Was im Inneren
von KI passiert,
muss messbar sein.
Der Pi Observer misst den inneren Zustand neuronaler Netze. Streng beobachtend, niemals eingreifend. Funktioniert, wenn Loss versagt. Validiert auf 10+ Architekturen.
Amplitude. Dispersion. Kohärenz. · Made in Germany.
Pi Observer
Keine Rückführung in das Modell.
Beobachten, nicht eingreifen
Herkömmliches Monitoring misst Loss, Accuracy oder Perplexität — alles Oberflächensignale. Der Pi Observer misst den inneren Zustand.
3 Signale, volle Sichtbarkeit
Amplitude, Dispersion, Kohärenz — drei Signale die den Zustand jeder Schicht erfassen. Nicht nur Loss, sondern das was wirklich unter der Haube passiert.
Architektur-adaptive Kalibrierung
Ein Kalibrierungs-Run pro Architekturfamilie. Danach funktioniert der Observer ohne weitere Anpassung — von GPT-2 bis Qwen, beweisbar portabel.
Funktioniert wenn Loss versagt
Wenn Loss zu NaN kollabiert, sind alle Standard-Metriken blind. Der Pi Observer bleibt operational — mit 100% Detektionsrate vor dem Crash in den beschriebenen Tests.
Streng getrennt vom Modell
Sidecar-Architektur: Der Observer gibt niemals etwas zurück ins Modell. Keine Gradienten-Verschmutzung. Nachweisbar ohne Einfluss bei Training und Inferenz.
Confidence-Kalibrierung
Schwellwerte werden pro Architekturfamilie kalibriert — kein Raten, kein manuelles Tuning. Erkennen, wann die KI sicher ist und wann nicht.
NaN-Loss-Detection
Wenn der Loss-Wert zu NaN wird, ist das kein Problem — es ist das Signal. Der Pi Observer erkennt Training-Collapse deterministisch, mit 0 False Positives in den NaN-Loss-Tests.
Messbar. Bis ins Detail.
Ergebnisse aus den dokumentierten Validierungs-Runs. Die Werte beziehen sich auf die genannten Modelle und Testszenarien.
Runs validiert
Validiert auf GPT-2 Small, GPT-2 Medium, GPT-Neo-125M, Pythia-160M, Pythia-410M, Qwen-0.5B, Phi-2 (4-bit), Qwen2.5-7B, Mistral-7B, Mixtral-8x7B und GPT-OSS-20B — 170+ Runs, 9 GB Forschungsdaten.
False-Positive-Rate · GPT-OSS-20B
100+ Runs, 8 Seeds, 4 Szenarien auf dem 20B-Modell. Ergebnis: 3,5% False-Positive-Rate in Normal-Runs, 100% Detektion bei Stress.
Frühwarnung vor dem Crash
GPT-OSS-20B: Der Pi Observer warnt durchschnittlich 1.000 Steps vor dem Loss-Crash. Bei kleineren Architekturen sogar bis zu 3.500 Steps vorher.
Observer-Overhead · Zero Influence
Kein Einfluss auf das Training. Kein Einfluss auf die Inferenz — in den Validierungs-Runs bestätigt. Observer-Overhead: 0,1-4%.
Worauf Insonance baut
Beobachten, nicht eingreifen
Der Pi Observer liest den Zustand — wie ein Messgerät im Motor. Er gibt niemals etwas zurück in das Modell. Streng beobachtend, architektur-adaptiv.
Made in Germany
Ein Produkt der Swarmworx GmbH aus Essen in Oldenburg.
Beweisbar, nicht behauptet
Die Validierung steht im Mittelpunkt: Architekturen, Runs und Ergebnisse statt vager Leistungsversprechen.
Rechtliches. Klar zugänglich.
Stand: 10. Oktober 2026
Impressum
Angaben gemäß § 5 DDG
Swarmworx GmbH
Kirchstraße 4–1249632 Essen (Oldenburg)
Deutschland
Vertretung & Kontakt
Vertreten durch Jens Bührmann
Telefon: +49 177 676 90 76
E-Mail: hello@swarmworx.com
Register & Umsatzsteuer
- Handelsregister
- HRB 224217
- Registergericht
- Amtsgericht Oldenburg (Oldenburg)
- USt-IdNr.
- DE465370176
Redaktionell verantwortlich
Jens Bührmann, Kirchstraße 4–12, 49632 Essen (Oldenburg), gemäß § 18 Abs. 2 MStV.
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Verantwortlicher für die Verarbeitung personenbezogener Daten ist die Swarmworx GmbH, Kirchstraße 4–12, 49632 Essen (Oldenburg), Deutschland, vertreten durch Jens Bührmann.
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Telefon: +49 177 676 90 76
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