1.221 Teilnehmende legten 6.816 Reproduktions-Logbücher zu 2.226 Papieren an – „34% of the entire conference“ bei 6.352 angenommenen Arbeiten. Das Ergebnis: „51% of examined papers (1,103) had at least one claim independently verified“, aber „23% of examined papers (496) had at least one claim falsified or contested“. Bei 49 Papieren ließ sich keine einzige Behauptung bestätigen – und bei 242 Papieren kamen unabhängige Teams zu „opposite verdicts on the same claims“.Lesen
Modelle im Blick
Alle →Belegt statt behauptet.
Jede Aussage trägt eine zitierfähige Quelle, gewichtet nach Verlässlichkeit (Tier A–C). Benchmarks gleichen wir gegen unabhängige Daten ab – und was sich nicht belegen lässt, erscheint nicht.