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zu KI & darüber hinaus
Eine kurze Auswahl an Newslettern und Audioangeboten, die ich empfehle, wenn du KI besser verstehen, sinnvoll einsetzen oder die News einordnen willst. Jeder Eintrag enthält ein Beispiel, damit du selbst beurteilen kannst, ob er zu dir passt.
📰 KI-News & Tools
KI-News & Tools
Zwei Briefings, die ich empfehle, um Modelle, Forschung, führende KI-Labs und KI-Politik zu verfolgen.
Last Week in AI
von Andrey Kurenkov / Skynet Today
Ein Überblick über KI-Releases, Forschung, Branche und Politik mit Quellen und Einordnung, damit du Ankündigungen von ihren Folgen unterscheiden kannst.
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Meine Einschätzung: Diesen breiten Überblick würde ich jemandem empfehlen, der wenig Zeit hat. Er verbindet Modell-Releases mit Entwicklungen in der Branche und der Politik und liefert dir die Quellen, um die Behauptungen selbst zu prüfen.
Leseprobe: Modelle, Forschung und Politik: Ausgabe 345 (öffnet in neuem Tab)
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The Batch
von DeepLearning.AI
Ein wöchentliches Briefing zu Forschung und Branche, das erklärt, wie neue Ansätze funktionieren, was gemessen wurde und was noch unklar ist.
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Meine Einschätzung: Ich empfehle The Batch für Forschungserklärungen, die die Details verständlich machen. Andrew Ng vertritt in seinem einleitenden Brief eine klare Position, und DeepLearning.AI verkauft auch Kurse.
Leseprobe: Briefing zu Forschung und Branche: Ausgabe 373 (öffnet in neuem Tab)
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🔍 KI-Deep-Dives & Workflows
KI-Deep-Dives & Workflows
Um zu verstehen, wie Modelle und Agenten funktionieren: technische Erklärungen, Experimente und konkrete Implementierungen.
Simon Willison’s Newsletter
von Simon Willison
Praktische Untersuchungen zu Modellen, Agenten und Tools, mit funktionierenden Beispielen, dokumentierten Kosten und einem Blick auf Sicherheit und Fehlerfälle.
Kostenloser Newsletter; separate kostenpflichtige Monatszusammenfassung
Meine Einschätzung: Simon zeigt, wie er vorgeht: was er ausprobiert hat, was es gekostet hat und wo es gescheitert ist. Ich empfehle ihn allen, die die Systeme hinter der Oberfläche verstehen wollen.
Leseprobe: Claude Sonnet 5.5 im Test (öffnet in neuem Tab)
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Ahead of AI
von Sebastian Raschka
Technische Erklärungen zu Modellen und Agenten, die Forschungsvergleiche mit Code und nachvollziehbaren Implementierungen verbinden.
Kostenlose und kostenpflichtige Artikel
Meine Einschätzung: Wenn du verstehen willst, wie Modelle und Agenten funktionieren, erklärt Raschka die Bestandteile und führt dich durch konkrete Implementierungen. Dich erwarten technische Details und Beispiele, die du selbst prüfen kannst.
Leseprobe: Die Bestandteile eines Coding-Agenten (öffnet in neuem Tab)
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Interconnects
von Nathan Lambert
Technische Analysen zu Modelltraining, Post-Training und dem Wettbewerb zwischen KI-Labs, von einem Forscher, der an offenen Modellen gearbeitet hat.
Kostenlose und kostenpflichtige Artikel
Meine Einschätzung: Ich empfehle Lambert für die technischen Hintergründe von Modellfortschritten und dem Wettbewerb zwischen KI-Labs. Seine Erfahrung im Modelltraining gibt den Analysen Substanz; sein Einsatz für offene Modelle gehört zu seiner Perspektive.
