München🥨NLP x SAP: Grafy wiedzy i agenci

Jaką rolę odgrywają grafy wiedzy, gdy LLM-y mają dłuższe okna kontekstowe, a agenci AI wchodzą do produkcji?Dołącz do München🥨NLP i SAP na wieczór, który połączy perspektywy badań i przemysłu na temat LLM-ów z długim kontekstem, wyszukiwania, grafów wiedzy i autonomicznych agentów AI.Wykład 1: Inżynieria autonomicznych agentów przemysłowych w produkcjiSAPWykład 2: Igła w grafie wiedzyJakob Sturm · TUM / BMWDwa wykłady, jedzenie i napoje oraz mnóstwo czasu na połączenie z wiedeńską społecznością NLP i AI.📅 Agenda17:30 | Otwarcie drzwi17:50 | Powitanie i wprowadzenie18:00 | Wykład 1: „Inżynieria autonomicznych agentów przemysłowych w produkcji”Prelegent: TBCStreszczenieJak przejść od obiecujących prototypów AI do przekształcenia autonomicznych agentów w produktywne, niezawodne procesy pracy?Ten wykład zbada wyzwania inżynieryjne związane z wprowadzeniem autonomicznych agentów AI do realnych środowisk przemysłowych. Przedstawi drogę od eksperymentów do produkcji i omówi rolę grafów wiedzy w ugruntowywaniu systemów AI i umożliwianiu robustnych wdrożeń w rzeczywistym świecie.18:45–18:50 | Krótkia przerwa18:50–19:35 | Wykład 2: „Igła w grafie wiedzy”Prelegent: Jakob Sturm (TUM / BMW)StreszczenieCzy nadal potrzebujemy wyszukiwania, gdy LLM-y mogą przetwarzać coraz większe zbiory danych poprzez ciągle rosnące okna kontekstowe?Ten projekt bada, czy LLM-y mogą niezawodnie identyfikować istotne informacje w dużych danych, wprowadzając wymagający standard oparty na grafach wiedzy. Zbada, jak wydajność modelu zmienia się z rosnącym rozmiarem danych wejściowych i jak uporządkowanie informacji w kontekście wpływa na zdolność LLM do odnajdywania istotnych informacji.O prelegencieJakob Sturm jest badaczem doktoranckim w grupie badawczej Społecznego Oblicza Computingu na TUM i w departamencie Innowacji i Technologii Przyszłości BMW, pod nadzorem Georga Groha.Jego badania koncentrują się na Wyszukiwaniu Informacji i Generacji Wzmocnionej Wyszukiwaniem (RAG), szczególnie na zrozumieniu, kiedy RAG jest odpowiednim podejściem i kiedy inne metody mogą być bardziej odpowiednie. Działa też nad poprawą wyszukiwania informacji w aplikacjach AI w wyspecjalizowanych dziedzinach.W BMW jego nacisk w przemyśle kładzie na zaadaptowane do obszaru RAG dla procesów zarządzania jakością.19:35–21:00 | Jedzenie, napoje i nawiązywanie kontaktów 🍕🎟️ RejestracjaRejestracja jest darmowa, ale zależy od zatwierdzenia gospodarza z powodu ograniczonej pojemności biura SAP. Jeśli Twoje plany się zmienią, prosimy o anulowanie rejestracji, abyśmy mogli zaoferować to miejsce komuś innemu.