Hackathon 2024

Nach einem herzlichen Willkommens-Apéro stürzten sich die Teilnehmer voller Begeisterung in die Ideenfindung und Teambildung. Am nächsten Tag ging es dann direkt los – jeder machte sich mit viel Elan an sein Projekt! Insgesamt bildeten sich 11 kreative Teams, die sich mit einer bunten Palette von Herausforderungen im Bereich der Generativen KI auseinandersetzten. Von spannenden Spielkonzepten, die zum Lachen anregen, bis hin zu praktischen Anwendungen, die unseren Arbeitsalltag erleichtern – die Vielfalt der Ideen war einfach beeindruckend!

Hier folgt die Auflistung aller Projekte:

Open AI Doors

Dieses innovative Spiel fordert eine KI heraus, die richtige von drei Türen zu wählen. Der Spieler gibt der KI einen Hinweis in Form einer Bildkarte. Die Aufgabe der KI ist es, anhand des Bildes zu entscheiden, welche der drei Türen am besten dazu passt. Mit zunehmend absurderen Bildern wird das Spiel immer herausfordernder und unterhaltsamer.

AI Stalker

Für alle, die manchmal einen Motivationsschub brauchen, um ihre Ziele zu erreichen, könnte der AI Stalker die Lösung sein. Man gibt ihm einfach Zugriff auf sein Google Konto und der AI Stalker überwacht die Aktivitäten des Nutzers, um sicherzustellen, dass man sich an seinen Plan hält. Weicht man vom Kurs ab, sendet der AI Stalker mahnende Sprachnachrichten per E-Mail, um einen wieder auf den richtigen Weg zu bringen. Kurz gesagt: Der AI-Stalker ist für alle, die nicht nur produktiv sein wollen, sondern produktiv sein müssen. Er mag streng und fordernd sein – aber hey, zumindest vergisst dein AI-Stalker nie deine Deadlines.

Cudos Trail Sales Copilot

Der Cudos Trail Sales Copilot soll unseren Software Engineers im Cudos Trail helfen, einen passenden Einsatz zu finden gemäss ihren Fachkenntnissen, Standort- und Unternehmenspräferenzen. Dabei werden sie bis hin zur richtigen Ansprechperson begleitet, da der Copilot Informationen aus unserem CRM abfragen kann. Dieser Chatbot wurde als Custom GPT auf ChatGPT implementiert. Nebst dem CRM Agent wurden auch ein Todo Agent und ein Moneyhouse Agent implementiert. Dadurch kann der Sales Copilot für alle Art von Sales-Unterstützung sowie für die Pflege unseres CRMs genutzt werden.

RolX Check

Dieses Projekt zielt darauf ab, Anomalien im internen Zeiterfassungstool "RolX" zu identifizieren. Es bietet eine Übersicht und hilft dabei, falsch verbuchte Zeiten aufzuspüren.

Twenty Questions

Das bekannte Spiel Twenty Question (oder auf Deutsch: “Wer bin ich?”) handelt davon, in maximal 20 Fragen eine berühmte Persönlichkeit zu erraten. Die KI wählt “zufällig” berühmte Persönlichkeit aus und antwortet nur mit "Ja" oder "Nein", was den Spieler zwingt, die Fragen sorgfältig zu formulieren. Das Spiel endet, wenn die gesuchte Person identifiziert wurde oder die 20 Fragen aufgebraucht sind. Eine Herausforderung war, dass die KI nicht immer dieselbe berühmte Persönlichkeit “zufällig” aussucht.

Friendly Code Review Buddy

Der Friendly Code Review Buddy soll Entwicklern helfen, ineffizienten oder fehlerhaften Code in grossen Projekten zu identifizieren und zu verbessern.

Adventuring Guild Master

Als Gildenmeister stellt der Spieler Fragen, um den besten Abenteurer für eine Quest aus fünf Kandidaten auszuwählen. Der Erfolg der Quest hängt von den Fähigkeiten des gewählten Abenteurers ab. Der Clou: In jeder neuen Spielrunde erinnern sich die Abenteurer an vorherige Begegnungen, was ihre Antworten und Strategien beeinflusst.

Tech-Stack

Frontend: React, NextUI, Figma
Backend: Python, FastAPI

AI-Tools: V0.dev und OpenAI GPT4o-mini

Unser diesjährige Gewinner:
FANTASY (A Fully AI-Narrated Text Adventure System for You)

FANTASY ist ein textbasiertes Rollenspiel-Abenteuer, das in der Kommandozeile stattfindet. Jede Entscheidung des Spielers beeinflusst den Verlauf der Geschichte, die vollständig von KI erzählt wird. Das Ganze wird mit ASCII-Art in Szene gesetzt und visualisiert.

