KI-Forschung
und Expertise
Wir gestalten sichere, leistungsstarke KI-Systeme für die Zukunft
Conversational AI
What I Don’t Like about You? A Systematic Review of Impeding Aspects for the Usage of Conversational Agents
KI in der Bildung
Enlarged Education - Exploring the Use of Generative AI to Support Lecturing in Higher Education
AI Agent Systems
Balancing automation and control: user perceptions of tool invocations in conversational agents
Echtzeit-KI
Playing DOOM with 1.3M Parameters: Specialized Small Models vs Large Language Models for Real-Time Game Control
KI-Avatare
RAGatar: Enhancing LLM-driven Avatars with RAG for Knowledge-Adaptive Conversations in Virtual Reality
Neuigkeiten
Aktuelle Entwicklungen aus unserer Forschung, neue Modellveröffentlichungen und Einblicke in unsere Arbeit.
Neue KI-Studie:
Warum kleiner oft besser ist
Wir haben ein neues spezialisiertes KI-Modell mit nur 1,3 Mio. Parametern veröffentlicht – und die Ergebnisse sind deutlich:
Im DOOM-Benchmark übertrifft es alle getesteten Large Language Models um das 14-Fache und trifft Entscheidungen in nur 31 ms auf einer normalen CPU.
Der entscheidende Unterschied liegt im Ansatz:
Statt großer General-Modelle setzen wir auf gezielt entwickelte, effiziente Architekturen für konkrete Aufgaben.
Das Ergebnis ist KI, die schneller, kosteneffizienter und direkt im realen Einsatz funktioniert – besonders relevant für Edge AI, industrielle Anwendungen und Echtzeitsysteme.
Open Source kann Enterprise-KI
Mit dem Projekt SPARK zeigt das Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung, wie leistungsfähig Open Source in der Praxis ist.
Eine KI-gestützte Lösung für Planfeststellungsverfahren automatisiert komplexe Workflows durch Agentensysteme – vollständig auf Basis von Open-Weight-Modellen und Open-Source-Technologien.
Das Ergebnis: performante, skalierbare KI auf Enterprise-Niveau, bei der der Mensch weiterhin die Kontrolle behält.
Ein klares Signal, dass leistungsstarke KI-Systeme nicht von proprietären Modellen abhängig sein müssen.
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SauerkrautLM auf der NVIDIA GTC 2026
SauerkrautLM auf der NVIDIA GTC 2026
Unser Modell wurde auf der NVIDIA GTC 2026 gleich zweimal in der Keynote von Jensen Huang erwähnt.
Ein starkes Signal für die Relevanz praxisnaher, business-orientierter KI „Made in Germany“ – besonders für hochpräzise, wissensbasierte Anwendungen wie RAG und Dokumentenverarbeitung.
SauerkrautLM steht für genau diesen Ansatz: spezialisierte Modelle mit klarem Fokus auf realen Mehrwert.
Fun Fact für Tech-Interessierte: Das Ranking wurde mit nur 128 Dimensionen erreicht.
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Ausgewählte
Use Cases
Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister
Für die Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister hat VAGO eine KI-gestützte Ticket-Pipeline entwickelt, die eingehende Anfragen automatisiert klassifiziert, verarbeitet und beantwortet. Die vollständig On-Premise betriebene Lösung entlastet Mitarbeitende bei repetitiven Aufgaben und integriert sich nahtlos in die bestehende Jira-Infrastruktur. Durch den Einsatz ressourceneffizienter Modelle auf handelsüblichen GPUs erreicht das System eine Klassifizierungspräzision von über 90 Prozent und schafft mehr Kapazität für fachlich anspruchsvolle Vorgänge.
Projekt SPARK
Im Rahmen des Projekts SPARK hat VAGO Solutions gemeinsam mit PricewaterhouseCoopers KI-gestützte Open-Source-Module entwickelt, die Genehmigungsbehörden bei der Prüfung umfangreicher Antragsunterlagen unterstützen. Die Lösung analysiert Dokumente automatisiert, prüft Vollständigkeit und Plausibilität und bereitet Sachbearbeitenden strukturierte Prüfvorschläge auf. Dabei bleibt die Entscheidungsverantwortung jederzeit beim Menschen. Die agentenbasierte Assistenz-Lösung wird als Open Source über openCode bereitgestellt und schafft mehr Effizienz in komplexen Verwaltungsverfahren, ohne Transparenz oder Kontrolle abzugeben.
ESA Projekt ac-URBAN
Im ESA-Projekt ac-URBAN entwickelt VAGO Solutions die KI-Komponenten für ein Open-Source-Framework, das Erdbeobachtungsdaten per natürlicher Sprache zugänglich macht. Das System verbindet Large Language Models mit geospatialer Datenverarbeitung und ermöglicht es Kommunen, Planungsbüros und Umweltorganisationen, komplexe Satellitendaten ohne tiefes Geodaten-Fachwissen auszuwerten. Nutzeranfragen werden automatisiert in reproduzierbare Analyse-Workflows übersetzt und die Ergebnisse als interaktive Karten, Auswertungen und Berichte aufbereitet. Die vollständig Open-Source-basierte Architektur schafft dabei nachvollziehbare Analysen für urbane Klimaanpassung, Infrastrukturplanung und Umweltmonitoring.
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