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Forschungstools für KI

  • AI Agent Debate Autogen Tutorial

    Ein praktisches Tutorial, das demonstriert, wie man mit LangChain AutoGen in Python debattartige KI-Agenten orchestriert.
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    Was ist AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    Das AI Agent Debate Autogen Tutorial bietet einen Schritt-für-Schritt-Rahmen für die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten in strukturierten Debatten. Es nutzt das AutoGen-Modul von LangChain, um Messaging, Tool-Ausführung und Debattenresolution zu koordinieren. Benutzer können Vorlagen anpassen, Debattenparameter konfigurieren und detaillierte Logs sowie Zusammenfassungen jeder Runde anzeigen. Ideal für Forscher, die Modelleinschätzungen vergleichen, oder Lehrkräfte, die KI-Kollaboration demonstrieren. Dieses Tutorial liefert wiederverwendbare Code-Komponenten für die End-to-End-Orchestrierung von Debatten in Python.
    AI Agent Debate Autogen Tutorial Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Debattenorchestrierung
    • Anpassbare Debattenvorlagen
    • Integrierte Unterstützung von LangChain AutoGen
    • Automatisches Logging und Zusammenfassungserstellung
    • Eingebaute Konfliktlösungsstrategien

  • captum.ai

    Open-Source-Bibliothek für Modellinterpretierbarkeit in PyTorch.
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    Was ist captum.ai?
    Captum ist eine erweiterbare Bibliothek, die allgemeine Implementierungen für Modellinterpretierbarkeit in PyTorch bereitstellt. Ziel ist es, komplexe Maschinenlernmodelle zu entschlüsseln, indem mehrere Algorithmen angeboten werden, um Modellvorhersagen zu analysieren und zu verstehen. Captum umfasst eine Vielzahl von Methoden wie Merkmalsablation, integrierte Gradienten und andere, die Forschern und Entwicklern helfen, ihre Modelle zu verstehen und zu verbessern.
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