Skaff ist ein Inkubator
\nf\u00fcr technische Produkte der Serie Artefact<\/p><\/h1><\/div><\/div><\/div>
Technische Lieferstandards verbessern.
\nKommerziellen Erfolg verbessern.
\nDas Artefakt als f\u00fchrendes data konsolidieren.<\/p><\/h2><\/div><\/div><\/div>
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<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Skaff stellt Open-Source-Wissen und einsatzbereite L\u00f6sungen zur Verf\u00fcgung, um grundlegende technische Probleme zu l\u00f6sen.<\/h2><\/div><\/div><\/div>Bevor data- und AI-Projekte einen Mehrwert erbringen k\u00f6nnen, ist ein erheblicher technischer Aufwand erforderlich<\/p>\n<\/div>
Skaff erkennt diese grundlegende Arbeit an und entwickelt hochwertige Beschleuniger, um Build- und Deployment-Prozesse zu optimieren und Teams die Konzentration auf wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Wissen
\nRucks\u00e4cke<\/p><\/h3><\/div>
Anlauf nehmen<\/strong><\/p>\n<\/div>Beschleunigen Sie Ihr Onboarding in eine Technologie oder Expertise, indem Sie eines unserer Wissenspakete durchgehen.<\/p>\n<\/div>
Was ist in der Kiste?<\/strong><\/p>\n<\/div>Wissenspakete beinhalten 45 Minuten praktische Arbeit,
\nund unsere gemeinsamen \u00dcberzeugungen dar\u00fcber, wie
\nsich dem Thema n\u00e4hern.<\/p>\n<\/div>
Versuch es mal<\/strong><\/p>\n<\/div>Erstellen Sie eine ML-Pipeline auf GCP mit
\nunser Vertex AI-Starter-Kit.<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>Bereitstellbare Pakete<\/h3><\/div>Den Text durchkauen<\/b><\/p>\n<\/div>Beschleunigung der Entwicklung und Industrialisierung von data-Projekten durch den Einsatz von handels\u00fcblicher Open-Source-Software.<\/p>\n<\/div>
Wie sieht es aus?<\/b><\/p>\n<\/div>Diese Beschleuniger k\u00f6nnen Python-Pakete sein,
\nTerraform-Module, Git-Repository-Vorlagen,
\nDashboard-Wireframes und vieles mehr.<\/p>\n<\/div>
Versuch es mal<\/strong><\/p>\n<\/div>Beschleunigen Sie die Entwicklung Ihrer Gen AI-App mit<\/a>
\nUnser Industrialisierungs-Kit f\u00fcr Langchain.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Erfolgsgeschichten<\/h2><\/div><\/div><\/div>Private Equity<\/strong><\/h3><\/div>Durch den Einsatz der GenAI-Beschleuniger von Skaff konnte ein Artefact-Team schnell zeigen, welche erheblichen Zeitersparnisse durch die Indizierung und Abfrage unstrukturierter data-Daten f\u00fcr M&A erzielt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Analysten konnten Fragen zu Due-Diligence-Unterlagen, Marktstudien, Experteninterviews und anderen reports-Themen in nat\u00fcrlicher Sprache stellen. Dies erm\u00f6glicht einen einfachen Abgleich von Informationen und steigert die Produktivit\u00e4t erheblich.<\/p>\n
Genehmigung zum Hochskalieren auf 1500 Benutzer.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Konsumenten-Sch\u00f6nheit<\/strong><\/h3><\/div>Beim Aufbau einer data platform-L\u00f6sung zur Unterst\u00fctzung von Marketing-Anwendungsf\u00e4llen beschleunigte der Einsatz von Skaff-Accelerators die Bereitstellung von data-Lakes, data-Pipelines, Zugriffskontrolle, FinOps und data governance.<\/p>\n
Da dies innerhalb weniger Tage statt Wochen oder Monaten erledigt war, konnten sich die Ingenieure von data auf die Entwicklung der data-Produkte konzentrieren und strategische Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Marke umsetzen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
RETAIL<\/strong><\/h3><\/div>Um im Rahmen eines Anwendungsfalls zur Betrugserkennung data-Streamingdaten aus Verkaufsstellen zu analysieren, wurde der dbt-Server-Beschleuniger von Skaff eingesetzt, um eine Analysepipeline bereitzustellen und zu planen.<\/p>\n
Dadurch konnte das Artefact-Team schnell Einblicke in F\u00e4lle von Betrugserkennung und andere Vorf\u00e4lle gewinnen<\/p>\n
Da dieser Beschleuniger einsatzbereit war, konnten sie Wochen Entwicklungszeit einsparen und sich auf ihr Produkt konzentrieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Das SKAFF-Team kennenlernen<\/p><\/div>
