Hi AInauten,
Willkommen zum Deep-Dive für diese Woche.
Nachdem der eher kurze und knackige Deep-Dive letzte Woche ganz gut ankam, dieses Mal wieder in dem Format.
Kurz und (zumindest für uns) enormer Mehrwert für die Praxis! Gehen wir rein.
Anfang April hat Andrej Karpathy etwas gepostet, das wir seitdem fast täglich nutzen.
Karpathy ist einer der bekanntesten AI-Köpfe weltweit. Mitgründer von OpenAI, früher Tesla, heute ganz frisch bei Anthropic.
Er hat ein Konzept beschrieben, das er LLM Wiki nennt. Sein Post auf X dazu hat mittlerweile einiges an Reichweite.
Für ein Thema, das schon eher nerdy ist (eine Ordnerstruktur für Wissen), ist das ordentlich.
Das zeigt aber, wie gut die Idee ist. Und sie passt perfekt zu unserem letzten Deep Dive über Files over Tools. Dort ging es darum, dein Wissen in lokale Ordner und Textdateien zu bringen, damit jede AI damit arbeiten kann.
Das LLM Wiki ist die logische Fortsetzung: Sie sorgt dafür Wissen so gut zu organisieren, dass die AI möglichst effizient und gut damit arbeiten kann.
Unverzichtbar für alle, die viel Wissen verarbeiten müssen und daraus richtige Schlüsse ableiten wollen
Das haben wir heute für dich:
🧠 Was ein LLM Wiki ist
🔄 Welcher Unterschied ihn so mächtig macht
⚙️ 3 eingebaute Operations, die dein Wissen schlau machen
🛠️ Praxis: Wie du in 10 Minuten einen baust
✅ Wann es sich lohnt
Los geht's!
P.S. Unten findest du wie immer ein Schritt-für-Schritt Video, in dem wir ein Wiki live aufbauen und nutzen. Inklusive Prompt mit dem du auch einen aufsetzen kannst.
