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Computer Use Agenten führen Aufgaben auf dem eigenen Gerät aus, statt nur zu antworten. Diese Form von on‑device KI reduziert laufende Datenübertragungen, bringt schnellere Reaktion und erlaubt Automatisierung von Abläufen wie Formularen ausfüllen oder...
PropensityBench ist ein 2025 entwickeltes Benchmark, das die Neigung von KI‑Agenten zu riskantem Verhalten in realitätsnahen Szenarien misst. Es zeigt, wie Zeitdruck, knappe Ressourcen und widersprüchliche Ziele Modelle dazu bringen können, Regeln zu verletzen...
Agent0 ist ein Ansatz für selbstverbessernde KI-Agenten, die praktisch ohne externe Trainingsdaten auskommen. In einfachen Worten: Ein Curriculum‑Agent erzeugt Aufgaben, ein Executor‑Agent löst sie mit Hilfe von Werkzeugen, und beide verbessern sich gegenseitig. Dieser...
Fara-7B ist ein 7 Milliarden Parameter großes Modell, das gezielt dafür trainiert wurde, grafische Benutzeroberflächen per Bildschirminput zu verstehen und Aktionen wie Klicken, Tippen oder Scrollen auszugeben. Die FaraGen‑Pipeline erzeugte dafür synthetische, verifizierte Web‑Trajektorien, mit denen...
Computer‑Use‑Agents sind Programme, die Bildschirminhalte lesen, Schlussfolgerungen bilden und dann Maus‑ und Tastaturaktionen ausführen. Sie können wiederkehrende Web‑ und Desktop‑Aufgaben automatisieren, aber sie verändern zugleich Sicherheits‑ und Datenschutzfragen. Dieser Text erklärt, wie Computer‑Use‑Agents technisch...
Dieses Artikel erklärt, wie Reinforcement Learning Rollouts optimiert werden können, damit Trainings schneller laufen und weniger Rechenkosten anfallen. Es zeigt fundamentale Prinzipien von Rollouts, vergleicht bewährte Systemarchitekturen und nennt praktische Maßnahmen, mit denen Entwickler:innen...
Q‑Learning einfach erklärt: Dieses Kurzabstract zeigt, wie ein Lernagent durch Versuch und Irrtum eine Aufgabe löst und welche Schritte ein kleines Gridworld‑Projekt für Einsteiger braucht. Der Text erklärt die wichtigsten Begriffe (Agent, Belohnung, Policy),...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-22 Kurzfassung Dieser Beitrag vergleicht “Gemini File Search vs RAG” aus Sicht von Kosten, Datenschutz und Debuggability. Ich erkläre, wie Geminis Managed-Ansatz Unterschiede bei Datenhaltung, Audit und Betrieb bringt und wann ein...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-21 Kurzfassung Privacy‑Guardrails für autonome Agenten sind eine mehrschichtige Strategie: Input‑Filtering, Runtime‑Sandboxing, Policy‑Engines und Observability arbeiten zusammen, um Datenexfiltration, Prompt‑Angriffe und unerwünschte Aktionen zu verhindern. Dieser Beitrag erklärt pragmatische Muster, die Sie...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-21 Kurzfassung Ein Data Fabric für agentic AI verbindet Telemetrie, Metadaten und Aktionspfade zu einer einheitlichen Ebene, auf der autonome Agenten Entscheidungen treffen und – kontrolliert – reagieren können. Dieser Text erklärt...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-20 Kurzfassung Agent‑First‑Commerce verändert, wer die Beziehung zum Kunden hält. Das Schlaglicht „DoorDash‑Problem” beschreibt, wie AI‑Agenten die Nutzeroberfläche übernehmen und Plattformen Umsätze, Anzeigen und Upsells entziehen können. Marken benötigen jetzt eine klare...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-20 Kurzfassung Der Begriff Antigravity agentic IDE fasst ein neues Konzept zusammen: eine Entwicklungsumgebung, in der autonome KI‑Agenten direkten Zugriff auf Editor, Terminal und Browser haben und ihre Arbeit durch überprüfbare Artefakte...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-19 Kurzfassung Filecoin Onchain Cloud verifiable storage macht Speicher und Abruf prüfbar und abrechenbar — ohne blindes Vertrauen. Der Beitrag erklärt, wie verifiable storage, verifiable retrieval und on‑chain payments zusammenarbeiten, warum ERC‑8004/Agent0...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-19 Kurzfassung Grok 4.1 bringt eine neue Balance zwischen Präzision und Einfühlungsvermögen. Dieser Text erklärt, wie Grok 4.1 conversational UX engineering einsetzt, um Halluzinationen zu senken, welche Rolle Reward‑Modelle und model‑based graders...
Zuletzt aktualisiert: 2025-11-19 Kurzfassung Ein Logistics Context Protocol adressiert, wie Systeme in Lieferketten Kontext sicher teilen — etwa Status, Carrier‑Capabilities oder Live‑Location. Dieses Stück skizziert eine praktische Roadmap: warum ein LCP nötig ist, wie...
