Den kontinuierlichen Lernprozess schließen: Von Agentenspuren zu Agententraining

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 Agentenspuren zu Agententraining von Rustem Feyzkhanov, Engineering Manager @ Snorkel.ai Produktionsspuren zeigen, wo Agenten scheitern, aber wie verwandeln wir diese Misserfolge in Lernen? Dieser Vortrag erkundet einen praktischen Zyklus von Spuren zu reproduzierbaren Simulationen, verifizierbaren Belohnungen und Modellverbesserungen durch Feinabstimmung oder verstärkendes Lernen. Wir werden auch betrachten, wann es besser ist, Eingabeaufforderungen, Werkzeuge oder das Agenten-Framework 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 Kostenloser Kurs zu generativer KI auf DeepLearning.ai: https://bit.ly/gllm