Cerrando el ciclo de aprendizaje continuo: De los rastros de agentes a la capacitación de agentes

Enlace de Zoom: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Charla #0: Introducciones y actualizaciones de la reunión por Chris Fregly y Antje Barth Charla #1: Cerrando el ciclo de aprendizaje continuo: De los rastros de agentes a la capacitación de agentes por Rustem Feyzkhanov, Gerente de Ingeniería en Snorkel.ai Los rastros de producción muestran dónde fallan los agentes, pero ¿cómo convertimos esos fracasos en aprendizaje? Esta charla explora un ciclo práctico desde los rastros hasta simulaciones reproducibles, recompensas verificables y mejora del modelo a través de ajuste fino o aprendizaje por refuerzo. También veremos cuándo es mejor cambiar prompts, herramientas o el arnés del agente en lugar de actualizar los pesos del modelo. Enlace de Zoom: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Enlaces relacionados Repositorio de Github: http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/ Libro de O'Reilly: https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/ YouTube: https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering Curso gratuito de IA generativa en DeepLearning.ai: https://bit.ly/gllm