Java

Eines ist sicher wie das Amen in der Kirche. Jeden Tag gibt es neue Nachrichten aus der Welt der generativen künstlichen Intelligenz (Generative AI), die über noch leistungsfähigere Large Language Models (LLMs) oder noch coolere Werkzeuge berichten. Zur Erstellungszeit dieses Editorials waren es zum Beispiel Lllama 4, Vibe Coding und der Docker Model Runner, die weltweit auf sich aufmerksam machte..

Bisher ließen sich bestimmte Datenmanipulationen innerhalb der Stream-Verarbeitung nicht ohne Weiteres als Stream-Pipeline ausdrücken. Hier setzen die Stream Gatherers an, eine Neuerung, die erstmals mit dem JEP 461 in Java 22 als Preview eingeführt wurde.

Der Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) erfolgt überwiegend mit Python. Java-Entwickler können LLMs über Bibliotheken wie Deep Java Library (DJL) integrieren.

Habt ihr auch mit Graf Zahl aus der Sesamstraße zählen gelernt? Na, dann schaut euch mal das verlinkte Video hier an und schwelgt in Erinnerungen.

Fragt man erfahrene Entwickler von eingebetteten Systemen nach den Möglichkeiten, um Java in diesem Bereich produktiv einzusetzen, so erntet man im Bestfall ungläubiges Gelächter. In der Praxis ist die Situation heute mit Abstand weniger trostlos, als man auf den ersten Blick denkt.