3️⃣ Der #KI-Hype treibt munter Blüten.
Wenn KI Fehler macht, dann nehmen wir einfach mehr KI. Und hoffen, dass die zweite KI die Fehler der ersten ausbügelt – und nicht etwa verstärkt. Was bei "Reasoning-Modelle" passiert
Statt die von der ersten KI generierten Daten zu fixen (oder wichtige Daten gar nicht erst von grossen Sprachmodellen #LLM generieren zu lassen), hat sich ein Entwickler ein Tool schreiben lassen, das auch fehlerhaften Output zu interpretieren versucht.
https://dnip.ch/2025/06/24/dnip-briefing-30-viel-geld-fuer-ein-versprechen/#Wenn-Vibe-Coding-gut-ist-ist-mehr-Vibe-Coding-%E2%80%A6-besser
Marcel Waldvogel
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2025-06-24 06:10:42 UTC
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