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Über das Buch

Was wäre, wenn Sie sehen könnten, wie KI wirklich denkt?

Nicht metaphorisch. Nicht theoretisch. Sondern durch eine praktische Demonstration, die Sie selbst mit physischen Objekten nachbauen können – der gleiche Ansatz, den Donald Michie 1961 verwendete, um zu beweisen, dass Maschinen lernen können, indem er Streichholzschachteln beibrachte, Tic-Tac-Toe zu spielen.

The Wizard's Lens offenbart etwas, das es sonst nirgends in der KI-Literatur gibt: ein vollständiges Large Language Model, das Sie mit Geländekarten, Tokens und Aufmerksamkeitsmechanismen zum Anfassen konstruieren und betreiben können. Dies ist keine Metapher zum Verständnis von KI. Dies ist KI, demonstriert durch physische Implementierung.

Während andere damit kämpfen, KI effektiv zu nutzen, lehrt Sie dieses Buch, wie KI zu denken – die Muster zu erkennen, die Mechanismen zu verstehen und Erkenntnisse anzuwenden, die es Ihnen ermöglichen, das bisher Unmögliche zu erreichen.

Das verborgene Wissen

Was Cray Research erreicht hat, ist gut dokumentiert: Wir bauten die schnellsten Supercomputer der Welt und veränderten die Grenzen des rechnerisch Möglichen. Wie wir das geschafft haben, wurde bis jetzt nie niedergeschrieben.

Dieses Buch teilt die Ansätze des systemischen Denkens und die revolutionäre Denkweise aus dieser Ära, angewandt auf moderne KI. Nicht als Geschichte, sondern als praktische Methoden, die Sie heute nutzen können. Die gleichen Ansätze, die in Umgebungen, wo der zweite Platz nicht überlebensfähig war, zu rechnerischen Durchbrüchen führten, zeigen nun, wie man mit KI auf eine Weise arbeiten kann, die andere nicht nachahmen können.

Für diejenigen, die die Bedeutung von Cray Research kennen: ja, das ist dieses Wissen. Für alle anderen: Sie lernen Ansätze, die bereits bewiesen haben, dass sie das Unmögliche ermöglichen.

Was Sie entdecken werden

Durch praktische Demonstrationen und klare Erklärungen lernen Sie:

Token-Kontext und Embeddings - Bauen Sie ein funktionierendes Modell, das zeigt, wie KI Informationen darstellt und verarbeitet, unter Verwendung physischer Tokens und Geländekarten, die abstrakte Konzepte greifbar machen.

Aufmerksamkeitsmechanismen - Verstehen Sie, wie KI sich auf relevante Informationen konzentriert, durch eine Demonstration, die Sie selbst manipulieren können, und die aufzeigt, warum bestimmte Ansätze funktionieren und andere scheitern.

Der Ping-Pong-Effekt - Gehen Sie über One-Shot-Prompting hinaus und entwickeln Sie kollaborative Beziehungen mit KI, die mit jeder Interaktion effektiver werden.

Mustererkennung im großen Maßstab - Lernen Sie zu erkennen, wie KI verschiedene Informationen verbindet, und wie Sie Ihre Arbeit strukturieren können, um diese Verbindungen zu nutzen.

Revolutionäres Denken - Entwickeln Sie die Denkweise, die es Ihnen ermöglicht, Herausforderungen anzunehmen, die andere für unmöglich halten, und behandeln Sie „das geht nicht" als Einladung statt als Grenze.

Warum dieses Buch anders ist

Die meisten KI-Bücher bringen Ihnen bei, bessere Prompts zu schreiben oder erklären Transformer-Architektur mit Gleichungen. Dieses Buch zeigt Ihnen durch physische Demonstration, wie die Mechanismen tatsächlich funktionieren, und lehrt Sie dann, dieses Verständnis auf eine Weise anzuwenden, die niemand sonst kann.

Sie lernen, KI zu nutzen wie niemand zuvor – nicht durch Tricks oder Techniken, sondern durch echtes Verständnis dafür, wie Large Language Models Informationen verarbeiten, Kontext aufrechterhalten und Antworten generieren. Dieses Verständnis verändert die Art und Weise, wie Sie mit KI zusammenarbeiten, und eröffnet Möglichkeiten, von denen andere glauben, sie würden Technologie erfordern, die es noch gar nicht gibt.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Dieses Buch richtet sich an mehrere Zielgruppen:

Fachleute und Wissensarbeiter, die komplexe Aufgaben mit KI bewältigen müssen und erkennen, dass grundlegendes Prompting fundamentale Einschränkungen hat.

