Analytische KI: Ihre Chance im Zeitalter der LLM-Agenten – Von FOMO zur Chance nutzen

Haben Sie Angst, etwas zu verpassen (FOMO), wenn es um Large Language Model (LLM)-Agenten geht? Nun ja, so ging es mir lange Zeit.

In den letzten Monaten scheinen meine Online-Newsfeeds völlig mit „Large Language Model (LLM)-Agenten“ überflutet worden zu sein: Jeder zweite Tech-Blog versucht mir zu zeigen, „wie man in 5 Minuten einen Agenten baut“. In jeder zweiten Tech-Neuigkeit wird auf ein weiteres schickes Startup hingewiesen, das Produkte auf Basis von Large Language Model (LLM)-Agenten entwickelt, oder auf ein großes Tech-Unternehmen, das eine neue Bibliothek zum Erstellen von Agenten oder ein Agentenprotokoll mit einem schicken Namen herausbringt (haben Sie genug von MCP oder Agent2Agent gesehen?).

Plötzlich scheint es, als gäbe es überall große Sprachmodelle (LLMs). All diese auffälligen Demos zeigen, dass diese digitalen Monster mehr als fähig zu sein scheinen, Code zu schreiben, Arbeitsabläufe zu automatisieren und Erkenntnisse zu gewinnen, und dass sie offenbar drohen, … nun ja, so ziemlich alles zu ersetzen.

Leider teilen auch viele unserer Geschäftskunden diese Ansicht. Sie fordern aktiv die Integration von Proxy-Funktionen in ihre Produkte. Sie zögern nicht, neue Projekte zur Wirkstoffentwicklung zu finanzieren, aus Angst, gegenüber der Konkurrenz bei der Nutzung dieser neuen Technologie ins Hintertreffen zu geraten.

Als Praktiker derAnalytische Künstliche IntelligenzNachdem ich die beeindruckenden Agentendemos meiner Kollegen und die begeisterten Kritiken der Kunden gesehen hatte, muss ich zugeben, dass ich eine starke Angst hatte, etwas zu verpassen (FOMO).

Ich habe mich ehrlich gefragt: Wird meine Arbeit irrelevant?

Nachdem ich mit dieser Frage gerungen hatte, kam ich zu folgendem Schluss:

Nein, das ist überhaupt nicht der Fall.

In diesem Blogbeitrag möchte ich meine Gedanken darüber teilen, warum der schnelle Aufstieg von Large Language Model (LLM)-Agenten Die Bedeutung analytischer künstlicher Intelligenz. Ich bin sogar der Meinung, dass es das Gegenteil bewirkt: Es schafft beispiellose Möglichkeiten sowohl für analytische als auch für agentenbasierte KI.

Lassen Sie uns herausfinden, warum.

Bevor wir ins Detail gehen, klären wir kurz die Terminologie:

• Analytische KIIch beziehe mich hauptsächlich auf statistische Modellierungs- und maschinelle Lerntechniken, die auf quantitative und numerische Daten angewendet werden. Berücksichtigen Sie industrielle Anwendungen wie Anomalieerkennung, Zeitreihenprognosen, Produktdesignoptimierung, vorausschauende Wartung, digitale Zwillinge usw.
• Große Sprachmodell-Agenten (LLM-Agenten):Ich beziehe mich auf KI-Systeme, die große Sprachmodelle (LLMs) als Kern verwenden und Aufgaben autonom ausführen können, indem sie natürliches Sprachverständnis, Argumentation, Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung kombinieren.

• Analytische KIIch beziehe mich hauptsächlich auf statistische Modellierungs- und maschinelle Lerntechniken, die auf quantitative und numerische Daten angewendet werden. Berücksichtigen Sie industrielle Anwendungen wie Anomalieerkennung, Zeitreihenprognosen, Produktdesignoptimierung, vorausschauende Wartung, digitale Zwillinge usw.
• Große Sprachmodell-Agenten (LLM-Agenten):Ich beziehe mich auf KI-Systeme, die große Sprachmodelle (LLMs) als Kern verwenden und Aufgaben autonom ausführen können, indem sie natürliches Sprachverständnis, Argumentation, Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung kombinieren.

