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Auch die neue Schweizer KI Apertus hat keine Ahnung, in welcher Himmelsrichtung Mosbach von Bad Wimpfen liegt

Gestern zumindest.

https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html

https://chat.publicai.co/

17.9.2025 https://www.heise.de/hintergrund/Apertus-ausprobiert-So-schlaegt-sich-das-mehrsprachige-KI-Modell-10644855.html

Algorithmus k-Means

Er “zeigt, worum es bei KI im Kern geht: Muster in Daten finden, Strukturen erkennen, die man auf den ersten Blick nicht sieht, und Entscheidungen treffen, die nicht eindeutig richtig oder falsch sind, sondern die auf Wahrscheinlichkeiten und Annäherungen beruhen.”

https://www.heise.de/blog/Jenseits-des-Hypes-Wie-Kuenstliche-Intelligenz-wirklich-funktioniert-10590422.html

KI-Crawler verursachen immer mehr Internet-Traffic

https://www.heise.de/news/Analyse-KI-Crawler-koennen-Server-ueberlasten-10560038.html

Wir lernen: “KI-Bots sind in zwei Hauptgruppen unterteilt: KI-Crawler durchsuchen das Internet systematisch, um Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. Fetcher-Bots wie Agenten von ChatGPT rufen Inhalte in Echtzeit im Web ab, um die Anfragen von Nutzern zu beantworten.”

ChatGPT hat mir dazu eine Tabelle erstellt und den HTML-Code für dieses Blog angegeben.

Vergleich: KI-Crawler vs. Fetcher-Bots
Merkmal KI-Crawler Fetcher-Bots
Ziel Möglichst breite Abdeckung des Webs Gezielte Datensammlung aus ausgewählten Quellen
Strategie Folgen Links, durchsuchen ganze Domains (ähnlich Googlebot) Holen Inhalte gezielt per Domain, API oder Feed
Fokus Quantität, Vollständigkeit Qualität, Relevanz in einem Bereich
Typische Quellen Blogs, Foren, Social Media, offene Webseiten Newsfeeds, Fachportale, wissenschaftliche Datenbanken
Typische Nutzung Suchmaschinen-Index, Trainingsdaten für General-Purpose-KI Spezial-KI (z. B. medizinisch, juristisch, wirtschaftlich)
Vorteil Große Datenbasis, viele Perspektiven Hochwertigere Daten, thematische Tiefe
Nachteil Hoher Rauschanteil (Spam, Dubletten, irrelevanter Content) Einseitigkeit durch Auswahl (Bias in Richtung der bevorzugten Quellen)
Bias-Risiko „Zu viel Müll“ → Modell kann Unsinn oder toxische Inhalte lernen „Zu wenig Vielfalt“ → Modell spiegelt nur bestimmte Perspektiven wider
Beispiel Common Crawl für GPT-Modelle Fetcher für Börsendaten → KI mit Fokus auf Finanzmärkte

ChatGPT 5 meistert die Scherzfrage nach Knabbern-Gandalf und Schnobern-Klodorf

2023 kapitulierte ChatGPT noch: https://archivalia.hypotheses.org/171464

Jetzt antwortete die KI richtig: “Das klingt nach einem dieser Wortspiel-Rätsel, bei dem die Fantasienamen phonetisch an den eigentlichen Ortsnamen angelehnt sind.

Wenn ich „Knabbern-Gandalf“ und „Schnobern-Klodorf“ langsam laut spreche und die Silben austausche oder verschleife, könnte dahinter Kleinbundenbach stecken – allerdings passt das nur mäßig.

Ich vermute aber, dass hier beide Fantasienamen dasselbe reale Wort verkleiden, ähnlich wie bei “Stille Post”.
„Knabbern“ → erinnert an „Kobern“,
„Gandalf“ → klingt wie „Gondorf“.
„Schnobern“ → auch wie „Kobern“,
„Klodorf“ → wieder wie „Gondorf“.

Damit ist die Lösung ziemlich sicher: Kobern-Gondorf an der Mosel in Rheinland-Pfalz.”

Einige Werkzeuge zum Thema KI

“Keiner vermag derzeit zu verstehen, was genau KI ist.” (Thomas Hoeren)

Die wichtigsten Large Language Models (generative KI bezogen auf Texte)

ChatGPT – https://chatgpt.com/ (seit November 2022)

Gemini – https://gemini.google.com/

Perplexity – https://www.perplexity.ai/

Aus China DeepSeek https://chat.deepseek.com/ – Vorsicht!

Angebote von Vergleichstests:

https://duckduckgo.com/?q=DuckDuckGo+AI+Chat&ia=chat&duckai=1

https://www.buzzwoo.de/kuenstliche-intelligenz#test-arena

https://lmarena.ai/ (gerade defekt)

Wichtige Beiträge:

Mareike König (19. August 2024). ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften – Grundlagen, Prompts und Praxisbeispiele. Digital Humanities am DHIP. Abgerufen am 15. Juli 2025 von https://doi.org/10.58079/126eo

Felix Guffler (6. Mai 2023). Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Geschichtswissenschaft – ein Zwischenbericht zu ChatGPT und Midjourney. Archivalia. Abgerufen am 16. Juli 2025 von https://doi.org/10.58079/chvo

Klaus Graf (31. Juli 2024). Top 10 wichtigste Artikel über KI auf Archivalia (nach Ansicht meiner Freiburger Übungsteilnehmer*innen). Archivalia. Abgerufen am 16. Juli 2025 von https://doi.org/10.58079/12458

Berichterstattung in Archivalia

https://archivalia.hypotheses.org/tag/ki

Unterhaltsam: Vertonte Archivbenutzungsordnung

https://www.ebfr.de/archivblog/detail/nachricht/id/200794-archivnutzungsordnung-der-soundtrack/?cb-id=12327217