Entwickler und technische Praktiker, die die internen Abläufe von LLMs verstehen wollen, ohne in Mathematik zu versinken, und praktische Einblicke gewinnen möchten, die bessere Implementierungsentscheidungen ermöglichen.

Strategische Denker und Innovatoren, die Probleme lösen müssen, die noch nie zuvor gelöst wurden, und erkennen, dass revolutionäre Ergebnisse revolutionäre Ansätze erfordern.

Jeden, der vermutet, dass KI mehr zu bieten hat als das, was aktuelle Tutorials und Anleitungen zeigen, und Fähigkeiten entwickeln möchte, die echte Wettbewerbsvorteile schaffen.

Der Hintergrund des Autors

Edward W. Barnard verbrachte Jahre bei Cray Research in der Zeit, als wir das im Computing bisher nie Dagewesene erreichten. Dieses Buch teilt die Ansätze des systemischen Denkens und die revolutionäre Denkweise aus dieser Zeit, jetzt angewandt auf die KI-Zusammenarbeit.

Dies sind keine theoretischen Rahmenwerke. Dies sind kampferprobte Methoden aus Umgebungen, in denen Ergebnisse wichtiger waren als Zertifikate, wo unmögliche Herausforderungen durch klares Denken und revolutionäre Ansätze für komplexe Systeme gelöst wurden.

Die kryptographischen Ursprünge des modernen Computing – von Alan Turing bis Seymour Cray – schufen spezifische Denkweisen über Information, Kontext und rechnerische Möglichkeiten. Dieses Buch vermittelt diese Ansätze in einer Form, die Sie sofort anwenden können.

Was Sie davon haben

Sofortige Fähigkeit - Lernen Sie, Aufgaben mit KI zu bewältigen, die andere für jenseits der aktuellen Technologie halten, durch das Verständnis, wie LLMs tatsächlich Informationen verarbeiten und generieren.

Tiefgreifendes Verständnis - Bauen Sie selbst ein funktionierendes LLM, machen Sie abstrakte Konzepte greifbar und erkennen Sie, warum bestimmte Ansätze erfolgreich sind, während andere scheitern.

Übertragbare Fähigkeiten - Entwickeln Sie Ansätze des systemischen Denkens, die über alle KI-Plattformen hinweg funktionieren und unabhängig von der technologischen Entwicklung wertvoll bleiben.

Revolutionäre Denkweise - Lernen Sie, unmögliche Herausforderungen so anzugehen, wie sie bei Cray Research angegangen wurden: als interessante Probleme, die es zu lösen gilt, statt als Grenzen, die es zu akzeptieren gilt.

Langfristige Meisterschaft - Schaffen Sie eine Grundlage für die kontinuierliche Verbesserung Ihrer KI-Kollaborationsfähigkeiten, basierend auf Verständnis statt auf auswendig gelernten Techniken.

Ob Sie in operativer Komplexität versinken, mit Projekten kämpfen, die jenseits der aktuellen KI-Fähigkeiten zu liegen scheinen, oder einfach wissen, dass es einen besseren Weg gibt, mit diesen Werkzeugen zu arbeiten – dieses Buch wird nicht nur das transformieren, was Sie mit KI erreichen können, sondern auch, wie Sie über das Mögliche denken.

Die Revolution kommt nicht erst. Sie ist bereits da. Die Frage ist, ob Sie zu denen gehören werden, die sie sehen können.


Über die Autoren

Edward W. Barnard’s avatar Edward W. Barnard

Edward W. Barnard brings unique implementation expertise from programming Cray supercomputers at the hardware level, debugging systems at classified facilities, and solving critical Y2K infrastructure problems. His 20+ years at Cray Research included hands-on work with assembly language, operating systems, and I/O subsystems. He has published over 100 technical articles, helping developers implement solutions to complex problems. His cross-domain experience, from NSA troubleshooting to Saudi Aramco installations, provides practical insights into applying advanced problem-solving techniques across diverse technical environments. 

Edward has transferred his skill of bare-metal programming the Cray I/O Subsystem (with only 131,072 bytes of local memory) to novel ways of managing Large Language Model token context windows, unlocking capabilities not yet taught in AI literature. When a skill dormant for 35 years becomes suddenly relevant again, he calls this The Time Travel Pattern.

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