In dieser Woche sprechen wir in unserem Deep Dive über Diffusion als Konzept, sowohl für Image Generation als auch in LLMs. Wir sprechen auch über unsere Hands On Erfahrungen zu dem Thema mit unserem eigenen Bert based diffusion LLM.

Außerdem sprechen wir über die vielen News der Woche zu Anthrophic und über die neuen Modelle von Qwen (3.5)

In unserem Deep Dive gehen wir basierend auf einer User Frage auf die Funktionsweise von Multimodalen LLMs ein und wie diese Bilder verstehen und analysieren/vergleichen können.

Thore erzählt von seiner Erfahrung beim Hackathon in Berlin zu AI Voice Agents.

Und im News Part sprechen wir über die neusten Entwicklungen in Gemini und die kürzlich veröffentlichten Tools durch Google.

Wir sprechen über die neusten Modelle und die beeindruckenden Benchmark ergebnisse.

Ausserdem reden wir über unser Embedding Adapter Ansatz. Diesen könnt ihr unter https://lethonium.com testen.

Und wie immer auch News, diesmal zu Waymo, Qwen3 tts und Eric Schmidt

In dieser Folge sprechen wir über die Fusion von XAI und SpaceX und den Sinn und die Vorteile von Compute in Space.

Wir sprechen über die Engineering Herausforderungen bei der Entwicklung von Wordlbummlr (https://worldbummlr.com/) und über die Lösungen die wir gefunden haben.

Außerdem natürlich auch über die AI News der Woche, wie die Claude Sonnet 5 Rumors und vieles weitere.

In dieser Folge sprechen wir über die News zu Clawdbot.

Thore stellt eines seiner persönlichen Projekte vor, ein AI based digital Diary.

Und wir besprechen die AI News der Woche

In dieser Folge machen wir einen Deepdive in RAG und Knowledge Graphs, wir sprechen über Thores contribution zu Metas GraphQL standard und natürlich auch über die heißesten AI news zu OpenAI und co.

Hier außerdem die Links zu Github und Youtube:

https://github.com/graphql/ai-wg

https://youtu.be/t9jwy_JnBME?si=cVxsGBEDMaT6znUH

https://github.com/Lethonium/vibe-io-bros

In dieser Folge sprechen wir zunächst über die Rumors zu Deepseek V4, den Einsatz verschiedener AI Coding Tools als Entwickler und die Contribution von Thore zu llama.cpp.

Außerdem erfahrt ihr den neustes Fuzz zu Apple, Gemini, OpenAI und Nvidia

In der Pilotfolge unseres Podcasts machen wir einen Deepdive in die Architektur von KI Modellen und beantworten die Frage, was passiert eigentlich wenn ich den Einfluss einzelner Neuronen auf den Output verändere.

Link zum Video:

https://youtu.be/hyTHnDfg1GQ