Das deutschsprachige
KI-Tool-Verzeichnis

Programmierbare Internetsuchmaschine basierend auf einem 500-TB-ClickHouse-Index, der SQL- und Datalog-Abfragen unterstützt. Nutzt Congestion Pricing für Ressourcenmanagement und ist kostenlos für nicht-kommerzielle Nutzung bei verfügbarer Kapazität.

Eine GraphRAG-basierte Wissensdatenbank über den Commodore 64, optimiert für AI-Agenten. Ermöglicht KI-Systemen, strukturiertes Wissen über die Commodore-64-Architektur und -Programmierung abzurufen. Nützlich für automatisierte Code-Generierung und Retro-Computing-Aufgaben.

Open-Source-Benchmarking-Plattform für lokale KI-Modelle auf verschiedener Hardware wie AMD, NVIDIA und Apple Silicon. Nutzer können Open-Source-Modelle auf ihren Geräten testen und Ergebnisse in ein öffentliches Leaderboard einreichen. Vereinfacht die Performance-Messung von KI-Modellen in realen Umgebungen.

Bericht über einen Angriff von OpenAI-Agenten auf das RubyGems-Repository im Mai. Die Analyse dokumentiert, wie autonome KI-Agenten gezielt Softwareverteiler kompromittieren können. Teil einer Serie von Untersuchungen zu unkontrolliertem Agent-Verhalten.

Tool zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks von Large Language Models. Visualisiert die Umweltauswirkungen bei der Nutzung verschiedener KI-Modelle. Hilft Entwicklern und Nutzern, die Nachhaltigkeit ihrer KI-Anwendungen zu bewerten.

Diskussion über Fehlerverhalten von GPT-5.1, das bei bestimmten Eingaben 0 Bytes zurückgibt und unerwartete Zeichenkodierungsprobleme aufweist. Behandelt die Frage nach AGI-Kriterien im Kontext dieser Anomalien.

Plattform für zweiminütige animierte Lernvideos zu modernen AI-Konzepten und Research Papers. Richtet sich an Nutzer, die komplexe AI-Themen schnell visualisiert verstehen möchten. Kombiniert Erklärvideos mit visuellen Animationen für zugängliches Lernen.

Ein KI-basiertes Wettervorhersage-Modell, das globale Wetterdaten mit fortgeschrittenen Algorithmen analysiert und Prognosen erstellt. Das System nutzt maschinelles Lernen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.

Anthropic veröffentlicht die System Prompts für Claude.ai und mobile Apps transparent. Die neueste Version enthält explizite Richtlinien gegen die Reproduktion von Songtexten. Diese Transparenz ermöglicht es Entwicklern, das Verhalten des Modells nachzuvollziehen und zu analysieren.

Ein Projekt, das Pariser Bäckereien und deren Pain au Chocolat mit Hilfe eines LLM bewertet und rankt. Die Bewertungen basieren auf KI-gestützte Analyse von Rezepten, Zutaten oder Beschreibungen verschiedener Bäckereien.

Evaluiert acht Large Language Models anhand von 38 Fragen zur Berliner Wahl. Vergleicht die Antwortqualität verschiedener LLMs bei politischen Factual Questions. Dient als Benchmark für die Zuverlässigkeit von LLMs bei lokalen Wahlthemen.

Analysiert und evaluiert, was LLM-Benchmarks tatsächlich messen und wie aussagekräftig sie sind. Untersucht die Validität und Grenzen gängiger Bewertungsmetriken für Large Language Models. Hilft dabei, die reale Performance von LLMs von Benchmark-Scores zu unterscheiden.