MEILENSTEIN 11: A2 – Kontextanalyse stabil implementiert
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Einträge von Louis de la Sarre
Warum VERA-VM eine API braucht – und warum GPT allein nicht genügt
VERA-VM ist ein modular aufgebautes Analyse- und Validierungssystem für die kunsthistorische Forschung. Die häufig gestellte Frage lautet: Wenn VERA eine so strikte methodische Architektur besitzt – wozu benötigt man dann überhaupt noch ein Large Language Model und eine API-Anbindung?
Promptblockade bei A2-Modul – Analyse und Lösung
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10 Grenzen
Auch ein strukturiertes Framework wie VERA-VM kann die grundlegenden Grenzen von KI nicht aufheben.
11 Ausblick
VERA-VM ist weniger ein abgeschlossenes System als ein Ausgangspunkt.
09 Diskussion
Die Diskussion widmet sich der Frage, welche Rolle VERA-VM im gegenwärtigen Übergang zwischen traditioneller kunsthistorischer Methodik und KI-gestützten Analyseverfahren einnimmt.
08 Vergleichsmatrix
Die Entwicklung von VERA-VM erfolgt nicht im Vakuum. Verschiedene Projekte, Forschungsinitiativen und technologische Ansätze setzen sich bereits mit KI und Bildanalyse auseinander, jedoch mit unterschiedlichen Zielen, Methoden und epistemischen Grundlagen.
05 Architektur A1–A5
Der Analyseprozess von VERA-VM folgt einer klar definierten, modularen und sequenziellen Struktur. Jede Phase besitzt eine eindeutige methodische Funktion und ist durch ein standardisiertes Handover mit den folgenden Schritten verbunden. Ziel ist eine kontrollierte, nachvollziehbare und wissenschaftlich überprüfbare KI-Analyse, die den Grundprinzipien kunsthistorischer Hermeneutik verpflichtet bleibt.
04 These und Leitidee
VERA-VM bietet ein Framework, das KI in einen kontrollierten Ablauf einbettet: Die Analyse wird in fünf Module gegliedert (A1–A5), die jeweils eine klar abgegrenzte Aufgabe erfüllen. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und verhindert damit, dass Interpretation ohne vorherige Sichtung oder Kontextanalyse entsteht.
Durch den modularen Aufbau wird die KI zu einem Werkzeug, das methodisch disziplinierte Einzelschritte ausführt.
