§ Kurz gesagt

Was dir ein Tab gibt

01

Die GPU, die du längst hast

Der Browser spricht direkt mit der Grafikkarte im Rechner vor dir — Apple, AMD, Intel oder NVIDIA, im Laptop genauso wie in der Workstation. Nichts zu installieren, kein CUDA, keine Cloud-Uhr: Training läuft dort, wo deine Daten ohnehin liegen. Hat ein Gerät keine brauchbare GPU, läuft dieselbe Arbeit langsamer weiter — und die App sagt es dir, statt es zu verschweigen.

02

Viele Menschen, ein Workflow

Kolleginnen und Kollegen öffnen denselben Workflow und arbeiten live daran, jede und jeder am eigenen Rechner. Und wenn eine Maschine nicht reicht, übernehmen viele Geräte den Job gemeinsam: dein Laptop und dein Desktop, die Rechner eines Partnerlabors oder ein offener Pool von Freiwilligen, die ungenutzte GPUs beisteuern. Was ein Gerät zurückschickt, zählt erst, wenn es überprüft ist.

03

Ein Ergebnis, das du weitergeben kannst

Jedes gesicherte Ergebnis trägt genau den Workflow, die Eingaben und die Einstellungen, aus denen es entstanden ist. Ein Link genügt, damit eine Kollegin — oder eine Gutachterin — es auf der eigenen Hardware neu rechnet: mit angegebener Toleranz, nicht mit stillschweigender Annahme.

§1Die These

Echtes Training auf der GPU, die du schon hast — im Browser-Tab, gemeinsam, reproduzierbar per URL

Abb. 1 — Das ganze System auf einen Blick: Du zeichnest einen Workflow, er wird zu Code, der auf der GPU läuft, die schon in deinem Rechner steckt. Andere arbeiten live am selben Workflow, und ein Job kann sich auf einen Geräte-Pool verteilen — jedes Ergebnis wird geprüft, bevor es zählt.

Du öffnest einen Tab, und die GPU, die ohnehin in deinem Rechner steckt, fängt an zu arbeiten. Du zeichnest einen Workflow; das Studio macht daraus GPU-Code und führt ihn auf dem Gerät vor dir aus — deine Daten müssen es nie verlassen, und Training ist echte Arbeit, kein Demo. Alles, womit du rechnest — Blöcke, Modelle, Viewer, Konnektoren — kommt aus dem Katalog, sobald du danach greifst; deshalb taucht neue Fähigkeit ohne Installation auf.

Jedes Ergebnis, das du festschreibst, bekommt eine zitierfähige Identität: Workflow, Eingaben, Engine-Version und der Lauf werden zu einem Link verbunden, den du in ein Paper, eine Nachricht oder ein README legen kannst. Wer den Link öffnet, sieht keinen Screenshot — dieselbe Berechnung läuft auf seiner eigenen Hardware erneut. Und weil die ganze Plattform über einen einzigen Satz von Befehlen gesteuert wird, sind dein Klick, ein Skriptaufruf und das, was ein Assistent für dich tut, dieselben Aktionen unter denselben Garantien.

Und ein Workflow ist weder an eine Maschine noch an eine Person gebunden. Denselben gezeichneten Workflow können mehrere Menschen gleichzeitig live bearbeiten, während Daten und Berechnung jeder Person auf ihrem eigenen Gerät bleiben — und wenn eine Maschine nicht reicht, verteilt sich die Arbeit auf einen Geräte-Pool: dein Laptop und dein Desktop, die Rechner eines Partnerlabors oder eine offene Crowd, die ungenutzte GPUs beisteuert; jedes zurückkommende Ergebnis wird verifiziert, bevor es zählt. Ein Pool aus einem Gerät ist ein ganz normaler Solo-Lauf auf demselben Weg — nichts, was du baust, hängt also davon ab, dass jemand anderes auftaucht.

§2Fixpunkte

Was sich nie bewegt

Sieben Zusagen halten alles andere an Ort und Stelle — jede in die Architektur eingebaut, die meisten automatisch überprüft.