 

Standpunkt 1: Analytische KI bietet die entscheidende quantitative Grundlage für Agenten großer Sprachmodelle (LLM).

Trotz beeindruckender Fähigkeiten beim Verstehen und Generieren natürlicher Sprache fehlt es großen Sprachmodellen (LLMs) grundsätzlich an der quantitativen Genauigkeit, die für viele industrielle Anwendungen erforderlich ist. Hier wird analytische KI unverzichtbar, da Agenten großer Sprachmodelle (LLM) die notwendige solide mathematische Grundlage bieten.

Es gibt einige wichtige Möglichkeiten, wie analytische KI die Leistung steigern kann, indem sie Agenten für große Sprachmodelle (LLM) mit präzisen mathematischen Grundlagen ausstattet und sicherstellt, dass sie im Einklang mit der Realität funktionieren:

 

🛠️ Analytische künstliche Intelligenz als unverzichtbares Werkzeug

Die Integration analytischer KI als spezialisierte, aufrufbare Tools ist das gängigste Muster, um Agenten für große Sprachmodelle (LLM) mit einer quantitativen Grundlage auszustatten.

Es gab bereits vor dem aktuellen Hype um große Sprachmodelle eine lange Tradition, branchenübergreifend spezialisierte analytische KI-Tools zu entwickeln, um Herausforderungen mithilfe realer Betriebsdaten zu bewältigen. Diese Herausforderungen, sei es die Vorhersage der Gerätewartung oder die Prognose des Energieverbrauchs, erfordern eine hohe numerische Genauigkeit und erweiterte Modellierungsfunktionen. Ehrlich gesagt unterscheiden sich diese Fähigkeiten grundlegend von den linguistischen und inferenzielle Stärken, die die heutigen großen Sprachmodelle auszeichnen.

Diese solide Grundlage für analytische KI ist nicht nur relevant, sondern unerlässlich für die Etablierung großer Sprachmodellagenten mit realistischer Genauigkeit und Betriebszuverlässigkeit. Das Hauptmotiv ist hier Trennung der InteressenÜberlassen Sie das Verständnis, die Schlussfolgerung und die Planung großen Sprachmodellagenten, während analytische KI-Tools die spezialisierten quantitativen Analysen durchführen, für die sie trainiert wurden.

In diesem Modell können analytische KI-Tools mehrere wichtige Rollen spielen. In erster Linie können sie Erweiterung der Agentenfunktionen Mit übernatürlichen analytischen Fähigkeiten, die ihm von Natur aus fehlen. Sie können auch Überprüfen Sie die Agentenausgaben/Hypothesen im Vergleich zu echten Daten und erlernten Mustern. Schließlich können sie Auferlegung materieller Beschränkungen, wodurch sichergestellt wird, dass die Agenten in einem realistisch realisierbaren Raum agieren.

Um ein konkretes Beispiel zu nennen: Stellen Sie sich einen großen Sprachmodell-Agenten vor, dessen Aufgabe darin besteht, einen komplexen Halbleiterherstellungsprozess zu optimieren, um die Produktivität zu steigern und die Stabilität aufrechtzuerhalten. Anstatt sich ausschließlich auf Textprotokolle/Bedienernotizen zu verlassen, interagiert der Agent kontinuierlich mit einer Reihe spezialisierter analytischer KI-Tools, um in Echtzeit ein quantitatives und kontextbezogenes Verständnis des Prozesses zu erlangen.

Um beispielsweise das Ziel eines hohen Durchsatzes zu erreichen, fragt der Agent XGBoost-Modell Vortrainiert, um die potenzielle Produktivität basierend auf Hunderten von Sensormesswerten und Prozessparametern vorherzusagen. Dadurch erhält der Agent Einblick in die Qualitätsergebnisse.

Um die Prozessstabilität für eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten, ruft der Agent gleichzeitig Autoencoder-Modell (Vorab trainiert anhand normaler Prozessdaten), um potenzielle Geräteanomalien oder Fehlfunktionen zu identifizieren Vorher Um die Produktion zu stören.

