Kontext-Engineering
Warum das Zeitalter des Prompt Engineering vorbei ist
Von wie man es sagt zu was man zeigt -- das Spiel hat sich geaendert
KI braucht eine neue Sprache
GEUL — Eine semantisch ausgerichtete künstliche Sprache für eindeutige Kommunikation zwischen Menschen und KI
Kontext-Engineering
Warum mechanische Verifikation notwendig ist
Natuerliche Sprache kennt das Konzept eines ungueltigen Satzes nicht
Kontext-Engineering
Warum Filter notwendig sind
Gueltige Informationen sind nicht immer benoetigte Informationen
Kontext-Engineering
Warum Konsistenzpruefungen notwendig sind
Einzeln korrekte Informationen koennen gemeinsam falsch sein
Künstliche Sprache
Warum wird eine künstliche Sprache benötigt?
Die natürliche Sprache hat sich für die menschliche Kommunikation entwickelt. Mehrdeutigkeit, Redundanz und Implikation sind Stärken für Menschen, aber Ursachen von Halluzinationen für KI. Weder Programmiersprachen noch bestehende semantische Frameworks sind die Antwort. Eine neue künstliche Sprache, die sechs Bedingungen gleichzeitig erfüllt, wird benötigt.
Kontext-Engineering
Warum Exploration notwendig ist
Wenn der Index das Fenster uebersteigt, stoesst das Suchparadigma selbst an seine Grenzen
Künstliche Sprache
Warum erzeugt natuerliche Sprache Halluzinationen?
Halluzination ist kein LLM-Bug — sie ist eine strukturelle Unvermeidlichkeit aus vier Maengeln natuerlicher Sprache: Mehrdeutigkeit, fehlende Quelle, fehlende Konfidenz und fehlender Zeitkontext. Groessere Modelle loesen das nicht.
Künstliche Sprache
Warum MD/JSON/XML nicht funktionieren
Bestehende Formate koennen keine Bedeutung tragen
Künstliche Sprache
Warum Programmiersprachen nicht ausreichen
Programmiersprachen beschreiben Prozeduren. Sie können die Welt nicht beschreiben. JSON liefert Struktur, aber keine Bedeutung. Selbst LISP leiht sich nur die Syntax.
Künstliche Sprache
Warum Embedding-Vektoren nicht ausreichen
Das Umordnen von Embedding-Vektoren zerstört das Modell. Die Zerstörung zu vermeiden bedeutet, das Modell von Grund auf neu zu bauen. Was wir brauchen, ist nicht Transparenz innerhalb der Blackbox, sondern eine transparente Schicht außerhalb.
Künstliche Sprache
Warum Esperanto scheiterte
Kuenstliche Sprachen fuer Menschen scheiterten -- kuenstliche Sprachen fuer KI sind anders
Künstliche Sprache
Warum Wikidata
GEUL lehnt Wikidata nicht ab. Es wandelt das Klassifikationssystem und die Haeufigkeitsstatistiken von 100 Millionen Entitaeten in SIDX-Codebuecher um. Grammatik wird auf einem Woerterbuch aufgebaut.
Künstliche Sprache
Warum WordNet?
Ein Verbsystem von Grund auf zu erstellen bedeutet Lücken, willkürliche Entscheidungen und fehlende Begründung. WordNet ist eine 40 Jahre alte lexikalische Datenbank mit 13.767 Verb-Synsets, erstellt von Linguisten. Wir leihen das Wörterbuch und bauen die Grammatik darauf auf.
Architektur
Warum ein semantisch ausgerichteter Index?
Wenn Bedeutung in Bits eingraviert wird, wird Suche zu Denken
Architektur
Warum ist strukturierter Speicher notwendig?
Intelligenz ohne Gedaechtnis faengt jedes Mal bei null an
Architektur
Warum Schlussfolgerungen als Code cachen?
Eine einzelne Inferenz in eine dauerhafte Prozedur verwandeln
Architektur
Warum Annotationen Indizes sein sollten
Annotationen werden für Menschen geschrieben. Aber wenn es 10.000 Funktionen gibt, müssen auch Maschinen sie lesen können. Wenn man Annotationen von Erzählung in Index verwandelt, wird ein Full-Scan zur sofortigen Suche.
Architektur
Warum wir es leer lassen müssen
GEUL lässt 75% seines 64-Bit-Raums leer. Die Lehren aus IPv4, Unicode und ASCII zeigen: Die Kosten des Füllens sind unumkehrbar, aber die Kosten des Leerlassens sind null.