KI-Anwendungen arbeiten selten mit einer einzigen sauberen Tabelle. Sie vermischen Benutzerprofile, Chatprotokolle, JSON-Metadaten, Einbettungen und manchmal auch räumliche Daten. Die meisten Groups beantworten diese Frage mit einem Flickenteppich aus einer…
Das 5-tägige AI Brokers Intensive ist ein praktisches Lernprogramm, das von Google-Forschern und -Ingenieuren entwickelt wurde. Es soll Entwicklern helfen, die Grundlagen von KI-Agenten zu verstehen und zu lernen, wie…
In diesem Tutorial erstellen wir einen selbstverifizierenden DataOps AIAgent, der Datenoperationen mithilfe lokaler Hugging Face-Modelle automatisch planen, ausführen und testen kann. Wir entwerfen den Agenten mit drei intelligenten Rollen: einem…
Wie erstellen Sie zuverlässige KI-Agenten, die sich in Ihre bestehenden Go-Dienste integrieren lassen, ohne einen separaten Sprachstapel zu benötigen? Google hat gerade veröffentlicht Agent Improvement Equipment für Go. Go-Entwickler können…
KI-Agenten verändern die Artwork und Weise, wie wir Technologie nutzen. Mithilfe großer Sprachmodelle können sie Fragen beantworten, Aufgaben erledigen und eine Verbindung zu Daten oder APIs herstellen. Dennoch machen sie…
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.…
Bild vom Herausgeber # Einführung Agentische KI wird branchenübergreifend immer beliebter und relevanter. Es stellt aber auch einen grundlegenden Wandel in der Artwork und Weise dar, wie wir intelligente Systeme…
OpenAI ist gerade gestartet ChatGPT-Atlas, ein neuer KI-Browser, der ChatGPT in den Kern der Navigation, Suche und On-Web page-Unterstützung einbettet. Atlas ist ab sofort für Free-, Plus-, Professional- und Go-Benutzer…
und Giant Language Fashions (LLMs) Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche KI-Systeme, die auf tiefen neuronalen Netzwerken wie Transformatoren basieren und auf riesigen Textmengen trainiert werden, um eine menschenähnliche Sprache zu…
Agentensysteme sind stochastisch, kontextabhängig und richtliniengebunden. Herkömmliche Qualitätssicherung – Unit-Checks, statische Eingabeaufforderungen oder skalare „LLM-as-a-Decide“-Bewertungen – deckt Multi-Flip-Schwachstellen nicht auf und liefert schwache Prüfpfade. Entwicklerteams benötigen protokollgenaue Gespräche, explizite Richtlinienprüfungen…
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