Múnich🥨NLP x SAP: Gráficas de Conocimiento y Agentes

¿Qué papel juegan las gráficas de conocimiento a medida que los LLMs obtienen ventanas de contexto más largas y los agentes de IA pasan a producción?Únete a Múnich🥨NLP y SAP para una noche que reúne perspectivas de investigación e industria sobre LLMs de contexto largo, recuperación, gráficas de conocimiento y agentes de IA autónomos.Charla 1: Ingeniería de Agentes Industriales Autónomos en ProducciónSAPCharla 2: Aguja en una Gráfica de ConocimientoJakob Sturm · TUM / BMWDos charlas, comida y bebidas, y mucho tiempo para conectar con la comunidad de NLP y IA de Múnich.📅 Agenda17:30 | Apertura de puertas17:50 | Bienvenida e Introducción18:00 | Charla 1: “Ingeniería de Agentes Industriales Autónomos en Producción”Ponente: TBCResumen¿Cómo pasamos de prototipos de IA prometedores a convertir agentes autónomos en flujos de trabajo productivos y confiables?Esta charla explorará los desafíos de ingeniería involucrados en llevar agentes de IA autónomos a entornos industriales del mundo real. Se analizará el viaje desde la experimentación a la producción y se discutirá el papel de las gráficas de conocimiento en la fundamentación de sistemas de IA y la habilitación de implementaciones robustas en el mundo real.18:45–18:50 | Breve pausa18:50–19:35 | Charla 2: “Aguja en una Gráfica de Conocimiento”Ponente: Jakob Sturm (TUM / BMW)Resumen¿Todavía necesitamos recuperación cuando los LLMs pueden digerir corpora cada vez más grandes a través de ventanas de contexto en constante crecimiento?Este proyecto investiga si los LLMs pueden identificar información relevante dentro de grandes entradas de manera confiable al introducir un desafiante banco de pruebas basado en gráficas de conocimiento. Examina cómo cambia el rendimiento del modelo con el aumento del tamaño de la entrada y cómo el orden de la información dentro del contexto afecta la capacidad de un LLM para encontrar la información relevante.Acerca del PonenteJakob Sturm es investigador de doctorado en el Grupo de Informática Social de TUM y en el departamento de Innovación y Tecnologías Emergentes de BMW, bajo la supervisión de Georg Groh.Su investigación se centra en la Recuperación de Información y Generación Aumentada por Recuperación (RAG), particularmente en entender cuándo RAG es el enfoque adecuado y cuándo otros métodos pueden ser más adecuados. También trabaja en la mejora de la recuperación de información para aplicaciones de IA en dominios especializados.En BMW, su enfoque industrial está en RAG adaptado a dominios para procesos de gestión de calidad.19:35–21:00 | Comida, bebidas y redes 🍕🎟️ RegistroEl registro es gratuito, pero está sujeto a la aprobación del anfitrión debido a la capacidad limitada en la oficina de SAP. Si tus planes cambian, cancela tu registro para que podamos ofrecer el lugar a alguien más.