Als Atheist bin ich ich immer wieder erstaunt, mit welchen spekulativen Fragen gläubige Menschen Ihre intellektuelle Energie verschwenden. Am Ende ist jede Religionslehre nur ein Sammelsurium von Meinungen und Spekulationen. Trotzdem sucht man seit Jahrtausenden nach der Wahrheit, dabei ist sie so greifbar: Wissenschaft.

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Respekt

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Ich stand vor einer ähnlichen Entscheidung und habe mich für das Motorola Edge 60 Fusion entschieden.

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Ja, der P1S kann hervorragend PETG drucken, ich habe selbst einen. Es gibt kein Risiko.

Das PETG muss allerdings vor dem Drucken getrocknet werden, da es Feuchtigkeit aus der Luft anzieht. Nicht getrocknetes PETG erzeugt beim Erhitzen kleine Bläschen, weil das Wasser verdampft und dann werden die Drucke schlecht.

Es gibt spezielle Trocknungsgeräte, ich persönlich verwende entweder einen Dörrautomaten oder meine Ninja Heißluftfritteuse (max. 50° - die Trocknungseinstellung) dafür.

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Hallo, vielleicht hilft dieser Test weiter:
https://music2me.com/de/magazin/digitalpiano-unter-1000-euro

Ich bin leider kein Profi, habe mir aber neulich ein gebrauchtes Kawai ES-110 zum üben zugelegt (war ein Schnäppchen für ~220 € mit Ständer, Hocker und Bose-Soundanlage). Ein Freund, der jahrelang Klavier spielt, war sehr angetan von dem Instrument.

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Ich habe Deine Frage unverändert ChatGPT gestellt, hier ist das Ergebnis:

"Generische Algorithmen für Wissen aus Daten:

Aktuelle Algorithmen und ML-Modelle sind in der Regel nicht vollständig generisch. Sie benötigen spezifisches Training auf Domänendaten, um sinnvolle Muster und Wissen zu extrahieren. Es gibt Fortschritte in Transfer Learning und Few-Shot Learning, aber auch diese Modelle erfordern eine gewisse Anpassung an spezifische Aufgaben.

Datenwissenschaftler ohne Domänenwissen:

Datenwissenschaftler können auch mit Daten aus anderen Domänen arbeiten, aber sie benötigen oft die Unterstützung von Domänenexperten, um die Daten richtig zu interpretieren und relevante Fragestellungen zu formulieren. In einigen Fällen kann ein Data Scientist jedoch allgemeine Modelltechniken auf verschiedene Felder anwenden, aber das Verständnis für die Daten bleibt wichtig.

Datenvisualisierung ohne Domänenwissen:

Für komplexe Visualisierungen ist Domänenwissen oft nötig, um die Daten korrekt zu interpretieren und die richtigen Visualisierungen zu wählen. Bei einfachen Visualisierungen (z.B. Histogramme, Streudiagramme) reicht technisches Wissen aus, aber für tiefere Insights ist Kontextwissen entscheidend."

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So, ab hier wieder Mensch ;)
LLMs wie ChatGPT können schon ziemlich generisch sein was das Wissensgebiet betrifft wenn sie mit breitgefächerten Daten trainiert werden, aber sie erzeugen am Ende nur Text. Andere Modelle erzeugen Bilder oder Musik usw. Die KI-Modelle unterscheiden sich erheblich voneinander, da sie auf die Art der Ein- und Ausgabedaten zugeschnitten sind.

Ob das Ergebnis von ChatGPT Deiner Definition von "Echtem Wissen" genügt, musst Du entscheiden.

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Ich betreibe einen 3D-Druckservice und kann Dir gerne Deinen Halter nach Zeichnung oder Beschreibung konstruieren und drucken, frag einfach mal per Direktnachricht an. Kostet nicht die Welt.

Vielleicht gibt es auch schon fertige Modelle auf Thingiverse, printables oder Makerworld, die kann ich Dir auch kostengünstig herstellen.

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