Nvidia AI Blueprint: Agentenbasierte Videoanalyse für alle Branchen

Nvidia hat kürzlich sein AI Blueprint vorgestellt, eine bahnbrechende Technologie, die den Prozess der Erstellung intelligenter Agenten für die Analyse von Video- und Bildinhalten in verschiedenen Branchen vereinfacht. Das Tool kombiniert Nvidias Computer Vision und generative KI-Technologien, um Entwicklern die Möglichkeit zu geben, maßgeschneiderte KI-Agenten zu erstellen, die visuelle Daten durchsuchen, zusammenfassen und Warnungen generieren können.

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Microsofts Magnetic-One: Multi-Agenten-Infrastruktur für KI-gestützte Produktivität

Microsoft hat kürzlich ein neues System namens Magnetic-One vorgestellt, das als multi-agentische Infrastruktur konzipiert ist. Dieses System ermöglicht es einem einzelnen KI-Modell, verschiedene Helferagenten zu steuern, die zusammenarbeiten, um komplexe, mehrstufige Aufgaben in unterschiedlichen Szenarien zu bewältigen. Microsoft bezeichnet Magnetic-One als ein generalistisches agentisches System, das das lang gehegte Ziel verwirklichen kann, agentische Systeme zu entwickeln, die unsere Produktivität steigern und unser Leben transformieren.

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Multiagentensysteme für komplexes Aufgabenmanagement

Die Entwicklung intelligenter Agenten in der KI hat in den letzten zwei Jahrzehnten bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Heute werden diese Agenten im Kontext von Large Language Models (LLMs) diskutiert und bieten vielfältige Möglichkeiten zur Bewältigung komplexer Aufgaben.

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System-2 - Denken für KI-Agenten mit dem Talker-Reasoner-Rahmen

Der Talker-Reasoner-Rahmen von Google DeepMind stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Agenten dar, indem er das Konzept des "schnellen und langsamen Denkens" von Daniel Kahneman auf künstliche Intelligenz überträgt. Die Architektur zielt darauf ab, KI-Systeme zu schaffen, die sowohl schnell und intuitiv als auch tiefgründig und analytisch agieren können.

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Mit KI-Agenten neue Materialien entdecken

KI-Agenten revolutionieren die materialwissenschaftliche Forschung, indem sie den Prozess der Hypothesenbildung und -prüfung effizienter und innovativer gestalten. Bislang fungiert die Mehrzahl dieser Agenten, die als Stufe 1 klassifiziert werden, in erster Linie als Forschungsassistenten, die vordefinierte Aufgaben ausführen. Jüngste Fortschritte verschieben jedoch die Grenzen und ermöglichen es diesen Agenten, erste Hypothesen gemeinsam zu verfeinern und damit die Autonomie der Stufe 2 zu erreichen. 

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