ParameterWertAnmerkung
Rechnendeine eigene GPUDie GPU, die ohnehin in deinem Rechner steckt, macht die Arbeit — egal von welchem Hersteller, ohne Installation — und jedes Ergebnis wird gegen eine Referenz geprüft, innerhalb deklarierter Toleranzen.
Gemeinsamein Workflow, viele GeräteDeine eigenen Geräte, die eines Partnerlabors oder eine offene Crowd können einen Job gemeinsam rechnen — verifiziert, bevor ein Ergebnis zählt — und ein Pool aus einem Gerät ist einfach ein Solo-Lauf.
Fähigkeitenkommt ohne UpdateNeue Blöcke, Modelle und Viewer erscheinen in deinem Katalog, sobald sie veröffentlicht sind — nichts zu installieren und nie ein Massendownload.
IdentitätinhaltsadressiertArbeit, die du festschreibst, trägt eine Identität, die du zitieren und erneut ausführen kannst — ein Link, kein Screenshot.
TrainingerstklassigAutograd, Optimizer, Scheduler, PEFT, Mixed Precision — im Tab, nicht daneben.
ZugriffKlick · Skript · AssistentJede Fähigkeit ist auf allen drei Wegen erreichbar, ohne Weg zweiter Klasse — eine Oberfläche, volle Parität.
Kosten fürs Rechnenwird nie gezähltLokale Berechnung ist in jedem Tarif kostenlos — eine Regel der Architektur, keine Werbeaktion.
§4Bereich 02 · Gemeinsam

Was viele Menschen und Geräte an einem Workflow tun

Hier hört Scellis auf, ein Werkzeug für eine Person zu sein.

Viele Menschen an einem Workflow und viele Geräte an einem Job — deine eigenen Rechner, die eines Partnerlabors oder eine offene Crowd, die ungenutzte GPUs beisteuert. Dabei bleiben Daten und Berechnung jeder Person auf ihrem eigenen Gerät, und kein zurückkommendes Ergebnis zählt, bevor es verifiziert ist. Das gilt nicht nur fürs Training: Ein Parameter-Sweep, ein Monte-Carlo-Lauf oder eine Batch-Analyse bündeln sich genauso.

  1. 01KollaborationViele Menschen an einem Workflow — und die Daten bleiben bei jedem selbst.
  2. 02Verteiltes RechnenViele Geräte auf einen Job — deine eigenen, die eines Partnerlabors oder die einer Menge.
  3. 03WorkspacesTeam-Governance: Rollen, durchsetzbare Richtlinien, revisionssichere Protokolle.
  4. 04MarketplaceStöbern, kaufen, installieren. Beschränkt wird die Auslieferung — nie die Ausführung.
§6Bereich 04 · Offenheit & Ehrlichkeit

Wessen Substrat es ist — und wie ehrlich es beschrieben wird

Die tiefste Wette: Was du hier baust, ist kein Bürger zweiter Klasse.

Inhalte, die du selbst erstellst, laufen durch dieselben Prüfungen und denselben Dispatch wie unsere — bis hinunter zu GPU-Kernels und Gradientenregeln. Und zu welchen Bedingungen jede Schicht veröffentlicht ist und was die Plattform nicht kann, steht in klarer Sprache da, nicht in einer Fußnote.

  1. 01ErweiterbarkeitOps, Kernels, Optimizer, Viewer selbst schreiben — geprüft und ausgeführt wie Builtins.
  2. 02API & AgentsJede Aktion ist ein typisiertes Verb — per Skript, per Zuruf oder über deinen Agenten.
  3. 03Offenheit & EigentumZwei publizierte Ringe, ein klar benannter Rest — und was du erstellst, bleibt deins.
  4. 04Ehrliche GrenzenDas öffentliche Register dessen, was die Plattform nicht kann — jede Grenze gepaart mit der Regel, die sie eingrenzt.
§7Hier starten

Drei Türen hinein

Willst du ein Gefühl dafür, führt dich der Quickstart vom leeren Tab zum ersten festgeschriebenen Lauf. Willst du die Mechanik, gehen die Docs von den Kernkonzepten bis hinunter zu der Frage, wie aus einem gezeichneten Workflow GPU-Code wird. Und willst du die Konditionen: Die Preisseite ist eine einzige Seite mit einer Regel ganz oben — lokale Berechnung wird nie gezählt, in keinem Tarif, niemals.