Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote

Summary

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Takeaways

• 😀 Agentische AI-Workflows ermöglichen es, dass KI autonom Aufgaben übernimmt und Aktionen über verschiedene Systeme hinweg orchestriert.
• 😀 Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend darauf optimiert, nicht nur menschliche Fragen zu beantworten, sondern auch Tools zu unterstützen, um komplexe Aufgaben auszuführen.
• 😀 Verbesserungen in der Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Text, Bildern und Videos sind ein wesentlicher Trend in der AI-Entwicklung.
• 😀 Durch die Agenten-orientierte KI wird die Effizienz bei der Analyse von Videos und Bildern mit geringem Aufwand deutlich gesteigert.
• 😀 Visual AI bietet neue Möglichkeiten zur Analyse von Bild- und Videodaten, die früher schwer zugänglich waren.
• 😀 Die Entwicklung von spezialisierter Hardware, wie von Unternehmen wie Sova Service, wird die Geschwindigkeit der Token-Generierung für Agenten-Workflows verbessern.
• 😀 Unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos nehmen einen immer wichtigeren Platz im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse ein.
• 😀 Das Wachstum der Agenten-orientierten KI hat das Potenzial, eine Vielzahl neuer Anwendungen in der visuellen KI und darüber hinaus zu ermöglichen.
• 😀 Die Verbesserung der Daten-Infrastruktur und das effektive Management unstrukturierter Daten sind entscheidend, um den vollen Wert aus diesen Daten zu schöpfen.
• 😀 Es ist eine spannende Zeit für Entwickler, da der Aufbau neuer AI-Anwendungen einfacher denn je ist und mehr Menschen Zugang zu fortschrittlicher visueller KI haben.

Q & A

Was ist agentische KI und warum ist sie ein wichtiger Trend?

Agentische KI bezieht sich auf Systeme, die selbstständig Aktionen durchführen, indem sie mit der Umgebung interagieren. Dieser Trend ist wichtig, da er es ermöglicht, KI in komplexeren, autonomeren Arbeitsabläufen zu nutzen, die über einfache Reaktionen auf Benutzeranfragen hinausgehen.

Wie werden visuelle Daten wie Bilder und Videos in modernen KI-Anwendungen genutzt?

Visuelle Daten werden zunehmend durch KI verarbeitet, um wertvolle Informationen zu extrahieren. Anwendungen wie die Erkennung von Skifahrern in der Luft oder die Identifikation von Gepäcktypen sind Beispiele, wie visuelle Daten verarbeitet werden, um spezifische, nützliche Erkenntnisse zu liefern.

Was sind einige der Herausforderungen bei der Verwaltung unstrukturierter Daten?

Unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos stellen eine Herausforderung dar, da sie schwer zu analysieren und zu verwalten sind. Es erfordert fortschrittliche Dateningenieurtechniken, um diese Daten zu organisieren und in einem nützlichen Format bereitzustellen.

Wie wirkt sich die Entwicklung von großen Sprachmodellen auf agentische KI aus?

Die Weiterentwicklung von großen Sprachmodellen (LLMs), die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Tools unterstützen, verbessert die Fähigkeit von agentischer KI, in komplexen Arbeitsabläufen zu agieren. Sie ermöglichen eine effizientere und flexiblere Interaktion mit verschiedenen Systemen und Datenquellen.

Warum sind semantische Technologien und schnelle Token-Generierung entscheidend für agentische KI?

Die schnelle Generierung von Token und die Verbesserung der semantischen Technologien sind wichtig, da sie die Effizienz und Geschwindigkeit erhöhen, mit der KI-Systeme Daten verarbeiten und darauf reagieren. Dies ist besonders relevant für agentische Workflows, die in Echtzeit und mit einer Vielzahl von Datenquellen arbeiten.

Was sind die nächsten Schritte für die Bildverarbeitung in der KI?

Die Bildverarbeitung befindet sich noch in einer frühen Phase, aber es wird erwartet, dass sie in den kommenden Jahren bedeutende Fortschritte macht. Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Erkennung und Analyse von visuellen Daten, was zu neuen Anwendungen in verschiedenen Bereichen führen wird.

Welche Bedeutung hat Datenengineering in der KI-Entwicklung?

Datenengineering wird immer wichtiger, insbesondere für unstrukturierte Daten. Die Fähigkeit, große Mengen an unstrukturierten Daten zu verarbeiten und zu managen, ist entscheidend, um den vollen Wert aus KI-Anwendungen zu schöpfen, insbesondere in Bereichen wie Bild- und Videoanalyse.

Was sind einige der praktischen Anwendungen von agentischer KI in der realen Welt?

Beispielsweise können agentische KI-Systeme verwendet werden, um Videos zu durchsuchen und bestimmte Aktionen zu erkennen, wie das Erkennen von Skifahrern in der Luft oder die Identifikation von Gepäck mit bestimmten Merkmalen. Diese Anwendungen können in der Sicherheitsüberwachung oder in der Logistikbranche eingesetzt werden.

Welche Rolle spielen agentische Orchestrierungsschichten wie LangChain in der Entwicklung von KI-Anwendungen?

Agentische Orchestrierungsschichten wie LangChain spielen eine wichtige Rolle bei der Integration verschiedener KI-Tools und -Technologien. Sie erleichtern die Erstellung komplexer Workflows und verbessern die Flexibilität und Funktionalität von KI-Anwendungen.

Was sind die größten Vorteile für Entwickler bei der Arbeit mit modernen KI-Tools?

Die größten Vorteile sind die Einfachheit und die Geschwindigkeit, mit der Entwickler jetzt KI-Anwendungen erstellen können. Durch die Weiterentwicklung von Tools und Orchestrierungsschichten ist der Entwicklungsaufwand erheblich gesenkt worden, was es Entwicklern ermöglicht, neue Anwendungen schnell zu testen und umzusetzen.