Distribuisci app AI semplicemente aggiungendo un decoratore Python (open-source)! Beam è un'alternativa open-source a Modal per distribuire carichi di lavoro AI serverless. Basta uv add beam-client, aggiungere un decoratore e trasformare qualsiasi flusso di lavoro in un endpoint serverless!

Ho rimosso il 74% dei neuroni da una rete neurale. Questo ha ridotto l'accuratezza di solo lo 0,50%. Ecco un'analisi (con codice):

Una panoramica stratificata dei concetti chiave dell'AI Agentic. Comprendiamolo strato per strato. 1) LLMs (strato fondamentale) Al centro, ci sono LLM come GPT, DeepSeek, ecc. Idee principali qui: - Tokenizzazione e parametri di inferenza: come il testo viene suddiviso in token e elaborato dal modello. - Ingegneria dei prompt: progettare input per ottenere output migliori. - API LLM: interfacce programmatiche per interagire con il modello. Questo è il motore che alimenta tutto il resto. 2) Agenti AI (costruiti su LLM) Gli agenti avvolgono gli LLM per dare loro la capacità di agire autonomamente. Responsabilità chiave: - Utilizzo degli strumenti e chiamata delle funzioni: collegare l'LLM a API/strumenti esterni. - Ragionamento dell'agente: metodi di ragionamento come ReAct (ragionare + agire) o Chain-of-Thought. - Pianificazione e decomposizione dei compiti: suddividere un grande compito in compiti più piccoli. - Gestione della memoria: tenere traccia della storia, del contesto e delle informazioni a lungo termine. Gli agenti sono i cervelli che rendono utili gli LLM nei flussi di lavoro del mondo reale. 3) Sistemi agentici (sistemi multi-agente) Quando combini più agenti, ottieni sistemi agentici. Caratteristiche: - Comunicazione inter-agente: agenti che parlano tra loro, utilizzando protocolli come ACP, A2A se necessario. - Routing e pianificazione: decidere quale agente gestisce cosa e quando. - Coordinazione dello stato: garantire coerenza quando più agenti collaborano. - Multi-Agent RAG: utilizzo della generazione aumentata da recupero tra agenti. - Ruoli e specializzazione degli agenti: agenti con scopi unici. - Framework di orchestrazione: strumenti (come CrewAI, ecc.) per costruire flussi di lavoro. Questo strato riguarda la collaborazione e il coordinamento tra agenti. 4) Infrastruttura agentica Lo strato superiore garantisce che questi sistemi siano robusti, scalabili e sicuri. Questo include: - Osservabilità e registrazione: monitorare le prestazioni e gli output (utilizzando framework come DeepEval). - Gestione degli errori e ripetizioni: resilienza contro i fallimenti. - Sicurezza e controllo degli accessi: garantire che gli agenti non oltrepassino i limiti. - Limitazione della velocità e gestione dei costi: controllare l'uso delle risorse. - Automazione dei flussi di lavoro: integrare gli agenti in pipeline più ampie. - Controlli umani nel loop: consentire supervisione e intervento umano. Questo strato garantisce fiducia, sicurezza e scalabilità per ambienti aziendali/produttivi. L'AI Agentic, nel suo insieme, coinvolge un'architettura stratificata, dove ogni strato esterno aggiunge affidabilità, coordinamento e governance sugli strati interni.

La crescita della lunghezza del contesto LLM nel tempo: - GPT-3.5-turbo → 4k token - OpenAI GPT4 → 8k token - Claude 2 → 100k token - Llama 3 → 128k token - Gemini → 1M token Comprendiamo come estendono la lunghezza del contesto degli LLM:

Sei in un colloquio per un lavoro in ML. Il tuo intervistatore chiede: "Perché il Kernel Trick è chiamato un trucco?" Ecco come rispondere (con semplici calcoli):

3 tecniche di prompting per il ragionamento nei LLM:

DeepMind ha sviluppato una semplice tecnica RAG che: - riduce le allucinazioni del 40% - migliora la pertinenza delle risposte del 50% Comprendiamo come utilizzarla nei sistemi RAG (con codice):

Canvas di Figma per costruire flussi di lavoro per agenti AI. Sim è una piattaforma leggera e intuitiva per costruire flussi di lavoro per agenti AI in pochi minuti. Supporta nativamente tutti i principali LLM, DB vettoriali, ecc. 100% open-source con oltre 7k stelle!

Ottieni dati pronti per RAG da qualsiasi file non strutturato! @tensorlake trasforma documenti non strutturati in dati pronti per RAG in poche righe di codice. Restituisce il layout del documento, estrazione strutturata, riquadri di delimitazione, ecc. Funziona su qualsiasi layout complesso, documenti scritti a mano e dati multilingue.

Protocollo di Contesto del Modello (MCP), spiegato chiaramente (con immagini):