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2017 war die KI-Landschaft zersplittert: Caffe2, CNTK, MXNet, TensorFlow, PyTorch – jedes Trainingsframework mit eigenem Modellformat, und jede Version mit eigenen Inkompatibilitäten. Genau dafür entstand ONNX, Open Neural Network Exchange: ein offenes Austauschformat, damit ein Modell nicht für immer an das Framework gebunden bleibt, in dem es trainiert wurde. Die Hälfte dieser Frameworks existiert heute nicht mehr. Die Trainingsseite hat sich konsolidiert – die Zielseite dagegen ist vielfältiger denn je: CPUs, GPUs, NPUs, Browser. Die Fragmentierung ist nicht verschwunden, sie ist umgezogen. Getragen wird ONNX von einer herstellerneutralen Foundation; über die Weiterentwicklung entscheidet die Community.

Der Vortrag beantwortet drei Fragen.

Was leistet ONNX heute? Nach einer kompakten Einordnung – Graph, Operatoren, Opset-Versionierung als Kompatibilitätsvertrag – geht es in die Praxis: Modell exportieren, mit Netron inspizieren, über verschiedene Execution Provider ausführen. Dazwischen die Stolperstellen: Opset-Wahl, dynamische Achsen, Quantisierung – lösbar, wenn man sie kennt.

Wo stößt es an Grenzen? Generative Modelle passen nicht bruchlos in einen statischen Graphen: dynamische Berechnungspfade wie Mixture of Experts, die Verwaltung von Key-Value-Caches, Ahead-of-Time-Kompilierung für Beschleuniger, die Vielzahl gebräuchlicher Quantisierungsverfahren, die jedes Backend anders umsetzt.

Wer schließt diese Lücken? Eine Working Group arbeitet an den Herausforderungen, die generative Modelle mitbringen: fehlende Operatoren, Exporter, backend-spezifische Repräsentationen, Pipeline-Konstrukte. Einiges steht bereits im Standard – Attention, Rotary Embeddings, RMS-Normalisierung –, parallel läuft die Arbeit an Quantisierung und Graph-Optimierung. Eine zweite Gruppe definiert ein Profil für sicherheitskritische, zertifizierungspflichtige Systeme – dort ist „läuft meistens" keine Antwort. Eine dritte, seit Anfang 2026 aktiv, nimmt sich probabilistischer Modelle an – die nicht nur ein Ergebnis liefern, sondern gleich eine ganze Wahrscheinlichkeitsverteilung darüber – ein Feld, das heute so zersplittert ist wie das Framework-Ökosystem 2017. Dazu die unsichtbare Arbeit an der Lieferkette: SBOM, SLSA-Provenance, reproduzierbare Builds, tokenloses Publishing. Ein Modellformat ist auch ein Angriffsvektor.

Das ist der Vorteil eines Standards: Niemand muss die ganze Kette bauen, jede Gruppe löst ihr Stück. Mitmachen kann jeder – alle Meetings sind öffentlich.

Ihr findet nichts in der Git-Historie? Rebase verursacht nur Konflikte? History-Rewriting ist zu kompliziert?

Ich zeige euch anschaulich das Grundprinzip von Git. Danach werden Rebase, Cherry-Pick und History-Rewriting zur Routine. Für alle, die nicht nur mit Git zurechtkommen, sondern es wirklich verstehen wollen.

Are you still prompting directly in your IDE? Learn how to move up a layer and build the right feedback loop so your agents can work on their own for hours and days without any input - while still performing actual, useful work.

Chatbots wie ChatGPT generieren heute bereits kleine UI-Snippets, die sich an die aktuelle Konversation anpassen. Damit ist ziemlich klar, wohin die Reise geht: Benutzer werden den Chat immer seltener verlassen müssen, um Nachrichten zu lesen, Einkäufe zu tätigen oder andere Aufgaben zu erledigen.

Ist damit das Ende der Frontends besiegelt?

Nicht wirklich. Man möchte Benutzern zum Beispiel online weiterhin ein bewusst gestaltetes Einkaufserlebnis bieten oder hat regulatorische Vorgaben (wie bei der Schadensfallmeldung einer Versicherung), die man selbst kontrollieren und implementieren muss. Gleichzeitig gibt es aber sehr wohl Bereiche in der UI, in denen KI dynamisch eingreifen und einen Mehrwert bringt. Etwa durch effizientere Abläufe oder eine Oberfläche, die sich an die aktuelle Situation und die Bedürfnisse des Users anpasst.

Genau darum geht es bei Agentic UI.

In diesem Vortrag sehen wir uns an, was dahinter steckt, welche Standards wie AG-UI, A2UI und MCP Apps es bereits gibt, welche Tools und Frameworks dabei eine Rolle spielen und welche Erfahrungen man damit bereits in realen Projekten gesammelt hat.

Java 25 ist das jüngste Release mit Langzeitunterstützung und es kam mit jeder Menge Features. Aber seitdem sind auch Java 26 und 27 bereits erschienen und haben noch ein wenig draufgelegt:

* von Modulimporten zu besserem Pattern Matching * von Structured Concurrency zu HTTP/3 * von einer einfacheren Main-Methode zum direkten Start von Quellcode * von besserer Performance zu quantencomputer-resistenter Verschlüsselung

Ob neu, verbessert oder finalisiert - es gibt jede Menge Features in der Sprache, der Standardbibliothek und der Laufzeit zu besprechen. Also machen wir genau das!