Wenn potenzielle Probleme auftreten, wie vom Anomalieerkennungsmodell angezeigt, sollte der Agent idealerweise Kurskorrekturen vornehmen. Dazu bedarf es Constraint-basiertes Optimierungsmodell, das einen Algorithmus verwendet Bayesianische Optimierung Um optimale Anpassungen der Prozessparameter zu empfehlen.

In diesem Szenario fungiert der große Sprachmodell-Agent im Wesentlichen als intelligenter Koordinator. Es interpretiert übergeordnete Ziele, plant Abfragen an geeignete analytische KI-Tools, leitet deren quantitative Ergebnisse ab und übersetzt diese komplexen Analysen in umsetzbare Erkenntnisse für die Betreiber oder löst sogar automatisierte Anpassungen aus. Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass große Sprachmodellagenten bei der Bewältigung komplexer, realer industrieller Probleme robust und zuverlässig bleiben.

 

🪣 Analytische KI als digitale Testumgebung

Analytische KI ist nicht nur ein aufrufbares Werkzeug, sondern bietet auch eine weitere wichtige Funktion: die Erstellung Simulationsumgebungen Realismus, bei dem Agenten großer Sprachmodelle (LLM) trainiert und evaluiert werden, bevor sie mit der physischen Welt interagieren. Dies ist insbesondere in industriellen Umgebungen wertvoll, wo ein Ausfall schwerwiegende Folgen haben kann, beispielsweise Geräteschäden oder Sicherheitsvorfälle. Diese digitale Simulation ist unerlässlich, um die Betriebssicherheit zu gewährleisten und die Leistung zu verbessern.

Analytische KI-Techniken verfügen über das Potenzial, äußerst präzise Darstellungen industrieller Anlagen oder Prozesse zu erstellen, indem sie sowohl aus historischen Betriebsdaten als auch aus zugrunde liegenden physikalischen Gleichungen lernen (denken Sie an Methoden wie physikalisch fundierte neuronale Netzwerke). Das ist unglaublich Digitale Zwillinge Erfasst die grundlegenden physikalischen Prinzipien, Betriebsbeschränkungen und inhärenten Variabilität des Systems. Der Einsatz dieser digitalen Zwillinge ermöglicht genaue Analysen und zuverlässige Vorhersagen.

In dieser virtuellen Welt, die auf analytischer KI basiert, kann ein Large Language Model (LLM)-Agent trainiert werden, indem zunächst simulierte Sensordaten empfangen werden, Entscheidungen über Steuerungsaktionen getroffen werden und dann die von der analytischen KI-Simulation berechneten Systemreaktionen beobachtet werden. Dadurch können Agenten viele Trial-and-Error-Lernzyklen in wesentlich kürzerer Zeit durchlaufen und sich sicher einer Vielzahl realistischer Betriebsbedingungen aussetzen. Dies beschleunigt den Entwicklungsprozess und reduziert Risiken.

Zusätzlich zur Schulung von Agenten bieten diese Simulationen, die auf analytischer KI basieren, eine kontrollierte Umgebung für Bewertung und Vergleich Testen Sie die Leistung und Robustheit verschiedener Agent-Setup-Versionen oder Kontrollrichtlinien genau, bevor Sie sie in der realen Welt einsetzen. Diese umfassende Auswertung gewährleistet optimale Leistung und Zuverlässigkeit.

Um ein konkretes Beispiel zu nennen, betrachten wir den Fall der Stromnetzverwaltung. Ein Large Language Model (LLM)-Agent (oder mehrere Agenten), der zur Optimierung der Integration erneuerbarer Energien entwickelt wurde, kann in einer solchen simulierten Umgebung getestet werden, die von mehreren analytischen KI-Modellen unterstützt wird: Wir können ein Modell haben Physikalisch fundiertes neuronales Netzwerk (PINN) zur Beschreibung komplexer dynamischer Energieflüsse. Möglicherweise verfügen wir auch über probabilistische Prognosemodelle, um realistische Wettermuster und ihre Auswirkungen auf die Erzeugung erneuerbarer Energien zu simulieren. In dieser umfangreichen Umgebung können die Agenten des Large Language Model (LLM) lernen, ausgefeilte Entscheidungsrichtlinien zu entwickeln, um das Netzwerk bei unterschiedlichen Wetterbedingungen auszugleichen, ohne tatsächliche Dienstunterbrechungen zu riskieren. Dies ermöglicht eine effiziente und nachhaltige Bewirtschaftung des Stromnetzes.

