MEMA und Continual Learning: drei Arten von KI-Memory
Kontextfenster, explizite MEMA-Records und modellinternes Continual Learning lösen verschiedene Probleme. Hier ist die Evidenzgrenze für MEMA, Nested Learning und eine geplante HOPE-Integration.
Blog
Notizen aus der Werkstatt
Notizen zu Context Engineering, KI-Strategie und wie man KI verlässlich macht.
KI-Kompetenzpflicht: Was Schweizer Unternehmen jetzt schulen müssen
Seit dem 2. Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 des EU AI Act jeden Anbieter und Betreiber, ein ausreichendes Mass an KI-Kompetenz seiner Mitarbeitenden sicherzustellen. Schweizer Firmen sind betroffen, sobald ihre KI den EU-Markt berührt. Wen die Pflicht trifft, was sie verlangt, und wie angemessene Massnahmen aussehen.
Ein Gedächtnis, das ein KI-Agent prüfen kann
MEMA trennt explizite Records, Retrieval, Policy, Audit und Integritätsprüfungen. Das leisten diese Kontrollen bei den aktuellen öffentlichen und internen Ständen, und dort liegen ihre Grenzen.
Kein Firmen-Brain. Memory klein halten.
Fehler im Memory wiederholen sich nicht, sie vermehren sich. Die Grösse eines Memory ist also die Grösse seines Risikos. Die Antwort ist kein Brain, das alles weiss, sondern viele kleine, isolierte Memories, je auf einen kohärenten Use Case zugeschnitten.
Was ein KI-Agent wirklich ist
Alle verkaufen Agenten. Wenige sagen, was einer ist. Ein Agent ist ein Modell plus vier Entscheidungen darum herum: was er gerade sieht, welche Regeln immer gelten, was er sich langfristig merkt, und wo er läuft. Der Gedächtnis-Teil ist der schwierige.