Agentische KI aus ersten Prinzipien: Reflexion
Anzeige
In dem Artikel „Agentische KI aus ersten Prinzipien: Reflexion“ wird gezeigt, wie aus theoretischen Konzepten konkrete Code‑Implementierungen entstehen, die durch kontinuierliche Feedback‑Schleifen die Genauigkeit großer Sprachmodelle verbessern. Der Beitrag erläutert Schritt für Schritt, wie Entwickler Modelle iterativ testen, Fehler analysieren und gezielt Optimierungen einbauen, um die Leistungsfähigkeit von LLMs nachhaltig zu steigern.
Der Beitrag erschien ursprünglich auf der Plattform Towards Data Science.
Ähnliche Artikel
Ars Technica – AI
•
Studie zeigt: Training mit „Junk‑Daten“ schwächt große Sprachmodelle
KDnuggets
•
vLLM: Schnellere und einfachere Bereitstellung großer Sprachmodelle
Towards Data Science
•
So verbessern Sie den Kontext von LLMs und steigern die Leistungsfähigkeit
Towards Data Science
•
LangGraph 201: Menschliche Kontrolle für Deep Research Agenten
Towards Data Science
•
<strong>Sind LLMs wirklich so vielseitig wie Schweizer Taschenmesser?</strong>
Analytics Vidhya
•
Recurrent Networks retten unser Denken – Hierarchische Modelle kommen