+1 für "Kontext-Engineering" statt "Prompt-Engineering"

WAS - Der Tweet von Andrej Karpathy fördert das Konzept des “context engineering” im Vergleich zum “prompt engineering”. Er argumentiert, dass, während Prompts kurze Aufgabenbeschreibungen für LLMs sind, das Context Engineering für industrielle Anwendungen entscheidend ist, da es sich mit der effektiven Füllung des Kontextfensters der Modelle befasst.

WARUM - Es ist für das AI-Geschäft relevant, da es die Bedeutung eines fortschrittlichen Kontextmanagements hervorhebt, um die Leistung von Sprachmodellen in industriellen Anwendungen zu verbessern. Dies kann zu genaueren und kontextbezogeneren Interaktionen mit den Nutzern führen.

WER - Andrej Karpathy, ein einflussreicher Forscher und Leader im Bereich der KI, ist der Autor des Tweets. Die AI-Community und die Entwickler von LLM-Anwendungen sind die Hauptakteure.

WO - Es positioniert sich im Kontext fortgeschrittener Diskussionen über die Optimierung von LLM-Anwendungen, mit Fokus auf Techniken des Context Engineering zur Verbesserung der Modellleistung.

WANN - Der Tweet wurde am 2024-01-05 veröffentlicht, was einen aktuellen und relevanten Trend in der Diskussion über die Optimierung von Sprachmodellen anzeigt.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

Chancen: Die Implementierung von Context Engineering-Techniken kann die Leistung von LLM-Anwendungen erheblich verbessern und sie genauer und kontextbezogener machen.
Risiken: Die Vernachlässigung der Bedeutung des Context Engineering könnte zu weniger effektiven und weniger wettbewerbsfähigen LLM-Lösungen auf dem Markt führen.
Integration: Context Engineering-Techniken können in den bestehenden Stack integriert werden, um die Interaktionen mit Sprachmodellen zu optimieren.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

Core-Technologiestack: Nicht im Tweet spezifiziert, impliziert jedoch die Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle und Techniken zur Kontextverwaltung.
Skalierbarkeit und architektonische Grenzen: Eine effektive Kontextverwaltung kann die Skalierbarkeit von LLM-Anwendungen verbessern, erfordert jedoch ein tiefes Verständnis der Grenzen des Kontextfensters der Modelle.
Wichtige technische Differenzierer: Der Fokus auf Context Engineering kann LLM-Anwendungen differenzieren und sie robuster und besser für komplexe Aufgaben geeignet machen.

Anwendungsfälle
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Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
Strategische Intelligenz: Input für technologische Roadmaps
Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems

Ressourcen
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Original-Links
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+1 for “context engineering” over “prompt engineering” - Original-Link

Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit Künstlicher Intelligenz (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-23 17:17 Quelle: https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA