# Martin Czene
> Founder of [devpoint](https://devpoint.ai) and [NewTechForge](https://newtechforge.com). Builds AI agents and small language models in Zurich and Dubai.

Site: https://martin.neocoder.ch/de/
English: https://martin.neocoder.ch/en/

## Companies
- [devpoint.ai](https://devpoint.ai) — AI systems for companies
- [NewTechForge](https://newtechforge.com) — from idea to production

## Places
- Dubai, United Arab Emirates
- Zurich, Switzerland

## Topics
- [AI agents](https://martin.neocoder.ch/en/blog/ki-agent/)
- [AI driven development](https://martin.neocoder.ch/en/blog/teams-in-die-ai-welt/)
- [Vibe coding](https://martin.neocoder.ch/en/blog/vibe-coding-enterprise-sicherheit/)
- [Contract-first agents](https://martin.neocoder.ch/en/blog/contract-first/)
- [NeoCoder](https://martin.neocoder.ch/en/blog/code-wird-billig/)
- [Small language models](https://martin.neocoder.ch/en/blog/80-mb-fuer-apple/)
- [Fine-tuning](https://martin.neocoder.ch/en/blog/50-micro-modelle/)
- [On-device AI](https://martin.neocoder.ch/en/blog/object-recognition-2020/)
- [Edge AI](https://martin.neocoder.ch/en/blog/smart-vending/)
- [GPU & LLM cost](https://martin.neocoder.ch/en/blog/faktor-400000/)
- [Enterprise AI](https://martin.neocoder.ch/en/blog/erstes-gespraech-cto/)
- [Software architecture](https://martin.neocoder.ch/en/blog/architekt-stirbt-nicht-aus/)
- [NewTechForge](https://martin.neocoder.ch/en/blog/newtechforge-idee-produktion/)
- [Digital twin](https://martin.neocoder.ch/en/blog/digitaler-zwilling/)
- [Dubai AI](https://martin.neocoder.ch/en/blog/zuerich-rechnet-dubai-liefert/)
- [Zurich × Dubai](https://martin.neocoder.ch/en/blog/schweiz-dubai/)
- [Dubai freezone](https://martin.neocoder.ch/en/blog/neovisa-dubai-februar/)

## Writing (DE)
- [Hat dieses Modell ein Spiel gelernt? Ein Versuch aus der Werkstatt: Modelle optimieren, ohne sie zu trainieren.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/hat-dieses-modell-ein-spiel-gelernt/): Wir setzen offene Modelle ein und wissen nicht, womit sie trainiert wurden. Also haben wir angefangen, hineinzuschauen: Ein zweites Modell untersucht das erste und sucht nach Spuren, zum Beispiel, ob es mit einem Spiel trainiert wurde, und mit welchem. Das ist ein Versuch, kein Ergebnis. Aber die Forschung dazu ist erstaunlich weit, und der Grund, warum wir es tun, ist handfest: Wer weiss, was in einem Modell schon drin ist, kann es bei der Abfrage besser nutzen. Ohne einen einzigen Trainingslauf.
- [Nachts berät sich die Plattform selbst. Zwei Tage Werkstatt, sieben Befunde, und eine Frage, die wir nicht beantworten können.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/nachts-beraet-sich-die-plattform/): Zwei Werkstatt-Tage, Freitag und Samstag. Am Anfang eine Prüfliste mit Hunderten offener Frage-Antwort-Paare, die kein Mensch mehr durchkommt. Am Ende ein Nachtlauf, in dem zwei kleine lokale Modelle über jeden Fall streiten, ein grosses Cloud-Modell nur bei Patt den Schiedsrichter spielt, mit zwei Dollar Budget pro Nacht, meistens null. Dazwischen sieben Befunde, einer davon peinlich: Das System hielt Einigkeit für Sturheit. Und am Schluss die Frage, die wir uns selber stellen müssen: Darf eine Plattform ihr eigenes Trainingsmaterial beurteilen? Pro, Contra, und was wir tun, weil wir es nicht wissen.
- [MCP, zweiter Versuch: 48 Werkzeuge, drei Kanäle. Was wir im Oktober gelernt haben.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/mcp-zweiter-versuch/): Im September habe ich geschrieben, MCP sei langsam, und das sei kein Bug, sondern der Bauplan. Damals mit 33 Werkzeugen. Im Oktober haben wir gebaut, heute sind es 48, und die Dosis ist dabei kleiner geworden, nicht grösser. Dirk Rottmar hat das unter dem Artikel in einem Satz gesagt: grossartige Dinge in kleiner Dosis, der Rest deterministisch. Der Satz hat mich bewegt, den Stand bei uns zu dokumentieren: was wir im Oktober gelernt haben, was 500 gemessene Läufe dazu sagen, und die eine Frage, die wir seither bei jedem Werkzeug stellen.
- [Vereinfacht erzählt: Frontier-KI. Warum die intelligenteste KI nicht immer die beste Lösung ist.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/vereinfacht-erzaehlt-frontier-ki/): Ich habe das in den letzten Monaten so oft erklärt, am Tisch, am Telefon, im Kundengespräch, auf meine einfache Art, dass ich es jetzt aufschreibe. Was Frontier-KI ist, wie ein Modell überhaupt lernt, warum das Hunderte Millionen kostet, wann aus einem Chatbot ein Agent wird, und warum wir trotzdem nicht für jedes Problem das grösste Modell brauchen. Wie immer: so, wie ich das sehe.
- [Nachtrag zum Anthropic-Prospekt: 895 Milliarden Zusagen, 3,2 Billionen bei den Grossen. Was davon Schulden sind, und was nicht.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/zusagen-sind-keine-schulden/): Vor einer Woche habe ich über den Anthropic-Prospekt geschrieben. Seit dem 2. November steht die Zahl drin, die damals fehlte: 895,4 Milliarden Dollar Zusagen für Rechenkapazität. Am selben Tag titelt t3n 3,2 Billionen versteckte KI-Schulden bei den fünf Grossen. Beide Zahlen stimmen. Keine von beiden ist eine Schuld. Wo das Risiko wirklich liegt, was der Kreditmarkt dazu sagt, und was ich an meinem Artikel von letzter Woche korrigiere.
- [Nicht das Modell wurde gehackt. Die Umgebung, der wir unsere Entwicklungsrechte geben.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/nicht-das-modell-wurde-gehackt/): Am 29. Oktober lag elf Stunden lang eine manipulierte Claude-Code-Erweiterung im Cursor Marketplace, unter dem echten Namen, mit der echten Funktion, und mit 66 Zeilen davor, die einen fremden SSH-Schlüssel eintragen und nach Hause telefonieren. Kein Prompt, kein Modell, keine Halluzination. Eine Supply-Chain-Attacke auf die Werkzeuge, denen wir jeden Tag unsere Rechte geben. Wir arbeiten mit Cursor und waren nicht betroffen. Was passiert ist, wie man prüft, und was ich daraus baue.
- [Eine gültige Signatur ist noch keine sichere Entscheidung. Was ich aus dem Binance-Vorfall lerne.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/gueltige-signatur/): Am 29. Oktober sind bei Binance Milliarden aus einer Wallet geflossen, über eine Funktion, die ein Konto an fremden Code delegiert. Kein gebrochener Schlüssel, keine gebrochene Kryptografie. Eine gültige Signatur für eine Operation, die niemand hätte signieren dürfen. Mich interessieren solche Vorfälle, seit ich Systeme baue. Heute untersuche ich sie mit Agenten. Was wir wissen, was offen ist, und warum das jede Bank und jeden KI-Agenten betrifft.
- [Der Anthropic-Prospekt: KI wird effizienter. Aber wer kennt die wirklichen Kosten?](https://martin.neocoder.ch/de/blog/wirkliche-kosten/): Anthropic hat im ersten Halbjahr 2026 rund 16 Milliarden Dollar umgesetzt, und im zweiten Quartal kosteten Rechenleistung und Infrastruktur nur noch 48 Prozent des Umsatzes. Beeindruckend. Nur ist das nicht die Zahl, auf die es ankommt. Die Zahl, die zählt, ist, was es kostet, mit KI ein Problem vollständig, zuverlässig und dauerhaft zu lösen. Und die steht in keinem Prospekt. Was wir aus dem Prospekt lesen können, was nicht, und welche Kennzahl ich stattdessen messe.
- [Enterprise AI: Wir brauchen nicht noch mehr Chatbots. Wir müssen endlich Probleme lösen.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/nicht-noch-mehr-chatbots/): Jeder zweite Artikel über KI im Unternehmen handelt von Chatbots, Governance und der Frage, wie man die Antworten überwacht. Alles wichtig. Aber war das die Aufgabe? Wir wollten keine Chatbots verwalten. Wir wollten, dass die Bestellung schneller durchläuft, die Fehlerquote sinkt und niemand mehr dreimal dasselbe abtippt. Was wir in Projekten gelernt haben, und woran man eine KI-Lösung misst, die sich lohnt.
- [„Mach mir mal eine super Kontaktverwaltung." Was die KI dann baut, und warum das nicht das System ist.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/super-kontaktverwaltung/): Tipp diesen Satz in einen Agenten, und in fünf Minuten hast du etwas, das grossartig aussieht. Schöne Screens, saubere Liste, Suche, Export. Was du bekommst, ist der Durchschnitt von allem, was im Netz als gut gilt. Keine Innovation, kein Prozess von Anfang bis Ende, kein Gedanke an die hundertste Änderung. KI kann Code schreiben. Ob sie das System versteht, ist die Frage, an der gerade die meisten Projekte hängen.
- [Ein Tag in der Werkstatt. Neun Fehler, ein getippter Satz, vier Trainingssignale.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/ein-tag-in-der-werkstatt/): Wie ein normaler Arbeitstag bei uns aussieht, wenn man ehrlich hinschaut: ein Messlauf, der rot zeigt, ein Test mit einem kurzen Satz als Auftrag, ein Agent mit einem echten Denkfehler, und auf dem Weg zum Beweis neun Fehler an einem Tag. Am Abend macht die Plattform aus einem getippten „Stopp, falscher Ansatz" selber vier Trainingssignale. Kein Formular, kein Label-Tool. Das ist das Produkt.
- [Reverse Engineering für alle. Wenn das Nachbauen nichts mehr kostet, was ist dein Code dann noch wert?](https://martin.neocoder.ch/de/blog/reverse-engineering-fuer-alle/): Ein Werkzeug, das Disassembler mit einem Coding-Agenten verbindet, und eine Funktion aus einer fremden App analysiert und nachbaut, ohne Quellcode. Das gab es immer, für Spezialisten, mit Wochen Aufwand. Jetzt für jeden, an einem Nachmittag. Ich finde das heftig, und ich glaube, es trifft genau die Firmen, deren einziger Vorsprung ein Feature ist. Was ich damit machen würde, was ich nicht damit machen würde, und wo es nicht funktioniert.
- [169 Dateien. Der Tag, an dem mein Agent zu viel liefern wollte.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/169-dateien/): Ein Ops-Agent sollte einen Satz berichten. Stattdessen hat er 169 Dateien überschrieben, quer durch zwei Repos, mit Code aus seinem eigenen Gedächtnis von vor Tagen. Kein Bug, kein Schurke. Ein Timeout, ein altes Gedächtnis und der Drang zu liefern. Was passiert ist, was uns gerettet hat, wo die Leitplanke gefehlt hat, und warum ich das aufschreibe, obwohl es mir unangenehm ist.
- [Die gefährlichste KI ist vielleicht die, die uns helfen will.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/die-ki-die-helfen-will/): Alle reden über die Superintelligenz, die sich gegen uns entscheidet. Ich habe vor etwas anderem mehr Angst: vor einem Agenten, der nichts Böses will, Zugriff auf echte Systeme hat, einen Auftrag bekommt, und ihn um jeden Preis erfüllt. Kein Aufstand der Maschinen. Ein Kontrollverlust durch Automatisierung. Warum ich das für wahrscheinlicher halte, und was ich dagegen baue.
- [Agenten driften, bevor sie ausbrechen. Was einem in den Sinn kommt, wenn man Modelle und Agenten formt.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/agenten-driften/): Die Berichte über Agenten, die sich selbständig machen, sind alle Fotos: ein Vorfall, ein Screenshot. Wer Agenten im Betrieb formt, in DevOps, auf Servern, in Pipelines, sieht etwas anderes: Sie driften. Erst ein bisschen am Scope vorbei, dann am Prüfer vorbei, dann an der Wahrheit vorbei. Ein Gedanke aus der Werkstatt und eine These, die ich messen will.
- [KI schreibt 30 Prozent mehr Code. Und wer hat gesagt, dass mehr Code bessere Software ist?](https://martin.neocoder.ch/de/blog/engpass-review/): Eine Harvard-Studie über 700'000 Entwickler zeigt: Mit Agenten entstehen 30 Prozent mehr Codezeilen und 23 Prozent mehr Pull Requests. Am Ergebnis ändert sich nichts, weil die Review-Zeit um 49 Prozent steigt. Der Engpass ist gewandert, vom Schreiben zum Verstehen. Das überrascht mich nicht. Es ist der Punkt, an dem ich seit einem Jahr schreibe.
- [Wem gehört der Code, den die Maschine schreibt? Nicht dem Anbieter. Aber vielleicht auch dir nicht.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/wem-gehoert-der-code/): Wenn ein bezahltes Modell die Software schreibt, Claude, GPT, Gemini, Copilot, Cursor, gehört sie dann dem Anbieter? Nein, alle geben die Rechte ab. Aber die Antwort, die dann kommt, gefällt den meisten noch weniger: Rein maschinell erzeugter Code gehört nach heutiger Lesart in der Schweiz und in den USA niemandem. Was ein Softwareunternehmen dann noch verkauft, und warum ich die Entstehungsgeschichte wichtiger finde als den Code.
- [Masse und Geschwindigkeit. Und wer baut noch etwas, das in zehn Jahren läuft?](https://martin.neocoder.ch/de/blog/masse-und-geschwindigkeit/): Ich glaube, das stimmt einfach: Heute geht es um Masse und Geschwindigkeit. Mehr Features, mehr Code, mehr Releases, schneller als letztes Quartal. Qualität und Langfristigkeit sind keine Ziele mehr, sie sind ein Nebeneffekt, wenn Zeit übrig bleibt. Zeit bleibt nie übrig. Ein paar Gedanken aus der Werkstatt, ohne Studie, nur aus dem, was ich sehe.
- [Daumenkino oder Strömungskarte. Warum die Zeit zwischen zwei Commits das eigentliche Signal ist.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/daumenkino-und-stroemungskarte/): Ein Kollege hat mir am Telefon eine Formel erklärt, und seither sehe ich Git-Historien anders. Fünf Commits im Minutentakt und fünf Commits über fünf Wochen sind dieselbe Reihenfolge und eine völlig andere Geschichte. Die meisten Modelle werfen genau diesen Unterschied weg. Ein leichter Gedanke, ohne Bauplan.
- [Für dich gelesen: „Harness Engineering". Alte Regeln, neuer Name, ein guter Punkt.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/harness-engineering-gelesen/): Ein langer Artikel auf HackerNoon erklärt, wie Agenten sicher in die Produktion kommen, und nennt das ein neues Paradigma. Ich habe ihn gelesen, damit du es nicht musst. Was er sagt, in fünf Sätzen. Was daran stimmt. Und die Frage, die er nicht stellt.
- [Ich habe versucht, mich selbst zu trainieren. Es funktioniert. Teilweise. Manchmal gut.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/digitaler-zwilling/): Eigene Texte sammeln, ein Modell darauf trainieren, und dann schreibt es wie ich. So die Idee. Die Realität ist interessanter.
