Zamykanie pętli ciągłego uczenia: Od śladów agenta do szkolenia agenta

Link Zoom: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Wystąpienie #0: Wprowadzenia i aktualizacje spotkania przez Chrisa Fregly'ego i Antję Barth Wystąpienie #1: Zamykanie pętli ciągłego uczenia: Od śladów agenta do szkolenia agenta przez Rustema Feyzkhanova, Menedżera Technicznego @ Snorkel.ai Ślady produkcyjne pokazują, gdzie agenci zawodzą, ale jak przekształcić te niepowodzenia w naukę? To wystąpienie bada praktyczną pętlę od śladów do reprodukowalnych symulacji, weryfikowalnych nagród i poprawy modelu poprzez dostrajanie lub uczenie ze wzmocnieniem. Przyjrzymy się również, kiedy lepiej jest zmienić podpowiedzi, narzędzia lub uprząż agenta zamiast aktualizować wagi modelu. Link Zoom: https://us02web.zoom.us/j/82308186562 Powiązane linki Repozytorium Github: http://github.com/cfregly/ai-performance-engineering/ Książka O'Reilly: https://www.amazon.com/Systems-Performance-Engineering-Optimizing-Algorithms/dp/B0F47689K8/ YouTube: https://www.youtube.com/@AIPerformanceEngineering Bezpłatny kurs Generative AI na DeepLearning.ai: https://bit.ly/gllm