AI Evaluation & Safety Erklärungen.
Spar dir die 40-seitige Doku. Jede Erklärung verwandelt ein kniffliges KI-, Claude-Code-, MCP- oder Cloud-Konzept in ein animiertes, scrubbares Diagramm, das du ziehen und brechen kannst — bis die Idee in Minuten sitzt, nicht in Stunden.
Jede AI Evaluation & Safety-Erklärung
Hallucinations: Why LLMs Make Stuff Up Confidently
Hallucinations are not bugs — they are the model doing exactly what it was trained to do. Plausibility is the loss; truth is not. Understand the trap, then engineer around it.
AI Evals: How to Tell If Your Model Is Actually Better
Without evals, "the new prompt feels better" is just vibes. A good eval suite catches regressions before users do — here is how to build one.
Jailbreaks and Guardrails: The Cat-and-Mouse of LLM Safety
Jailbreaks slip past a model's safety training; guardrails sit outside the model and catch what slips. Both are needed; neither is sufficient.
AI Alignment: Making Models Want What We Want
Alignment is the gap between what we say we want and what the model actually optimises. Get it wrong and the model wins by Goodharting your reward.
Hör auf, davon zu lesen. Fang an zu scrubben.
Festgefahren bei einem KI-, Claude-Code- oder Cloud-Konzept? Sag mir, was nicht klickt — ich liefere eine kostenlose interaktive Erklärung mit Analogie, Animation und Slidern, meist innerhalb einer Woche.
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