Unterm Strich ist zu sagen, dass ohne analytische KI nichts davon möglich wäre. Es bildet die quantitative Grundlage und die physikalischen Einschränkungen, die die Entwicklung sicherer und effizienter Wirkstoffe ermöglichen. Analytische KI ist der Grundstein für die Entwicklung intelligenter und zuverlässiger Systeme.

 

📈 Analytische Künstliche Intelligenz als operatives Werkzeug

Wenn wir nun das Gesamtbild aus einer neuen Perspektive betrachten, Ist ein Large Language Model (LLM)-Agent – ​​oder sogar ein Team davon – nicht einfach eine andere Art von Betriebssystem, das wie jedes andere Industriegut/jeder andere Industrieprozess verwaltet werden muss?

Dies bedeutet effektiv, dass alle Prinzipien der Gestaltung, Optimierung und Überwachung von Systemen weiterhin gelten. Und wissen Sie was? Analytische KI ist genau das richtige Werkzeug dafür.

Auch hier hat die analytische KI das Potenzial, uns über das experimentelle Ausprobieren (aktuelle Praktiken) hinauszuführen und uns zu neuen Wegen zu führen, Objektivität وDatengesteuert Zur Verwaltung intelligenter Systeme. Wie wäre es mit Bayesianischer Optimierungsalgorithmus Um die Agentenarchitektur und -konfigurationen zu entwerfen? Wie sieht es mit der Akkreditierung aus? Operations Research-Techniken Um die Zuweisung von Rechenressourcen zu verbessern oder Auftragswarteschlangen effizient zu verwalten? Wie steht es mit der Verwendung von Methoden? Anomalieerkennung in Zeitreihen Um Agenten auf Echtzeitverhalten aufmerksam zu machen?

Die Behandlung eines Large Language Model (LLM)-Agenten als komplexes System, das einer quantitativen Analyse unterzogen wird, eröffnet viele neue Möglichkeiten. Es ist genau diese durch analytische KI ermöglichte operative Disziplin, die diese Agenten von bloßen „Demonstrationsmitteln“ zu etwas Zuverlässigem, Effizientem und „wirklich Nützlichem“ im modernen Industriebetrieb machen kann.

 

Standpunkt 2: Analytische KI kann durch Large Language Model (LLM)-Agenten dank ihrer kontextuellen Intelligenz verstärkt werden..

Wir haben ausführlich darüber diskutiert, wie wichtig analytische KI für das Ökosystem großer Sprachmodellagenten ist. Aber diese starke Synergie wirkt in beide Richtungen. Analytische KI kann außerdem die einzigartigen Stärken großer Sprachmodellagenten nutzen, um ihre Benutzerfreundlichkeit, Effektivität und letztlich ihre Auswirkungen in der realen Welt zu verbessern. Dies sind die Punkte, die Anwender analytischer KI im Zusammenhang mit großen Sprachmodellagenten nicht verpassen sollten, da sie die Datenanalyse und Entscheidungsprozesse erheblich verbessern können.

 

🧩 Von vagen Zielen zu lösbaren Problemen

Der Analysebedarf beginnt häufig mit einem allgemeinen, vagen Geschäftsziel, wie etwa: „Wir müssen die Produktqualität verbessern.“ Um dieses Ziel zu erreichen, müssen Praktiker der analytischen KI wiederholt klärende Fragen stellen, um die wahren Zielfunktionen, spezifischen Einschränkungen und verfügbaren Eingabedaten aufzudecken, was zwangsläufig zu einem sehr zeitaufwändigen Prozess führt. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der relevanten Key Performance Metrics (KPIs).

Die gute Nachricht ist, dass Large Language Model (LLM)-Agenten hier hervorragende Ergebnisse erzielen. Sie können diese mehrdeutigen Abfragen in natürlicher Sprache interpretieren, klärende Fragen stellen und sie in gut strukturierte quantitative Probleme formulieren, die von analytischen KI-Tools direkt bearbeitet werden können. Dadurch wird der Prozess der Problemidentifizierung und -formulierung erheblich beschleunigt und den Datenanalyseteams wird wertvolle Zeit gespart.