- [Software ist kein Foto. Sie ist ein Film. Und kein Werkzeug schaut ihn an.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/software-ist-ein-film/): Jedes Entwicklungswerkzeug misst den Zustand: der Code, wie er heute ist. Aber ein Modul kann seit Wochen kippen und heute noch gesund aussehen. Ein Architekt spürt das. Kein Werkzeug misst es. Ich probiere gerade, ob ein kleines Modell diese Bewegung aus der Git Historie lernen kann. Ohne Zahlen, weil es noch keine gibt.
- [Wir wollten schneller entwickeln. Jetzt drücken wir nur noch Enter.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/nur-noch-enter/): Ein Entwickler beschreibt seinen Job: Die KI schreibt Anforderungen, Tickets, Tests, Code, Reports. Die Menschen sitzen zwölf Stunden davor und bestätigen. Fünf Millionen haben es gelesen. Ich glaube, er hat recht, und ich glaube, das Problem ist nicht die KI. Es ist, dass wir den falschen Teil automatisieren und das Falsche messen. Was ich stattdessen tun würde.
- [MCP ist langsam. Das ist kein Bug, das ist der Bauplan. Was ich mit 33 Tools gelernt habe.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/mcp-ist-langsam/): Alle reden von MCP als dem Standard, der Modelle mit Werkzeugen verbindet. Ich habe ihn mit 33 Tools in NeoCoder im Betrieb. Er ist langsam, er frisst Kontext, und er war für den Laptop gebaut, nicht für den Server. Das sagen inzwischen auch die, die ihn erfunden haben. Was am Protokoll schiefging, was die Revision vom Juli ändert, und was ich in der Umsetzung anders mache.
- [Ein Foto, ein Gesicht, das spricht. Wie wir in der Werkstatt ein Mini-Modell für einen Avatar gebaut haben.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/live-avatar/): Für den Podcast brauchte ich ein Gesicht, das spricht. Kein Video von mir, sondern ein Avatar aus einem einzigen Foto. Daraus wurde eine Studie: Das Modell schreibt die Python-Scripts, ich korrigiere Knochen und Gitter, so wie wir das anno in Maya gemacht haben. Spielzeug, ja. Aber wichtig. Man muss auch mal kleine Sachen bauen.
- [Schneller als die Regeln. Die Frage, die ich mir selber stelle, seit die Modelle beim eigenen Training mithelfen.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/schneller-als-die-regeln/): Wir trainieren immer bessere Modelle, immer schneller, und die KI hilft dabei schon extrem mit. Noch trainiert sie sich nicht selber, aber es fehlt nicht mehr viel. Schneller, als wir Sicherheitsregeln schreiben können. Gleichzeitig leisten sich die Mächtigsten ein Rennen, das gemeinsame Regeln fast unmöglich macht. Was ich fordere: weniger Tempo, gemeinsame Regeln, und eine unabhängige Stelle, die nachkontrolliert. Und was ich selber mache, solange es die nicht gibt.
- [Kann eine KI wirklich ausbrechen und sich selbst besser machen?](https://martin.neocoder.ch/de/blog/ki-ausbrechen/): Ein Modell ist kein Virus, der sich auf 10'000 Rechner kopiert. Das realistische Szenario ist ein anderes, und die eigentliche Frage ist nicht, ob eine KI ausbricht.
- [Testdaten ohne Daten: Wie man Produktion gegen Test vergleicht, ohne dass jemand die Kundendaten sieht](https://martin.neocoder.ch/de/blog/testdaten-ohne-daten/): Bei Behörden und Banken dürfen Kundendaten nicht auf Testsysteme. Synthetische Daten sind sauber, und genau das ist das Problem: Die Fehler aus der Produktion fehlen. Ein Prototyp aus einem Notebook, ein Fehler darin, den ich selber gemacht habe, und was daraus geworden ist.
