Nitin Singhal, VP of Engineering (Data, AI, and Integrations) at SnapLogic
Nitin Singhal 是一位经验丰富的技术和产品领导者，拥有超过 25 年的行业经验。他目前担任 SnapLogic 的工程副总裁，专注于负责任地集成应用程序和系统，利用 Agentic 架构为全球受众释放数据潜力。在加入 SnapLogic 之前，Nitin 是 […]Nitin Singhal，SnapLogic 工程副总裁（数据、AI 和集成）一文首先出现在 Unite.AI 上。
Weekly Review 29 November 2024
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：看起来每个人都在加入诉讼潮流。这种情况可能会持续下去，直到对使用数据训练人工智能是否构成复制数据做出最终裁决：https://techcrunch.com/2024/11/18/indian-news-agency-sues-openai-alleging-copyright-infringement/虽然大多数人对生成人工智能持乐观态度，但安全专家并不热衷于它：https://www.techrepublic.com/article/ciso-
AI Agent Workflows: A Complete Guide on Whether to Build With LangGraph or LangChain
深入研究由同一创建者开发的两个库 — LangChain 和 LangGraph：它们的关键构建块、它们如何处理核心功能，以及如何根据你的用例决定使用哪个库语言模型已经为用户如何与 AI 系统交互以及这些系统如何通过自然语言相互通信提供了可能性。当企业想要使用 Agentic AI 功能构建解决方案时，第一个技术问题通常是“我使用什么工具？”对于那些急于入门的人来说，这是第一个障碍。来源：Dalle-3在本文中，我们将探讨用于构建 Agentic AI 应用程序的两个最流行的框架 — LangChain 和 LangGraph。在本文结束时，你应该彻底了解关键构建块，了解每个框架在处理核心功能
Key Insights for Teaching AI Agents to Remember
根据对 Autogen 的“可教代理”的实验，提出构建强大记忆能力的建议记忆无疑正在成为 Agentic AI 的一个重要方面。随着 AI 代理用例的复杂性不断增加，这些代理从过去的经验中学习、利用存储的业务特定知识以及根据累积信息适应不断变化的场景的需求也在不断增加。在我之前的文章“AI 中的记忆：主要优势和投资考虑因素”中，我探讨了记忆对 AI 至关重要的原因，讨论了其在回忆、推理和持续学习中的作用。然而，这篇文章将直接深入研究记忆的实现，通过流行的代理框架 Autogen 中的“可教性”功能来检查其影响。注意：虽然这篇文章本质上是技术性的，但它为希望评估记忆在 Agentic AI 系统
适合长期 W/E 的六项 Nerdy AI 活动。StoryDiffusion。AI 代理堆栈。AI 城镇游戏。最新的上下文学习。KANs Alt 到 MLP。Amazon Q Assitant。带有 llama3 的 Agentic RAG。WildChat 数据集。
新的开放式混合专家模型。Jamba SSM-MoE。Qwen1.5-MoE-A2.7B。DBRX 132B MoE。frankenMoEs。AI Agentic 工作流。1 位 ML 模型。OpenDevin。AgentStudio。