Leseprobe: Das Kräfteverhältnis bei offenen Modellen (öffnet in neuem Tab)
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💡 KI, Gesellschaft & grosse Ideen
KI, Gesellschaft & grosse Ideen
Forschung, Experimente und Audio-Essays, die ich empfehle, um KI-Fähigkeiten und ihre Folgen für Arbeit und Gesellschaft zu durchdenken.
One Useful Thing
von Ethan Mollick
Experimente und Forschung dazu, wie KI die Arbeit verändert. Konkrete Beispiele zeigen, was aktuelle Systeme können und wo menschliches Urteilsvermögen zählt.
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Meine Einschätzung: Ich empfehle Mollick für ambitionierte Experimente und Fragen dazu, wie sich Arbeit verändert. Sein Optimismus gehört zu seiner Perspektive; die weitergehenden Prognosen würde ich als Argumente behandeln, die es zu prüfen gilt.
Leseprobe: Der Dot und der Schwarm (öffnet in neuem Tab)
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AI as Normal Technology
von Arvind Narayanan & Sayash Kapoor
Forschung und Argumente zu KI-Fähigkeiten, Adoption und Politik. Methoden und Grenzen werden erklärt, damit du die Belege selbst beurteilen kannst.
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Meine Einschätzung: Ich empfehle diesen Newsletter, um KI-Behauptungen anhand von Belegen zu prüfen. Die Autoren erklären ihre Methoden und Grenzen, auch wo ihre eigene Skepsis die Interpretation beeinflussen könnte.
Leseprobe: Agenten bei offenen Aufgaben testen (öffnet in neuem Tab)
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The Framework
von Marcel Salathé
Audiolektionen und laufende Vertiefungen dazu, wie KI funktioniert und was sie für Arbeit, Bildung und Wissenschaft verändert. Audio auf Englisch für iOS und Android.
Fünfmal kostenlos hören, danach ein kostenpflichtiges Abo
Meine Einschätzung: Marcel ist jemand, dem ich bei KI vertraue. Die laufenden Vertiefungen empfehle ich Lesern, die die Grundlagen bereits kennen und die Folgen durchdenken möchten.
Leseprobe: Marcel über fünf KI-Mythen und die App (öffnet in neuem Tab)
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🎨 Produkt & Design
Produkt & Design
Für das Urteilsvermögen, die Anreize und die Koordination, die zählen, wenn KI verändert, wie Teams Produkte entwickeln.
The Beautiful Mess
von John Cutler
Gedanken zu Produktarbeit und Organisation: Urteilsvermögen, Anreize und Koordination, auch wenn KI die Produktion beschleunigt.
Kostenloser Newsletter; freiwillige kostenpflichtige Unterstützung
Meine Einschätzung: Ich schätze Cutler für seinen Blick auf die organisatorischen Folgen von KI: was Geschwindigkeit mit Urteilsvermögen, Feedback und Koordination macht. Die praktische Frage ist, wie sich die Arbeit verbessern und zugleich automatisieren lässt.
Leseprobe: KI und der Verlust produktiver Reibung (öffnet in neuem Tab)
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🚀 Unternehmertum & Business
Unternehmertum & Business
Um KI-Geschäftsmodelle, Distribution und die Frage zu verstehen, wer an der Wertschöpfung verdient.
Stratechery
von Ben Thompson
Analysen zu KI-Geschäftsmodellen, Distribution und Wettbewerbsmacht, gestützt auf die Funktionsweise von Technologiemärkten.
Kostenlose Essays; kostenpflichtige Updates
Meine Einschätzung: Für KI-Strategie empfehle ich Thompsons Analysen zu Distribution, Anreizen und der Frage, wer an der Wertschöpfung verdient. Seine Prognosen würde ich als schlüssige These behandeln, die es zu hinterfragen gilt.
Leseprobe: Apps, Agenten und Aggregation (öffnet in neuem Tab)
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Eine E-Mail, wenn ich etwas gelernt habe, das sich zu teilen lohnt, etwa einmal im Monat.Der Newsletter erscheint auf Englisch.