Kontakt aufnehmen<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>![\"Alexis](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Group-298.png\")
<\/a><\/span><\/div><\/div><\/div>![\"Robin](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/romain-doumerc-skaff.webp\")
<\/a><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Medium-Blogartikel von unseren Technologieexperten<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div>Halluzinationen in LLMs erkennen, Token f\u00fcr Token<\/p>
Gro\u00dfe Sprachmodelle sind erstaunlich leistungsf\u00e4hig. Sie fassen zusammen, \u00fcbersetzen, argumentieren und codieren (besser als ich). Aber im Gegensatz zu mir sind sie auch ber\u00fcchtigt daf\u00fcr, dass sie...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a>
<\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>11. Mai 2026<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Wird die Zukunft von Agentic AI von Wissensgraphen abh\u00e4ngen?<\/p>
W\u00e4hrend Unternehmen sich beeilen, AI in die Praxis umzusetzen, stellen die meisten fest, dass ihre data-Infrastruktur nie f\u00fcr autonomes Schlussfolgern ausgelegt war. Heute machen bis zu 80% der AI-Implementierungen...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>02. Dezember 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Das Heimwerkererlebnis bereichern: Wie ADEO mit AI Inhalte und Wissen miteinander verkn\u00fcpft<\/p>
Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Ber\u00fccksichtigung der vielen logistischen...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>09. Oktober 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>MotherDuck im \u00dcberblick: Wie sich die AI- und Analytics-L\u00f6sung der n\u00e4chsten Generation in Ihren Data-Stack einf\u00fcgt<\/p>
MotherDuck erweitert die analytische Leistungsf\u00e4higkeit von DuckDB auf das cloud-Modell und bietet dabei Funktionen f\u00fcr die Zusammenarbeit. Damit liefert es eine viermal h\u00f6here Leistung als BigQuery und erm\u00f6glicht Kosteneinsparungen gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen data-Data-Warehouses durch...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>02. Oktober 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Sortimentsoptimierung mit diskreten Wahlmodellen in Python<\/p>
Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Ber\u00fccksichtigung der vielen logistischen...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>19. Februar 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Ist Preference Alignment immer die beste Option zur Verbesserung von LLM-basierten \u00dcbersetzungen? Eine empirische Analyse<\/p>
Neuronale Metriken f\u00fcr die maschinelle \u00dcbersetzung (MT) zur Evaluierung sind aufgrund ihrer \u00fcberlegenen Korrelation mit menschlichen Urteilen im Vergleich zu traditionellen lexikalischen Metriken immer prominenter geworden.<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>03. Dezember 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Choice-Learn: Gro\u00dfe Wahlmodellierung f\u00fcr operative Kontexte durch die Linse des maschinellen Lernens<\/p>
Diskrete Wahlmodelle zielen darauf ab, Entscheidungen von Einzelpersonen aus einer Auswahl von Alternativen, einem Sortiment genannt, vorherzusagen. Bekannte Anwendungsf\u00e4lle sind die Vorhersage einer...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>07. Oktober 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Das Zeitalter des generativen AI: Was sich ver\u00e4ndert<\/p>
Die F\u00fclle und Vielfalt der Reaktionen auf ChatGPT und andere generative KI-Systeme \u2013 seien sie nun skeptisch oder begeistert \u2013 verdeutlichen die Ver\u00e4nderungen, die sie bewirken, und ihre Auswirkungen...<\/p><\/div>