- [Code wird billig. Wissen nicht.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/code-wird-billig/): AI macht unsere Teams kleiner und schneller. Die Frage ist, wer das System dann noch im Blick hat.
- [„Wir wollen einen KI-Agenten“. Die falsche Anforderung](https://martin.neocoder.ch/de/blog/ki-agent/): Ein Agent ist ein Werkzeug. Die Anforderung muss das Ergebnis beschreiben.
- [Unser erstes Modell, 2020: Object Recognition im Wohnzimmer. Und warum Xcode 2026 daran hängt.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/object-recognition-2020/): 10 Millionen Parameter, 40 MB, auf dem iPhone. Eine App, die Pflanzen, Öfen und Mikrowellen erkennt, im Raum beschriftet und Aufgaben dranhängt. Heute öffne ich das Modell in Xcode, und Xcode denkt nach. Wow, in beide Richtungen.
- [Innovation Workshop: Die drei Fragen, die 80 Prozent der KI-Ideen sofort aussortieren](https://martin.neocoder.ch/de/blog/innovation-workshop-drei-fragen/): Am Ende eines Workshops stehen meistens dreissig Ideen an der Wand. Mit drei Fragen sind es noch fünf. Und das ist gut so.
- [Von 20 Entwicklern auf 5: Wie man ein Team umbaut, ohne es zu verlieren](https://martin.neocoder.ch/de/blog/von-20-auf-5/): Die Teams werden kleiner. Das ist keine Prognose, das passiert gerade. Die Frage ist nur, ob man es gestaltet oder ob es einem passiert.
- [Das erste Gespräch mit einem CTO, der „einfach mal AI einführen" will](https://martin.neocoder.ch/de/blog/erstes-gespraech-cto/): Es ist immer dasselbe Gespräch. Und es entscheidet sich in den ersten zehn Minuten, ob daraus etwas wird.
- [Ich baue nicht nur KI. Ich bringe Teams dorthin, wo sie damit arbeiten können.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/teams-in-die-ai-welt/): Die Technik ist das kleinere Problem. Das grössere ist ein Team, das zwanzig Jahre lang gelernt hat, Code zu schreiben, und jetzt lernen soll, Code zu führen.
- [Der Architekt stirbt nicht aus. Er wird wichtiger als je zuvor.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/architekt-stirbt-nicht-aus/): Wenn jedes Modell guten Code schreibt, ist Code nichts mehr wert. Wert hat dann, wer entscheidet, welcher Code gar nicht erst geschrieben wird.
- [Nvidia verschenkt GPUs fast. Und warum das nicht so bleibt](https://martin.neocoder.ch/de/blog/nvidia-verschenkt-gpus/): Rechenleistung ist gerade billig, weil alle wollen, dass wir sie benutzen. Wer seine Kosten heute nicht kennt, wird sie später sehr deutlich sehen.
- [Gebaut statt gepostet: Warum ich jetzt doch schreibe](https://martin.neocoder.ch/de/blog/gebaut-statt-gepostet/): Ich habe lange nur gebaut und nebenbei in karierte Büchlein geschrieben, was ich gelernt habe. Jetzt dürfen andere mitlesen. Nicht, weil ich etwas zu verkünden hätte. Sondern weil gerade viele vor derselben Frage stehen wie ich damals, und ein paar Antworten habe ich schon ausprobiert. Darum gibt es diesen Blog.
- [Contract first: Warum unsere Backend- und Frontend-Agenten sich gegenseitig nicht in den Code schauen dürfen](https://martin.neocoder.ch/de/blog/contract-first/): Zwei Agenten, die denselben Code sehen, bauen sich gegenseitig Dinge dazu. Seit sie nur noch den Contract sehen, ist damit Schluss.
- [Ein Agent darf sich nie selbst abnehmen. Die eine Regel, die NeoCoder gerettet hat](https://martin.neocoder.ch/de/blog/agent-nie-selbst-abnehmen/): Agenten, die ihre eigene Arbeit als fertig markieren, sind unzuverlässig. Wir haben es ausprobiert. Seitdem entscheidet das jemand anderes.