 

📚 Anreicherung analytischer KI-Modelle mit Kontext und Wissen

Herkömmliche analytische KI-Modelle arbeiten hauptsächlich mit numerischen Daten. Bei weitgehend ungenutzten unstrukturierten Daten können Large Language Model (LLM)-Agenten sehr hilfreich sein, um nützliche Informationen für die quantitative Analyse zu extrahieren.

Beispielsweise können Agenten großer Sprachmodelle (LLM) Dokumente/Berichte/Textprotokolle analysieren, um wichtige Muster zu erkennen, und diese qualitativen Beobachtungen in quantitative Merkmale umwandeln, die von analytischen KI-Modellen verarbeitet werden können. Oftmals verbessert ein Schritt Feature-Engineering Dies verbessert die Leistung analytischer KI-Modelle erheblich, indem es ihnen Zugriff auf in unstrukturierten Daten eingebettete Erkenntnisse gibt, die ihnen sonst möglicherweise entgehen würden. Um die Genauigkeit von Modellen zu verbessern, ist eine erweiterte Feature-Entwicklung unerlässlich.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist Datenbeschriftung. Hier können Large Language Model (LLM)-Agenten automatisch genaue Klassenbezeichnungen und Anmerkungen generieren. Durch die Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten können sie die Entwicklung leistungsstarker überwachter Lernmodelle erheblich beschleunigen.

Schließlich, indem wir die Vorteile von Wissen Large Language Models (LLM)-Agenten, ob Vorab trainiert Im Large Language Model (LLM) oder Aktiv gesucht In externen Datenbanken können Large Language Model (LLM)-Agenten die Einrichtung komplexer Analyse-Pipelines automatisieren. Large Language Model (LLM)-Agenten können basierend auf Problemmerkmalen geeignete Algorithmen und Parametereinstellungen empfehlen [1], Code zur Implementierung maßgeschneiderter Problemlösungsstrategien generieren oder sogar automatisch Experimente zur Feinabstimmung von Hyperparametern durchführen [2].

 

💡Von technischen Ergebnissen zu umsetzbaren Erkenntnissen

Analytische KI-Modelle neigen dazu, dichte Ergebnisse zu produzieren und deren korrekte Interpretation erfordert Fachwissen und Zeit. Andererseits können Agenten großer Sprachmodelle (LLMs) als „Übersetzer“ fungieren, indem sie diese dichten quantitativen Ergebnisse in klare, zugängliche Erklärungen in natürlicher Sprache umwandeln.

Diese Rolle der Interpretierbarkeit spielt eine entscheidende Rolle in erklärt Entscheidungen werden von analytischen KI-Modellen auf eine Weise getroffen, die menschliche Bediener schnell verstehen und umsetzen können. Darüber hinaus können diese Informationen für Modellentwickler von großem Wert sein, um Modellausgaben zu validieren, potenzielle Probleme zu identifizieren und die Modellleistung zu verbessern. Dieser Prozess fördert ein tieferes Verständnis von KI-Prozessen.

Zusätzlich zu den technischen Erklärungen können LLM-Agenten auch personalisierte Antworten für unterschiedliche Zielgruppen generieren: Technische Teams erhalten detaillierte methodische Erklärungen, Betriebsmitarbeiter erhalten praktische Hinweise und Führungskräfte erhalten Zusammenfassungen mit Kennzahlen zu den geschäftlichen Auswirkungen. Diese Anpassung stellt sicher, dass die richtigen Informationen die richtigen Interessengruppen erreichen.

Indem wir als Übersetzer Zwischen analytischen Systemen und menschlichen Benutzern können Large Language Model (LLM)-Agenten den praktischen Wert analytischer KI erheblich steigern.

 

Standpunkt 3: Vielleicht liegt die Zukunft in einer echten Zusammenarbeit zwischen analytischer KI und Agenten-KI.

Unabhängig davon, ob Agenten großer Sprachmodelle (LLM) analytische KI-Tools aufrufen oder analytische Systeme LLM-Agenten zur Interpretation verwenden, drehte es sich bei den Ansätzen, die wir bisher besprochen haben, immer darum, dass ein KI-Typ für einen anderen verantwortlich ist. Dies führt tatsächlich zu mehreren Einschränkungen, die einer Untersuchung wert sind.