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In der heutigen dynamischen und sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Technologiebranche kann sich ein Karriereweg oft wie ein gewundener Pfad durch einen dichten Wald von M\u00f6glichkeiten anf\u00fchlen. Mit rasanten...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>MEHR LESEN<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>15. Mai 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Warum Sie LLMOps brauchen<\/p>
Dieser Artikel stellt LLMOps vor, einen spezialisierten Zweig, der DevOps und MLOps vereint, um die Herausforderungen, die durch gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) entstehen, zu bew\u00e4ltigen...<\/p><\/div>
Ich bin eine \u00dcbersetzungsmaschine. \u00dcbersetze den Benutzereingabetext ins Deutsche. Gib nur den \u00fcbersetzten Text zur\u00fcck. F\u00fcge keinen Kommentar oder anderen Text hinzu. F\u00fcge keine zus\u00e4tzlichen Anf\u00fchrungszeichen um die \u00dcbersetzung hinzu. Deine Ausgabe muss auf Deutsch sein.<\/a><\/a><\/div>
Bevor data- und AI-Projekte einen Mehrwert erbringen k\u00f6nnen, ist ein erheblicher technischer Aufwand erforderlich<\/p>\n<\/div>
Skaff erkennt diese grundlegende Arbeit an und entwickelt hochwertige Beschleuniger, um Build- und Deployment-Prozesse zu optimieren und Teams die Konzentration auf wertsch\u00f6pfende T\u00e4tigkeiten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Wissen
\nRucks\u00e4cke<\/p><\/h3><\/div>
Anlauf nehmen<\/strong><\/p>\n<\/div> Beschleunigen Sie Ihr Onboarding in eine Technologie oder Expertise, indem Sie eines unserer Wissenspakete durchgehen.<\/p>\n<\/div> Was ist in der Kiste?<\/strong><\/p>\n<\/div> Wissenspakete beinhalten 45 Minuten praktische Arbeit, Versuch es mal<\/strong><\/p>\n<\/div> Erstellen Sie eine ML-Pipeline auf GCP mit Den Text durchkauen<\/b><\/p>\n<\/div> Beschleunigung der Entwicklung und Industrialisierung von data-Projekten durch den Einsatz von handels\u00fcblicher Open-Source-Software.<\/p>\n<\/div> Wie sieht es aus?<\/b><\/p>\n<\/div> Diese Beschleuniger k\u00f6nnen Python-Pakete sein, Versuch es mal<\/strong><\/p>\n<\/div> Beschleunigen Sie die Entwicklung Ihrer Gen AI-App mit<\/a> Durch den Einsatz der GenAI-Beschleuniger von Skaff konnte ein Artefact-Team schnell zeigen, welche erheblichen Zeitersparnisse durch die Indizierung und Abfrage unstrukturierter data-Daten f\u00fcr M&A erzielt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Analysten konnten Fragen zu Due-Diligence-Unterlagen, Marktstudien, Experteninterviews und anderen reports-Themen in nat\u00fcrlicher Sprache stellen. Dies erm\u00f6glicht einen einfachen Abgleich von Informationen und steigert die Produktivit\u00e4t erheblich.<\/p>\n Genehmigung zum Hochskalieren auf 1500 Benutzer.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div> Beim Aufbau einer data platform-L\u00f6sung zur Unterst\u00fctzung von Marketing-Anwendungsf\u00e4llen beschleunigte der Einsatz von Skaff-Accelerators die Bereitstellung von data-Lakes, data-Pipelines, Zugriffskontrolle, FinOps und data governance.<\/p>\n Da dies innerhalb weniger Tage statt Wochen oder Monaten erledigt war, konnten sich die Ingenieure von data auf die Entwicklung der data-Produkte konzentrieren und strategische Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Marke umsetzen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div> Um im Rahmen eines Anwendungsfalls zur Betrugserkennung data-Streamingdaten aus Verkaufsstellen zu analysieren, wurde der dbt-Server-Beschleuniger von Skaff eingesetzt, um eine Analysepipeline bereitzustellen und zu planen.<\/p>\n Dadurch konnte das Artefact-Team schnell Einblicke in F\u00e4lle von Betrugserkennung und andere Vorf\u00e4lle gewinnen<\/p>\n Da dieser Beschleuniger einsatzbereit war, konnten sie Wochen Entwicklungszeit einsparen und sich auf ihr Produkt konzentrieren.