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

Summary

Das Video behandelt die neuesten Entwicklungen in der KI, insbesondere in Bezug auf agentische Workflows und visuelle KI. Es wird erläutert, wie Agenten-gestützte Anwendungen das Verarbeiten und Generieren von Text, Bildern und Videos revolutionieren. Der Fokus liegt auf der zunehmenden Bedeutung von Datenengineering bei unstrukturierten Daten und der beschleunigten Token-Generierung, die agentische Workflows effizienter machen. Die Entwicklung von Tools, die es KI ermöglichen, nicht nur Fragen zu beantworten, sondern auch Werkzeuge zu nutzen, eröffnet neue Möglichkeiten. Insgesamt zeigt das Video, wie diese Trends zu einer neuen Ära der KI-Entwicklung führen und eine Vielzahl innovativer Anwendungen ermöglichen.

Takeaways

• 😀 Agentische KI verändert die Art und Weise, wie wir Aufgaben automatisieren und Lösungen entwickeln, indem sie Agenten verwendet, die autonom arbeiten.
• 😀 Visual AI, einschließlich Bild- und Videoverarbeitung, bietet neue Möglichkeiten, große Datenmengen schneller zu analysieren und zu kategorisieren.
• 😀 Der Bedarf an effektiverer Token-Generierung ist gestiegen, da agentische Workflows große Mengen Text und Bilder verarbeiten müssen.
• 😀 Fortschritte in der Hardware und Software, wie sie von Unternehmen wie Sova und ServiceDrop entwickelt werden, beschleunigen die Token-Generierung und verbessern agentische Workflows.
• 😀 Große Sprachmodelle werden zunehmend darauf optimiert, nicht nur menschliche Anfragen zu beantworten, sondern auch Werkzeuge zu unterstützen, um agentische Workflows zu ermöglichen.
• 😀 Die Entwicklung von Modellen, die Computersteuerung unterstützen, zeigt das Potenzial zur Erweiterung der Funktionalität von Sprachmodellen für agentische Workflows.
• 😀 Die Wichtigkeit der Datenverarbeitung und -verwaltung für unstrukturierte Daten (Text, Bilder, Video, Audio) wächst, was zu einem höheren Bedarf an Data Engineering führt.
• 😀 Unternehmen können durch die effiziente Nutzung von unstrukturierten Daten, einschließlich Metadaten, mehr Wert aus ihren Daten ziehen.
• 😀 Der Textverarbeitungsrevolution folgt nun eine Revolution in der Bildverarbeitung, die neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet.
• 😀 Agentische KI bietet eine breitere Palette von Anwendungsmöglichkeiten als je zuvor und verändert, wie Anwendungen in Bereichen wie visuelle KI entwickelt werden.
• 😀 Die aktuelle Ära ist eine hervorragende Zeit für Entwickler, da agentische KI und Visual AI die Geschwindigkeit und die Möglichkeiten für neue Anwendungen erheblich erweitern.

Q & A

Was sind agentische Workflows und warum sind sie wichtig?

Agentische Workflows beziehen sich auf KI-Systeme, die Aufgaben autonom ausführen und verschiedene Operationen orchestrieren können. Diese Workflows sind wichtig, weil sie es Entwicklern ermöglichen, effizienter zu arbeiten und Anwendungen zu erstellen, die große Mengen an Bild- und Videodaten verarbeiten.

Wie hilft die neue Orchestrierungsschicht bei der Entwicklung von KI-Anwendungen?

Die neue Orchestrierungsschicht erleichtert Entwicklern das Erstellen von Anwendungen, indem sie eine Agentenstruktur wie Langchain bereitstellt. Diese ermöglicht eine bessere Verwaltung komplexer Abläufe, die in Agenten-KI-Systemen erforderlich sind.

Was sind einige Beispiele für die Verwendung von visueller KI in der Praxis?

Beispiele umfassen das Indizieren von Videomaterial, das Erkennen von bestimmten Objekten wie z.B. schwarzem Gepäck mit einem Regenbogenriemen und das Verarbeiten von visuellen Daten durch KI-Systeme, die schnell und genau arbeiten.

Wie tragen Agentic AI und die Geschwindigkeit der Token-Generierung zur Verbesserung von Workflows bei?

Agentic AI benötigt oft eine hohe Anzahl von Tokens, um Text oder Bilder zu verarbeiten und zu generieren. Bemühungen zur Beschleunigung der Token-Generierung, einschließlich Fortschritten in der Halbleitertechnologie, tragen dazu bei, die Effizienz von agentischen Workflows zu steigern.

Warum ist die Unterstützung von Werkzeugnutzung durch große Sprachmodelle (LLMs) eine wichtige Entwicklung?

Die Unterstützung von Werkzeugnutzung durch LLMs ist entscheidend, weil sie es ermöglicht, dass diese Modelle nicht nur auf menschliche Fragen antworten, sondern auch in agentischen Workflows agieren und spezifische Aufgaben durch die Nutzung von Werkzeugen automatisiert ausführen.

Warum ist die Bedeutung von Datenengineering mit unstrukturierten Daten gestiegen?

Mit der zunehmenden Nutzung von unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern und Videos wird Datenengineering immer wichtiger, da es hilft, diese Daten zu organisieren, zu verwalten und in einer Weise bereitzustellen, die für maschinelles Lernen und KI-Modelle nützlich ist.

Was wird durch die Entwicklung der Bildverarbeitungstechnologie in der KI möglich?

Die Fortschritte in der Bildverarbeitung ermöglichen es Unternehmen, mehr Wert aus visuellen Daten zu ziehen, was zu neuen Anwendungsfällen und Innovationen führt, die zuvor nicht möglich waren.

Was bedeutet es, dass die Textverarbeitungsrevolution bereits eingetreten ist und was folgt als Nächstes?

Die Textverarbeitungsrevolution bezieht sich auf die Fähigkeit von KI, Texte effektiv zu analysieren und zu verstehen. Die Bildverarbeitung steckt noch in den frühen Phasen, aber sie wird eine ähnliche Revolution durchlaufen, bei der KI in der Lage sein wird, visuelle Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die für viele Branchen wertvoll sein wird.

Welche Herausforderungen bestehen beim Umgang mit unstrukturierten Daten?

Die größten Herausforderungen beim Umgang mit unstrukturierten Daten bestehen darin, sie korrekt zu organisieren und zu speichern, sodass sie effektiv analysiert und genutzt werden können. Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass die Metadaten richtig verwaltet werden.

Warum ist es ein guter Zeitpunkt für Entwickler, sich mit Agentic AI auseinanderzusetzen?

Es ist ein guter Zeitpunkt für Entwickler, weil Agentic AI die Möglichkeiten erweitert, was KI-Systeme autonom tun können. Die Beschleunigung der Experimentiergeschwindigkeit und die steigende Komplexität der erstellbaren Anwendungen eröffnen neue Chancen für Innovationen und Geschäftsentwicklungen.