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Comment résoudre les cascades d'erreurs chez les agents - Évaluer les agents
Explorez comment les erreurs se multiplient dans les systèmes d'IA multi-tours et apprenez à utiliser des "agents d'évaluation" pour l'évaluation des trajectoires afin d'améliorer les performances des agents grâce à des exemples d'échecs réels et des techniques d'évaluation pratiques.
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L'avenir des garde-fous - Cadres de gestion des risques pour les applications d'IA générative
Explorez des cadres de gestion des risques complets pour les applications d'IA générative, couvrant les approches d'évaluation de la fiabilité pour les chatbots et agents autonomes augmentés par RAG afin de minimiser les modes de défaillance dans les déploiements réels.
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Session intensive sur l'IA - Démystifier les concepts de l'apprentissage automatique
Plongez dans une exploration accessible des concepts de l'apprentissage automatique, des acronymes et des fondements mathématiques à travers des illustrations colorées et des métaphores conçues pour démystifier l'ingénierie de l'intelligence artificielle.
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Automatisation alimentée par l'IA : suralimentez les flux de travail intensifs en données avec des agents intelligents
Découvrez comment transformer des données non structurées en informations exploitables en utilisant des agents d'IA, automatisant les flux de travail intensifs en données pour les analystes et les travailleurs du savoir traitant des PDF, des contrats et des documents réglementaires.
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Plus de baratin : comment et quand vraiment tirer parti de l'IA
Découvrez des cadres pratiques pour l'évaluation de la mise en œuvre de l'IA, apprenez quand choisir l'IA par rapport à des méthodes plus simples. Obtenez des perspectives basées sur les données pour construire des bases de qualité et une gouvernance avant de poursuivre des solutions d'IA.
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L'analytique et le côté sombre du cycle de développement de l'analytique
Explorez les conséquences imprévues du cycle de développement de l'analytique, y compris la marginalisation des parties prenantes et les goulots d'étranglement, et découvrez des solutions pour restaurer l'accès aux données tout en maintenant les normes de gouvernance.
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L'IA va briser votre plateforme de données - êtes-vous prêt ?
Découvrez comment les charges de travail imprévisibles de l'IA perturberont les plateformes de données traditionnelles, nécessitant de nouvelles approches pour gérer des modèles de requêtes chaotiques, des contraintes de latence plus strictes et des stratégies d'optimisation en évolution.
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TapeAgents : Un cadre puissant pour construire et optimiser des agents IA
Découvrez TapeAgents, un cadre pour le développement d'agents IA doté de fonctionnalités d'enregistrement "bande" qui capturent les actions, pensées et observations des agents, permettant une transparence inédite et une optimisation basée sur les données pour des applications robustes dans le monde réel.
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Mise à l'échelle de GenAI et des flux de travail agentiques pour des solutions pratiques avec Zerve
Découvrez comment des entreprises comme Canal+ et la NASA développent l'IA générative grâce au moteur de calcul distribué de Zerve, transformant ainsi l'IA expérimentale en solutions commerciales rentables tout en rationalisant le développement et en réduisant les coûts d'infrastructure.
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Le modèle n'est pas le produit - Défis dans la création d'applications d'IA réussies
Découvrez pourquoi des modèles de fondation puissants ne garantissent pas des produits d'IA réussis. Explorez les considérations d'ingénierie, d'UX et de commerce qui comblent le fossé entre les capacités des modèles et la résolution de problèmes réels des utilisateurs.
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Chaos par Design : Test basé sur la Simulation pour les Agents IA
Explorez les tests basés sur la simulation pour les agents d'intelligence artificielle dans des scénarios complexes où les approches traditionnelles échouent. Découvrez comment les environnements de simulation déterministes aident à tester des agents naviguant dans des systèmes dynamiques sans solutions prédéfinies.
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Comment construire votre propre routeur modèle
Découvrez comment créer des routeurs modèles qui optimisent la sélection des LLM, améliorant la précision de 25 % tout en réduisant les coûts de 90 % grâce à des méthodologies de routage intelligentes pour des systèmes d'IA multi-modèles.
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