Archiv · June 2026
Voronoi: das Muster, mit dem Körper Material sparen
Ein PAZ-Gründungsessay über Voronoi — die Geometrie der Nachbar-Packung, ihr Delaunay-Dual und die Zonierung von CLT, Gitter-Infill und Fassaden.
Baue deine Website: Der HTML-Stack, der noch öffnet
PAZ-Anleitung: Baue deine Website mit einem hand-geschriebenen index.html und VSCodium — der beständige, herstellerunabhängige Stack, der noch öffnet.
Der selbstzertifizierende Cache: Warum LAWS on-site Roboter-KI beweisbar macht
LAWS schlägt einen Inference-Cache mit einer überprüfbaren Fehlerschranke vor — was das für Bauplatz-Roboter und BIM-KI-Tools bedeutet.
Das Gebäude halluziniert seine eigene API
PowerCodeBench zeigt: On-premise LLMs halluzinieren APIs; nachfragegesteuerte Docs heben Genauigkeit um 32–56 Punkte bei 41% Token-Kosten. Gebäude-Hirn-Ansatz.
Talos auf Hetzner: Ein privates Kubernetes, das Ihr Nachfolger neu hochfahren kann
Privater Talos-Cluster auf Hetzner mit Terraform — EU-gehostet, von Beginn privat, aus Git reproduzierbar. Hands-On-Anleitung der PAZ Academy.
Ein hyperbolisches Element bestimmt Ihre Stabilität
Ein arXiv-Paper (Mai 2026) reduziert auf einen algebraischen Test: Gibt es ein hyperbolisches Element? Zeigt, warum der starre Körper nicht mithalten kann.
Ein Autor ersetzte Adobe durch Git. Architekten, zeichnet euren Abhängigkeitsgraph.
DJ Speckhals ersetzte Word, InDesign und Kindle Create durch Pandoc, Typst und Git. Warum sein Abhängigkeitsgraph eine Warnung für jedes Autodesk-Büro ist.
CAD
A PAZ foundation essay on CAD — from Sutherland's 1963 Sketchpad to BIM and code-CAD — and why the model, not the drawing, is the real deliverable.
Wochenrückblick — W23: AEC zeichnet den Abhängigkeitsgraph
Rückblick W23: MAGS-SLAM ohne LiDAR, VTT fusioniert Struktur–Aktuator, Few-Shot-PINN steuert Robotik — warum AEC jetzt die Abhängigkeitsgraph zeichnen muss.
Basels Tail-Metrik trainiert dein Netz – dein Studio hat das gleiche Datenproblem
Ein arXiv-Paper destilliert einen CVaR-Optimierer aus 104 Stichproben in neuronale Netze – das Teacher-Student-Muster passt direkt auf AECs Datenproblem.