KI, die wir selbst einsetzen.

Wir produzieren kurze Videos und Bilder für Instagram, TikTok und YouTube mit generativer KI. Was die KI tut: Sie erzeugt Szenen, Hintergründe, Bewegung und Bildvarianten. Was wir tun: Konzept, Auswahl, Schnitt, Prüfung und Freigabe liegen bei unserem Team — nichts geht ungesehen raus.

Unser aktuelles Projekt: CICIPEEL, eine Maßschneiderei in Zürich. Ziel ist mehr Reichweite für ihre Kleidung. Die Kleidung im Bild ist echt und wird nicht schöner gezeigt, als sie ist — Farbe, Stoff und Schnitt entsprechen dem Original.

Reichweitenzahlen nennen wir erst, wenn es gemessene gibt — mit Zeitraum und Messweg.

Wir bauen eine eigene virtuelle Influencerin auf, mit eigener KI-Musik. Noch gibt es nichts zu zeigen — wenn es so weit ist, steht es hier.

Offen als KI, von Anfang an: Die Figur wird überall als KI-Figur erkennbar sein — im Profil, in jedem Beitrag und im Gespräch. Sie gibt sich nicht als Mensch aus, erfindet kein Privatleben und behauptet keine Produkttests, die es nicht gab.

Musik: Erzeugen werden wir sie mit KI-Werkzeugen in Tarifen, die kommerzielle Nutzung erlauben; Auswahl und Bearbeitung übernimmt ein Mensch, und die Credits werden das sagen. Reine KI-Musik melden wir nicht als eigenes Werk an, und wir imitieren keine echten Künstlerinnen oder Künstler.

Luna ist unsere KI-Werkzeugkette auf eigener Hardware: offene Sprachmodelle laufen über Ollama auf unseren Rechnern mit handelsüblichen Grafikkarten (GeForce GTX 1060 und 1070, RTX 4070 im Laptop). Keine Cloud, die Daten bleiben im Haus.

Was die KI tut: Sie liest lange Dokumente und Code und sucht Fundstellen zu einer Frage heraus. Was wir tun: Fragen stellen, Ergebnisse prüfen, entscheiden. Dabei hilft ein festes Prinzip: Jede Stelle, die das Modell zitiert, wird automatisch Zeichen für Zeichen gegen die Quelle geprüft. Was sich dort nicht findet, fliegt raus.

Ein ehrlicher Befund: Unser Versuch, ein offenes Modell mit 7 Milliarden Parametern selbst nachzutrainieren, hat die Ergebnisse verschlechtert. Wir nutzen die Modelle deshalb ohne eigenes Nachtraining — und sagen Ihnen vorher, was lokal geht und was nicht.

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SafetyKat ist unser eigenes Überwachungsprogramm für Linux, geschrieben in Rust. Es beobachtet über eBPF-Sonden im Kernel, was auf dem Rechner passiert, und sucht nach Rootkits, Reverse-Shells, Verbindungen zu Steuerservern und Mustern aus YARA- und Sigma-Regeln.

Was die KI tut: Statistische Lernverfahren (unter anderem Isolation Forest) lernen das normale Verhalten des Rechners und melden Abweichungen. Was wir tun: Meldungen bewerten und entscheiden, was zu tun ist.

Stand: SafetyKat läuft auf unseren eigenen Desktop-Rechnern und Laptops, noch auf keinem Server. Sperren sind im Beobachtungsmodus: Es meldet, blockiert aber nichts.

Verarbeitete Kernel-Ereignisse, davon verloren

rund 1,5 Mio. / 0

Mittlere Verarbeitungszeit je Ereignis

169 µs

Gemessen am 17. Oktober 2026 auf einem unserer Rechner.

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