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Artikelbild für den Artikel: VIRTUAL DESKTOP ENVIRONMENTS FÜR GUI AGENTS

VIRTUAL DESKTOP ENVIRONMENTS FÜR GUI AGENTS

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ScreenEnv ist eine Python-Bibliothek zur Erstellung isolierter Ubuntu-Desktopumgebungen in Docker, die es Agenten ermöglicht, mit echten GUI-Anwendungen zu interagieren und das Model Context Protocol unterstützt.
Artikelbild für den Artikel: Batch Mode in der Gemini API: Mehr verarbeiten für weniger

Batch Mode in der Gemini API: Mehr verarbeiten für weniger

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Die Gemini API hat einen neuen Batch-Modus eingeführt, der es Nutzern ermöglicht, große Jobs asynchron zu verarbeiten. Dies bietet erhebliche Kosteneinsparungen und eine höhere Effizienz bei der Datenverarbeitung.
Artikelbild für den Artikel: MICROJAX: Eine kompakte Autograd-Engine mit Jax-ähnlicher API

MICROJAX: Eine kompakte Autograd-Engine mit Jax-ähnlicher API

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Entdecken Sie MICROJAX, eine kompakte Autograd-Engine mit einer Jax-ähnlichen API, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit zur Implementierung von automatischer Differenzierung bietet.
Artikelbild für den Artikel: Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs

Verstehen und Implementieren des KV-Caches in LLMs

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Key-Value Caches in LLMs funktionieren und wie Sie diese effizient implementieren können.
Artikelbild für den Artikel: Chonkie: Die ultimative Chunking-Bibliothek für schnelle Textverarbeitung

Chonkie: Die ultimative Chunking-Bibliothek für schnelle Textverarbeitung

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Chonkie ist eine ultraleichte und blitzschnelle Chunking-Bibliothek, die sich durch eine Vielzahl von Funktionen, Mehrsprachigkeit und Cloud-Bereitschaft auszeichnet.
Artikelbild für den Artikel: STRUCTURED CODEAGENTS FÜR INTELLIGENTERE AUSFÜHRUNGEN

STRUCTURED CODEAGENTS FÜR INTELLIGENTERE AUSFÜHRUNGEN

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In diesem Artikel wird die innovative Kombination von strukturierter Generierung und codebasierten Aktionen durch Hugging Face vorgestellt, die die Leistung von CodeAgents verbessert.
Artikelbild für den Artikel: Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.