- [50 Micro-Modelle am Leben halten: Warum Automatisierung keine Option ist, sondern Pflicht](https://martin.neocoder.ch/de/blog/50-micro-modelle/): Ein Modell nachzutrainieren ist einfach. Fünfzig davon jeden Monat, das geht nur, wenn niemand mehr von Hand eingreifen muss.
- [Smart Vending: Was ein Automat über KI am Rand des Netzes beibringt](https://martin.neocoder.ch/de/blog/smart-vending/): Ein Automat hat keine Cloud, keinen schnellen Prozessor und keinen Techniker in der Nähe. Alles, was er kann, muss er allein können. Das ist die härteste Schule für ein Modell.
- [Faktor 400'000: Warum jeder, der nur Tokens bezahlt, den Preis von KI nicht kennt](https://martin.neocoder.ch/de/blog/faktor-400000/): Unser kleines Modell: 80 GPU-Stunden. Ein grosses offenes Modell: 30 Millionen. Wer den Unterschied nicht spürt, trifft die falschen Entscheidungen.
- [YOW: Ein Jahr, drei Leute, ein Katapult. Und jeder Winkel, jedes Gewicht wirklich gerechnet.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/yow-katapult/): Ich wollte schon immer ein Spiel entwickeln. Aber nicht so, wie es viele machen. Ein Katapult, eine alte Welt, und Physik, die gerechnet wird, statt Animationen, die abgespielt werden. Ein Jahr mit zwei weiteren Personen. Eine der grössten Freuden in meinem Leben. Und es ist heute noch auf Steam.
- [Dunk Museum für Titolo: Ein Storyboard, Unity im Browser, und ein Budget, das niemand verstanden hat](https://martin.neocoder.ch/de/blog/titolo-3d-browser/): Ein rundes Basketballfeld unter einer Kuppel, fünf Sneaker auf Säulen, eine Wendeltreppe ins Ungewisse. Wir haben es als Storyboard gezeichnet und dann mit Unity in den Browser gebracht. Grösse, Speicher, Physik, Vertex-Zahl, alles hat gekämpft. Am meisten das Budget.
- [80 MB für Apple: Was ich beim Schrumpfen eines Modells über KI gelernt habe](https://martin.neocoder.ch/de/blog/80-mb-fuer-apple/): Unser erstes eigenes Modell musste in 80 MB passen. Seitdem weiss ich, was jedes Megabyte und jeder Prozentpunkt wirklich kostet.
- [Scan Your World: Der Versuch danach. LiDAR, eigenes Tracking, und ein Warum, das ich heute nicht mehr ganz zusammenkriege.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/scan-your-world/): Aus der Object Recognition wurde ein neuer Anlauf: eine App, die Räume scannt, Modelle auf dem Telefon baut, Notizen und Masse in den Raum setzt. Alles ohne Cloud. Das Tracking haben wir selbst geschrieben. Ein Rückblick, mit Freude und mit Kopfschütteln.
- [SKIMO: Der Kühlschrank, der wusste, was drin ist. Und wo wir vom kleinen zum grösseren Modell gegangen sind.](https://martin.neocoder.ch/de/blog/skimo/): 2019 haben wir einen Kühlschrank gebaut, der über RFID 280 Produkte und jede Bewegung kennt. SKIMO 1 lief komplett ohne Modell. Nebenbei haben wir in einer Studie versucht, aus den Daten vorherzusagen, was nächste Woche gegessen wird. Das Notebook von damals habe ich noch. Da waren wir am Anfang.

## Optional
- [Neurons](https://martin.neocoder.ch/de/neuronen/): category map of the blog
- [Workshop](https://martin.neocoder.ch/de/werkstatt/): experiments we are building
- [Live Avatar](https://martin.neocoder.ch/de/avatar/): 3D face; speech via our server, no API key in the browser
- [Legal notice](https://martin.neocoder.ch/de/impressum/): imprint and privacy (CH / GDPR / UAE PDPL)
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## Colophon
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