Wolfram Helwig

Physiker. Ich mache KI verlässlich genug für echte Arbeit.

Sprachmodelle sind die fähigste Quelle für Ideen und Entwürfe, die je gebaut wurde. Sie sind auch eine Quelle von Unordnung: flüssig, unermüdlich und gleichgültig dagegen, ob sie recht haben. Daraus etwas zu machen, worauf sich eine Firma verlassen kann, ist ein Entropieproblem, und Entropie ist das Fach des Physikers.

Die Verbindung ist wörtlich gemeint. Ein Sprachmodell wählt jedes Wort aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Der Regler dafür, wie frei es wählt, heisst Temperatur. Das ist kein Sprachbild: Die Formel ist die Boltzmann-Verteilung aus der Thermodynamik.

Ein Modell allein verhält sich also wie ein heisses Gas aus plausiblen Sätzen. Flüssig formuliert und frei, überallhin zu gehen.

Sprachmodellp(Wort) ∝ exp(Score / T)Thermodynamikp(Zustand) ∝ exp(−E / kT)

Derselbe Gedanke mit Teilchen. Sich selbst überlassen füllen sie im Wärmebad den ganzen Kasten. Gibt man jedem etwas, woran es sich halten kann, werden sie zum Grat. Die Entropie wird aus den Teilchenpositionen gemessen.

Die Struktur um das Modell herum heisst Harness. Sie gibt diesem Gas eine Form: die richtigen Quellen, Grenzen dafür, was das Modell anfassen darf, Gedächtnis und Prüfungen, die sagen, ob das Ergebnis stimmt.

Harnesses zu bauen ist meine Arbeit. Alpentropy, Alp plus Entropie, ist meine Firma.

Woraus ein Harness besteht

Zugriff: Das Modell liest das tatsächliche Repository, Dokument oder Postfach, nicht seine Erinnerung an ähnliche.LLM Harness, MCP-Server
Grenzen: Lesen, Schreiben, Tests ausführen, Git und Mail senden sind getrennte Rechte. Es bekommt das engste, das reicht.LLM Harness, Gmail-Server
Gedächtnis: Eine lange Aufgabe übersteht einen Neustart. Was in einer Sitzung gelernt wurde, ist in der nächsten da.mnemo, fortsetzbare Aufgaben
Prüfung: Skripte, wo eine Prüfung exakt sein kann, Modell-Judges, wo sie ein Urteil braucht, und nie der Autor als Richter in eigener Sache.Comic Workshop, Review-Agenten

Die Projekte dahinter

LLM Harnessseit 10/2026: Verbindet Sprachmodelle mit freigegebenen Repositories, Dokumentation und Tickets, für quellengestützte Analyse und kontrollierte Engineering-Arbeit. Getrennte Rechte für Lesen, Schreiben, Testausführung und Git. Aufgaben lassen sich fortsetzen, Wiederholungen sind begrenzt, Fehler werden protokolliert.
mnemo05/2026 bis 07/2026: Ein Gedächtnis für KI-Coding-Agenten: Kurz-, Mittel- und Langzeitgedächtnis über Sitzungen hinweg, mit nächtlichen Konsolidierungsläufen, die einen prüfbaren Bericht hinterlassen.github.com/StochasticEntropy/mnemo
MCP-Server2026: Ein lokaler Gmail-Server, der Agenten Zugriff auf mehrere Postfächer und Anhänge gibt. Er schreibt Entwürfe und sendet nur auf ausdrückliche Anweisung. Dazu ein kleiner Lab-Server, der jeden Baustein des Model Context Protocol sichtbar macht.
Comic Workshop09/2026 bis 10/2026: Eine Produktionsstrecke, in der Claude-Agenten und ein Bildmodell ein 114-seitiges illustriertes Buch bis zum Druck-PDF produziert haben. Die meiste Arbeit steckte im Prüfen: Skripte, wo eine Prüfung exakt sein kann, Modell-Judges, wo sie ein Urteil braucht.
Entwicklerwerkzeugeseit 2025: robot-companion, eine VS-Code-Erweiterung für Robot Framework, und runcomposer, eine Plattform zur Orchestrierung grosser automatisierter Testsuiten. Beide offen unter MIT-Lizenz.github.com/StochasticEntropy

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Hintergrund

Ich habe an der University of Toronto in Physik promoviert, über verschränkte Quantenzustände. Danach kamen Spieltheorie und Reinforcement Learning, und seit 2017 Software-, Cloud- und Machine-Learning-Arbeit in der Industrie: Automobil, E-Commerce, Smart Mobility, Versicherung.

Aus der Physik geblieben ist eine Gewohnheit: erst messen, dann glauben. Bei Sprachmodellen ist sie nützlich, denn die formulieren flüssig, ob sie recht haben oder nicht.

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Wofür du mich holen kannst

Harnesses und Agentensysteme rund um Sprachmodelle
LLM-Anwendungen mit Werkzeuganbindung über MCP
Evaluation: deterministische Prüfungen und LLM-Judges
Machine Learning, Daten- und Cloud-Engineering
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Remote-first. Vor Ort in Luzern, Zug und Zürich. Deutsch oder Englisch.

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