In Zusammenarbeit mit Paul Eßer, Maika Dieterich, Julia-Jasmin Bold, Francesco Scheffczyk, Jean Böhm

Die un/learn ai Publikationsreihe enstand im Fördermittelprojekt KITeGG, welches sich mit dem Einsatz von KI in der Gestaltungslehre auseinandersetzte. Sie dokumentiert Forschung, studentische Projekte und Symposien aus diesem. Mehrere Faktoren sprachen dabei für ein hybrides Format. Zuerst einmmal sollten Artikel online sowie in gedruckter Form publiziert werden, gesteuert über ein zentrales Content Management System. Außerdem ermöglichte dies die Erstellung einer Pipeline, in der auch LLMs die Artikel auswerten konnten. Dies zeigt sich vorallem in den Querverweisen die über die gesamte Reihe hinweg semantisch ähnliche Textabschnitte miteinander verknüpft. Im zweiten Teil der Reihe analysierten wir außerdem mithilfe eines Vector Embedding Models das Auftreten festgelegter Themen in den Artikeln und bildeten diese in einem Graphen, der hinter dem Text liegt, ab. Die Features welche mit Hilfe von LLMs eingebettet wurden, greifen also nicht direkt in den Text ein, sondern bieten eine Zusätzliche Leserichtung und eine bessere Dursuchbarkeit der Artikel.

Software:

• nuxt
• pubpub
• qdrant
• LlamaIndex

Fonts:

• Bagoss von Displaay
• WhoIs Mono von Raphaël Bastide
• 1. Band: Ki generierte Fonts von typetable.xyz
• 3. Band: Roumald von Erkin Karamemet

Inspiration

• arena channel
• GDP-DA
• Artikel über Konzeptionierung in un/learn 3