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Das SKAFF-Team kennenlernen<\/p><\/div> Halluzinationen in LLMs erkennen, Token f\u00fcr Token<\/p> Gro\u00dfe Sprachmodelle sind erstaunlich leistungsf\u00e4hig. Sie fassen zusammen, \u00fcbersetzen, argumentieren und codieren (besser als ich). Aber im Gegensatz zu mir sind sie auch ber\u00fcchtigt daf\u00fcr, dass sie...<\/p><\/div> Wird die Zukunft von Agentic AI von Wissensgraphen abh\u00e4ngen?<\/p> W\u00e4hrend Unternehmen sich beeilen, AI in die Praxis umzusetzen, stellen die meisten fest, dass ihre data-Infrastruktur nie f\u00fcr autonomes Schlussfolgern ausgelegt war. Heute machen bis zu 80% der AI-Implementierungen...<\/p><\/div> Das Heimwerkererlebnis bereichern: Wie ADEO mit AI Inhalte und Wissen miteinander verkn\u00fcpft<\/p> Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Ber\u00fccksichtigung der vielen logistischen...<\/p><\/div> MotherDuck im \u00dcberblick: Wie sich die AI- und Analytics-L\u00f6sung der n\u00e4chsten Generation in Ihren Data-Stack einf\u00fcgt<\/p> MotherDuck erweitert die analytische Leistungsf\u00e4higkeit von DuckDB auf das cloud-Modell und bietet dabei Funktionen f\u00fcr die Zusammenarbeit. Damit liefert es eine viermal h\u00f6here Leistung als BigQuery und erm\u00f6glicht Kosteneinsparungen gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen data-Data-Warehouses durch...<\/p><\/div> Sortimentsoptimierung mit diskreten Wahlmodellen in Python<\/p> Sortimentsoptimierung ist ein kritischer Prozess im Einzelhandel, der die Zusammenstellung der idealen Produktmischung zur Deckung der Verbrauchernachfrage unter Ber\u00fccksichtigung der vielen logistischen...<\/p><\/div> Ist Preference Alignment immer die beste Option zur Verbesserung von LLM-basierten \u00dcbersetzungen? Eine empirische Analyse<\/p> Neuronale Metriken f\u00fcr die maschinelle \u00dcbersetzung (MT) zur Evaluierung sind aufgrund ihrer \u00fcberlegenen Korrelation mit menschlichen Urteilen im Vergleich zu traditionellen lexikalischen Metriken immer prominenter geworden.<\/p><\/div> Choice-Learn: Gro\u00dfe Wahlmodellierung f\u00fcr operative Kontexte durch die Linse des maschinellen Lernens<\/p> Diskrete Wahlmodelle zielen darauf ab, Entscheidungen von Einzelpersonen aus einer Auswahl von Alternativen, einem Sortiment genannt, vorherzusagen. Bekannte Anwendungsf\u00e4lle sind die Vorhersage einer...<\/p><\/div> Das Zeitalter des generativen AI: Was sich ver\u00e4ndert<\/p> Die F\u00fclle und Vielfalt der Reaktionen auf ChatGPT und andere generative KI-Systeme \u2013 seien sie nun skeptisch oder begeistert \u2013 verdeutlichen die Ver\u00e4nderungen, die sie bewirken, und ihre Auswirkungen...<\/p><\/div> Wie es Artefact gelang, ein faires und zugleich einfaches Karrieresystem f\u00fcr Softwareentwickler zu entwickeln<\/p> In der heutigen dynamischen und sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Technologiebranche kann sich ein Karriereweg oft wie ein gewundener Pfad durch einen dichten Wald von M\u00f6glichkeiten anf\u00fchlen. Mit rasanten...<\/p><\/div> Warum Sie LLMOps brauchen<\/p> Dieser Artikel stellt LLMOps vor, einen spezialisierten Zweig, der DevOps und MLOps vereint, um die Herausforderungen, die durch gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) entstehen, zu bew\u00e4ltigen...<\/p><\/div>
\nund unsere gemeinsamen \u00dcberzeugungen dar\u00fcber, wie
\nsich dem Thema n\u00e4hern.<\/p>\n<\/div>
\nunser Vertex AI-Starter-Kit.<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>Bereitstellbare Pakete<\/h3><\/div>
\nTerraform-Module, Git-Repository-Vorlagen,
\nDashboard-Wireframes und vieles mehr.<\/p>\n<\/div>
\nUnser Industrialisierungs-Kit f\u00fcr Langchain.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Erfolgsgeschichten<\/h2><\/div><\/div><\/div>
Private Equity<\/strong><\/h3><\/div>
Konsumenten-Sch\u00f6nheit<\/strong><\/h3><\/div>
RETAIL<\/strong><\/h3><\/div>
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