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<title>Ugo Lattanzi — Artikel</title>
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<description>Texte darüber, wie generative KI in Produktion kommt: wann man nicht automatisieren sollte, wie man ein LLM-System testet, und was sich zeigt, wenn man misst.</description>
<language>de</language>
<lastBuildDate>Sat, 29 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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<title>Human-in-the-loop: der Mensch im System</title>
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<pubDate>Sat, 29 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>«Wir setzen einen Menschen dazwischen» kann fünf verschiedene Dinge heissen, mit gegensätzlichen Kosten. Die Muster, und woran man erkennt, ob es wirkt.</description>
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<title>LLM-as-judge: KI bewertet KI</title>
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<pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>Ein Modell mit einem anderen zu bewerten funktioniert, aber erst nach Kalibrierung an menschlichen Urteilen. Die Varianten, die Verzerrungen, die Kosten.</description>
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<title>Golden Dataset und Testset</title>
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<pubDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>Ohne eine Sammlung von Beispielen mit erwarteter Antwort bleibt «funktioniert besser» eine Meinung. Wie man den Massstab baut, der Fortschritt belegt.</description>
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<title>Wann man nicht automatisieren sollte</title>
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<pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>Das autonomste System ist selten das richtige. Notizen darüber, KI um die Rahmenbedingung herum zu entwerfen statt gegen sie zu argumentieren.</description>
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<title>Wie man ein LLM-System testet</title>
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<pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>Prüfen Sie die Argumente des Modells, nicht seine Prosa. Eine deterministische Regressionssuite für Retrieval und Tool-Calls, die auch die Kosten senkt.</description>
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<title>Von sechs Monaten auf Stunden</title>
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<pubDate>Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
<description>Wie eine Forschungsorganisation von sechs Monaten manueller Arbeit zu einer produktiven agentischen Pipeline für ihre Leitlinien kam.</description>
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