Beiträge

Artikelbild für den Artikel: Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

/
0 Kommentare
Ein Überblick über agentisches Reinforcement Learning in Verbindung mit großen Sprachmodellen, einschließlich wichtiger Forschungsarbeiten und zukünftiger Entwicklungen.
Artikelbild für den Artikel: Einen eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen

Einen eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen

/
0 Kommentare
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihren eigenen CLI-Coding-Agenten mit Pydantic-AI erstellen können, um Code zu lesen, Tests auszuführen und Codebasen zu aktualisieren.
Artikelbild für den Artikel: Agenten für kleine Sprachmodelle: Ein tiefgehender Einblick in leichte KI

Agenten für kleine Sprachmodelle: Ein tiefgehender Einblick in leichte KI

/
0 Kommentare
In diesem Artikel werden wichtige Erkenntnisse aus der praktischen Erfahrung, dem Debugging und der Optimierung von Inferenz-Pipelines für kleine Sprachmodelle (SLMs) geteilt. Der Fokus liegt auf den Herausforderungen und Möglichkeiten, die sich aus der Arbeit mit Modellen ergeben, die lokal auf Verbrauchermaschinen ausgeführt werden können.
Artikelbild für den Artikel: Das Kontextfenster-Problem: Skalierung von Agenten über Token-Grenzen hinaus

Das Kontextfenster-Problem: Skalierung von Agenten über Token-Grenzen hinaus

/
0 Kommentare
Dieser Artikel beleuchtet das Kontextfenster-Problem in großen Sprachmodellen und präsentiert Lösungen von Factory zur Verbesserung der Effizienz in der Softwareentwicklung.
Artikelbild für den Artikel: Agex: Ein innovatives agentisches Framework für Python

Agex: Ein innovatives agentisches Framework für Python

/
0 Kommentare
Agex ist ein innovatives Python-natives agentisches Framework, das Agenten ermöglicht, direkt mit bestehenden Bibliotheken zu arbeiten und komplexe Python-Objekte zu verarbeiten.
Artikelbild für den Artikel: Wie man den Kontext in KI-Agenten optimiert

Wie man den Kontext in KI-Agenten optimiert

/
0 Kommentare
In diesem Artikel werden Strategien zur Optimierung des Kontextmanagements in KI-Agenten vorgestellt, um häufige Probleme zu vermeiden und die Effizienz zu steigern.
Artikelbild für den Artikel: Amazon setzt auf Agenten, um im KI-Rennen zu gewinnen

Amazon setzt auf Agenten, um im KI-Rennen zu gewinnen

/
0 Kommentare
Amazon setzt auf Agenten, um im KI-Rennen zu gewinnen. David Luan, Leiter des AGI-Forschungslabors, erklärt die Vision und Herausforderungen bei der Entwicklung intelligenter Agenten.
Artikelbild für den Artikel: Agent Interaction Guidelines: Prinzipien für effektive Agenteninteraktionen

Agent Interaction Guidelines: Prinzipien für effektive Agenteninteraktionen

/
0 Kommentare
Die Agent Interaction Guidelines (AIG) bieten wichtige Prinzipien für die Gestaltung effektiver Interaktionen zwischen Agenten und Menschen, um die Benutzererfahrung zu verbessern und Vertrauen aufzubauen.
Artikelbild für den Artikel: Die Verzögerungen der AI-Agenten im Vergleich zum Zeitplan von AI 2027

Die Verzögerungen der AI-Agenten im Vergleich zum Zeitplan von AI 2027

/
0 Kommentare
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den aktuellen Stand der AI-Agenten und analysieren, warum die ursprünglichen Zeitpläne von AI 2027 möglicherweise nicht eingehalten werden können.