Teilnehmer-Statement: Oliver Schütz

"Es ist erstaunlich, was alles mit Generativer KI möglich ist. Man kann sie in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung einsetzen: beim Entwickeln, Dokumentieren und Weiterbilden. Besonders hilfreich erwies sie sich beim Debuggen von Fehlern in einem für mich neuen Framework. Dies ging deutlich schneller als stundenlanges Googeln, besonders bei trivialen Fehlern.

Wenn man bei Google nach einer kompletten Fehlermeldung sucht, erhält man oft keine Ergebnisse und muss die Meldung herunterbrechen, wodurch wichtige Informationen verloren gehen. Fragt man stattdessen ChatGPT oder andere LLMs, können diese den gesamten Kontext einbeziehen. In Kombination mit dem neuen "Search"-Feature in ChatGPT muss man die Fehlermeldung nicht herunterbrechen und es sucht für einen nach den wichtigen Informationen. Dadurch reduziert es Halluzinationen und hat Zugriff auf die neusten Informationen, was sonst nicht möglich wäre durch den Knowledge Cutoff.

Auch für die schnelle Erstellung von Prototypen ist dies sehr nützlich. Man hat innerhalb weniger Minuten etwas Funktionierendes und somit einen Startpunkt, um diesen Prototyp dann in fertige Software weiterzuentwickeln.

Wie bereits erwähnt, haben die LLMs nicht immer die neueste Version einer Bibliothek oder Software in ihren Trainingsdaten. Beim neuesten Modell von OpenAI, "O1-preview", liegt der Knowledge Cutoff bei Oktober 2023. Das war teilweise frustrierend, da wir im Projekt die neueste Version einer Bibliothek verwendet haben, ChatGPT aber Code in einer veralteten Version ausgegeben hat, der dann nicht kompatibel war. Man musste dann erklären, dass manche Teile in der Bibliothek veraltet waren, oder Beispiele aus der aktuellen Dokumentation in der Anfrage anhängen.

Ein weiterer Anwendungsfall, der viel Zeit gespart hat, war ein Tool namens "V0" von Vercel. Dieses Tool erstellt anhand einer Beschreibung eine Website, die zudem recht gut aussieht. Man kann interaktiv neue Features und Anpassungen anfragen, die die KI dann umzusetzen versucht. Zu beachten ist jedoch, dass es nur die von Vercel entwickelte Component Library "Shadcn" verwendet und nur für React kompatibel ist.

Die Entwicklung in diesem Bereich schreitet rasant voran, und es kommen ständig neue, nützliche Features hinzu. Mit dem Hinzufügen neuer Funktionen wie der Internetsuche in ChatGPT und längeren Kontextfenstern werden viele der aktuellen Nachteile und Probleme voraussichtlich bald der Vergangenheit angehören. Microsofts Mustafa Suleyman erwähnte kürzlich in einem Interview, dass sie Prototypen mit nahezu unendlichem Kontextfenster haben. Vor ein paar Tagen wurde zudem ein neues Open-Source-Modell mit einem 1M-Kontextfenster veröffentlicht (Qwen 2.5-Turbo). Auch Googles Gemini 1.5-Pro, das Anfang des Jahres herauskam, bietet ein Kontextfenster von 1M bis 10M Tokens."

Abschluss

Der Hackathon 2024 hat eindrucksvoll gezeigt, wie vielseitig und leistungsfähig Generative KI eingesetzt werden kann. Die vorgestellten Projekte reichen von unterhaltsamen Spielkonzepten bis hin zu praktischen Anwendungen für den Arbeitsalltag und zeigen das enorme Potenzial dieser Technologie.

Für alle, die von der Kreativität und Innovation unseres diesjährigen Hackathons begeistert sind, empfehlen wir auch einen Blick auf unseren Hackathon von 2022. Dort wurden ebenfalls spannende Projekte entwickelt, die hier beschrieben sind: Der Hackathon 2022 | Cudos

Die rasanten Fortschritte im Bereich der Generativen KI versprechen auch für zukünftige Hackathons aufregende Möglichkeiten. Wir sind gespannt, welche innovativen Ideen und Lösungen in den kommenden Jahren entstehen werden.