Den kontinuierlichen Lernprozess schließen: Von Agenten-Spuren zu Agententraining
Beschreibung
Zoom-Link: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Talk #0: Einführungen und Meetup-Updates von Chris Fregly und Antje Barth Talk #1: Den kontinuierlichen Lernprozess schließen: Von Agenten-Spuren zu Agententraining von Rustem Feyzkhanov, Engineering Manager @ Snorkel.ai Produktionsspuren zeigen, wo Agenten scheitern, aber wie können wir diese Misserfolge in Lernen umwandeln? Dieser Vortrag untersucht eine praktische Schleife von Spuren zu reproduzierbaren Simulationen, überprüfbaren Belohnungen und Modellverbesserungen durch Feinabstimmung oder Verstärkungslernen. Wir werden auch betrachten, wann es besser ist, Eingabeaufforderungen, Werkzeuge oder das Agenten-Harness zu ändern, anstatt die Modellgewichte zu aktualisieren. Zoom-Link: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Verwandte Links Github-Repo: http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/ O'Reilly Buch: https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/ YouTube: https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering Generative KI Kostenloser Kurs auf DeepLearning.ai: https://bit.ly/gllm
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