Munique🥨NLP x SAP: Grafos de Conhecimento & Agentes

Qual é o papel dos grafos de conhecimento à medida que os LLMs obtêm janelas de contexto mais longas e agentes de IA entram em produção?Junte-se ao Munich🥨NLP e SAP para uma noite que reúne perspectivas de pesquisa e indústria sobre LLMs de longo contexto, recuperação, grafos de conhecimento e agentes autônomos de IA.Talk 1: Engenharia de Agentes Industriais Autônomos em ProduçãoSAPTalk 2: Agulha em um Grafo de ConhecimentoJakob Sturm · TUM / BMWDuas palestras, comida e bebidas, e muito tempo para se conectar com a comunidade de NLP e IA de Munique.📅 Agenda17:30 | Abertura das portas17:50 | Boas-vindas & Introdução18:00 | Talk 1: “Engenharia de Agentes Industriais Autônomos em Produção”Palestrante: TBCResumoComo podemos ir além dos protótipos promissores de IA e transformar agentes autônomos em fluxos de trabalho produtivos e confiáveis?Esta palestra explorará os desafios de engenharia envolvidos em trazer agentes de IA autônomos para ambientes industriais do mundo real. Ela examinará a jornada da experimentação à produção e discutirá o papel dos grafos de conhecimento em ancorar sistemas de IA e possibilitar implantações robustas no mundo real.18:45–18:50 | Pequena pausa18:50–19:35 | Talk 2: “Agulha em um Grafo de Conhecimento”Palestrante: Jakob Sturm (TUM / BMW)ResumoAinda precisamos de recuperação quando os LLMs podem digerir corpora cada vez maiores por meio de janelas de contexto em constante crescimento?Este projeto investiga se os LLMs podem identificar de forma confiável informações relevantes dentro de grandes entradas, introduzindo um benchmark desafiador baseado em grafos de conhecimento. Ele examina como o desempenho do modelo muda com o aumento do tamanho da entrada e como a ordenação das informações dentro do contexto afeta a capacidade de um LLM de encontrar as informações relevantes.Sobre o PalestranteJakob Sturm é um pesquisador de doutorado no Grupo de Computação Social da TUM e no departamento de Inovação e Tecnologias Emergentes da BMW, supervisionado por Georg Groh.Sua pesquisa foca em Recuperação de Informação e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), particularmente em entender quando RAG é a abordagem certa e quando outros métodos podem ser mais adequados. Ele também trabalha na melhoria da recuperação de informações para aplicações de IA em domínios especializados.Na BMW, seu foco na indústria é RAG adaptado ao domínio para processos de gerenciamento de qualidade.19:35–21:00 | Comida, bebidas e networking 🍕🎟️ RegistroO registro é gratuito, mas sujeito à aprovação do anfitrião devido à capacidade limitada no escritório da SAP. Se seus planos mudarem, por favor cancele seu registro para que possamos oferecer a vaga a outra pessoa.