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Wie entwirft man ein autonomes Multi-Agent-Daten- und Infrastrukturstrategiesystem unter Verwendung leichter Qwen-Modelle für effiziente Pipeline-Intelligence?

In diesem Tutorial erstellen wir ein Agentic Knowledge and Infrastructure Technique-System unter Verwendung des leichtgewichtigen Qwen2.5-0.5B-Instruct-Modells für eine effiziente Ausführung. Wir beginnen mit der Erstellung eines flexiblen LLM-Agenten-Frameworks und entwickeln…

Microsoft veröffentlicht Agent Lightning: Ein neues KI-Framework, das das auf Reinforcement Studying (RL) basierende Coaching von LLMs für jeden KI-Agenten ermöglicht

Wie wandeln Sie echte Agentenverfolgungen in Reinforcement Studying RL-Übergänge um, um Richtlinien-LLMs zu verbessern, ohne Ihren bestehenden Agentenstapel zu ändern? Veröffentlichungen des Microsoft AI-Groups Agent Lightning zur Optimierung von Multiagentensystemen.…

Google AI stellt den FLAME-Ansatz vor: Ein einstufiges aktives Lernen, das die aussagekräftigsten Beispiele für das Coaching auswählt und eine Modellspezialisierung superschnell durchführt

Objektdetektoren mit offenem Vokabular beantworten Textabfragen mit Kästchen. Bei der Fernerkundung sinkt die Nullschussleistung, weil die Klassen feinkörnig sind und der visuelle Kontext ungewöhnlich ist. Das Google-Forschungsteam schlägt vor FLAMMEeine…