MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der dynamischen Welt der Softwareentwicklung gibt es Wochen, in denen sich alles um ein bestimmtes Thema dreht, und dann gibt es solche, die eine bunte Mischung aus verschiedenen Bereichen bieten. Diese Woche gehört zur letzteren Kategorie und bietet spannende Einblicke in Debugging, Authentifizierung, Softwaredesign und die neuesten Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz.
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Die Kunst des Debuggings ist eine der faszinierendsten und zugleich herausforderndsten Fähigkeiten in der Softwareentwicklung. Besonders spannend wird es, wenn hochzuverlässige Infrastrukturen wie Postgres plötzlich mit Segmentierungsfehlern abstürzen. Ein solcher Fall, der von den Ingenieuren bei DataDog untersucht wurde, bietet tiefgehende Einblicke in die Funktionsweise der Software, die wir täglich nutzen. Der Artikel beschreibt, wie ein scheinbar einfacher Abfragebefehl zu einem mysteriösen Absturz führte und die Ingenieure auf eine Reise durch Postgres JIT, LLVM-Interna und ARM64 ABI mitnahm.
Web-Authentifizierung scheint auf den ersten Blick einfach: Benutzername und Passwort eingeben, und schon ist man drin. Doch bei genauerem Hinsehen offenbart sich eine komplexe Welt aus Cookies, Sitzungen, JWTs, OAuth und vielen weiteren Protokollen. Die Komplexität dieser Systeme bedeutet, dass selbst die größten Implementierungen Schwachstellen aufweisen können. Ein Video von Theo bietet eine hervorragende Einführung in die Web-Authentifizierung und fasst den Stand der Dinge im Jahr 2025 zusammen.
Ein weiterer spannender Aspekt der Softwareentwicklung ist das Design von Anwendungen rund um ein Ereignisprotokoll. Solche Protokolle reduzieren die Koordinationskosten und den Bedarf an Sperrmechanismen erheblich. Ein Blogbeitrag des Restate-Teams beleuchtet die praktischen Anwendungen von Ereignisprotokollen in verteilten Systemen. Die Diskussion auf Hacker News bietet zusätzliche Einblicke und zeigt, wie Logs die Architektur von Anwendungen revolutionieren können.
Im Bereich der Künstlichen Intelligenz sorgt DeepSeek, ein Open-Source-Modell aus einem chinesischen Hedgefonds, für Aufsehen. Es übertrifft andere Open-Source-Modelle und ist mit den Modellen von OpenAI vergleichbar. Besonders bemerkenswert ist die kostengünstige Trainingsmethode, die auf Verstärkungslernen basiert. Diese Methode, die ursprünglich auf Pawlows Experimente zurückgeht, wird nun genutzt, um die Leistung von LLMs zu verbessern.
Die Diskussion über die Auswirkungen von LLMs auf die kognitive Leistungsfähigkeit von Softwareentwicklern ist ebenfalls von Interesse. Es gibt Hinweise darauf, dass der Einsatz von LLMs zu einer Art “Gehirnverfall” führen kann. Ein kurzer Blogbeitrag beleuchtet dieses Problem und bietet Techniken an, um LLMs zu nutzen, ohne die eigene geistige Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen.
Abschließend sei auf einen Artikel verwiesen, der erklärt, warum LLMs gleichzeitig intelligenter als Menschen und dümmer als Katzen sein können. Diese paradoxe Situation wird durch die Art und Weise erklärt, wie LLMs “denken” und welche Herausforderungen dies für die Zukunft der KI-Entwicklung mit sich bringt.
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- Aber über reale Risiken und Gefahren von böswilligen Menschen, die KI für ihre Zwecke missbrauchen, müssen wir nachdenken – gründlich
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- Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten
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