
TechCrunch KI-Glossar: Die wichtigsten AI-Begriffe verständlich erklärt
TechCrunchs regelmäßig aktualisiertes KI-Glossar erklärt zentrale Fachbegriffe des KI-Feldes in verständlicher Sprache. Besonders beleuchtet wird der Begriff AGI, für den verschiedene Akteure unterschiedliche Definitionen nutzen: OpenAI-CEO Sam Altman beschreibt AGI als „einen median-menschlichen Mitarbeiter", OpenAIs eigene Charta spricht von „Systemen, die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Aufgaben übertreffen", und Google DeepMind definiert AGI als „KI, die bei den meisten kognitiven Aufgaben mindestens so gut ist wie Menschen". Das Glossar erklärt außerdem AI Agents als autonome Mehrzweck-Werkzeuge für mehrstufige Aufgaben, Coding Agents als spezialisierte Entwickler-Agenten, die Code selbstständig schreiben, testen und debuggen, sowie Chain-of-Thought-Reasoning als Methode, bei der Modelle Probleme in Zwischenschritte aufteilen, um präzisere Antworten zu liefern. Hinzu kommen Erklärungen zu API-Endpunkten, Compute, Deep Learning und weiteren Grundbegriffen. Das Dokument versteht sich als lebendiges Nachschlagewerk, das mit der Entwicklung des Feldes wächst.
- AGI wird von OpenAI, Sam Altman und Google DeepMind unterschiedlich definiert – Konsens fehlt auch unter Experten.
- AI Agents sind autonome Systeme für mehrstufige Aufgaben; die Infrastruktur dafür ist noch im Aufbau.
- Coding Agents können eigenständig Code schreiben, testen und Bugs beheben – menschliche Kontrolle bleibt dennoch empfohlen.
- Chain-of-Thought-Reasoning verbessert die Antwortqualität durch Zwischenschritte, verlängert aber die Antwortzeit.
- Compute bezeichnet die Rechenleistung (GPUs, CPUs, TPUs) als Grundlage für Training und Deployment von KI-Modellen.
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- AGI wird von OpenAI, Sam Altman und Google DeepMind unterschiedlich definiert – Konsens fehlt auch unter Experten.
- AI Agents sind autonome Systeme für mehrstufige Aufgaben; die Infrastruktur dafür ist noch im Aufbau.
- Coding Agents können eigenständig Code schreiben, testen und Bugs beheben – menschliche Kontrolle bleibt dennoch empfohlen.
- Chain-of-Thought-Reasoning verbessert die Antwortqualität durch Zwischenschritte, verlängert aber die Antwortzeit.
- Compute bezeichnet die Rechenleistung (GPUs, CPUs, TPUs) als Grundlage für Training und Deployment von KI-Modellen.
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