In erster Linie werden analytische KI-Komponenten im aktuellen Modell nur als passive Werkzeuge verwendet und nur dann aufgerufen, wenn das große Sprachmodell dies beschließt. Dies hindert sie daran, proaktiv Erkenntnisse einzubringen oder Annahmen in Frage zu stellen.

Außerdem ist die typische Agentenschleife „Planen-Anrufen-Reagieren-Handeln“ sequentieller Natur. Dies kann für Aufgaben ineffizient sein, die von paralleler Verarbeitung oder asynchroner KI-Interaktion profitieren könnten.

Ein weiterer limitierender Faktor ist die begrenzte Bandbreite der Verbindung. API-Aufrufe sind möglicherweise nicht in der Lage, den umfassenden Kontext bereitzustellen, der für einen echten Dialog oder den Austausch zwischen Zwischenschlussfolgerungen erforderlich ist.

Schließlich ist das Verständnis großer Sprachmodellagenten für analytische KI-Tools oft auf eine präzise Dokumentation und ein Parameterschema angewiesen. Bei großen Sprachmodellagenten kommt es häufig zu Fehlern bei der Toolauswahl, während analytischen KI-Komponenten der Kontext fehlt, um zu erkennen, wann sie missbraucht werden.

Nur weil das Muster des Werkzeugrückrufs heute weit verbreitet ist, heißt das nicht zwangsläufig, dass es in Zukunft genauso aussehen wird. Vielleicht liegt die Zukunft in einem echten Peer-to-Peer-Zusammenarbeitsmodell, in dem keine einzelne KI dominiert.

Wie könnte das in der Praxis aussehen? Ein interessantes Beispiel, das ich gefunden habe, ist eine Lösung von Siemens [3].

In ihrem Smart-Factory-System gibt es ein digitales Zwillingsmodell, das den Zustand der Ausrüstung ständig überwacht. Bei einer Verschlechterung des Getriebezustands wartet das analytische KI-System nicht auf eine Abfrage, sondern schlägt proaktiv Alarm. Der Copilot LLM-Agent überwacht denselben Ereignisvektor. Bei einer Warnung führt es (1) einen Quervergleich mit den Wartungsaufzeichnungen durch, (2) „fordert“ den Zwilling auf, Simulationen mit bevorstehenden Schichtmustern erneut auszuführen und (3) empfiehlt dann Plananpassungen, um kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Das Besondere an diesem Beispiel ist, dass das analytische KI-System nicht nur ein passives Werkzeug ist. Vielmehr beginnt der Dialog, wenn er nötig ist.

Dies ist natürlich nur eine mögliche Systemarchitektur. Weitere Trends, wie beispielsweise Multi-Agenten-Systeme mit spezialisierten kognitiven Funktionen oder vielleicht sogar Cross-Training Für diese Systeme ist es wichtig, Hybridmodelle zu entwickeln, die Aspekte beider KI-Systeme berücksichtigen (so wie Menschen integrierte mathematische und linguistische Denkprozesse entwickeln) oder sich einfach inspirieren zu lassen von Gruppenlerntechniken Etabliert durch die Behandlung großer Sprachmodelle und analytischer KI-Agenten als unterschiedliche Modelltypen, die auf systematische Weise kombiniert werden können. Die zukünftigen Möglichkeiten sind endlos.

Allerdings stellen diese auch faszinierende Forschungsherausforderungen dar. Wie wir gestalten gemeinsame Darstellungen? Welche Struktur unterstützt am besten? asynchroner Informationsaustausch? Was ist das Kommunikationsprotokolle Das Ideal zwischen analytischer KI und Agenten?

Diese Fragen stellen neue Horizonte dar, die sicherlich die Fachkompetenz von Praktikern der analytischen KI erfordern. Auch hier gilt: Fundierte Kenntnisse zum Aufbau analytischer Modelle mit quantitativer Genauigkeit sind nicht überflüssig, sondern für den Aufbau dieser Hybridsysteme der Zukunft unerlässlich.

 

Vierte Perspektive: Lasst uns eine integrative Zukunft annehmen.

Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, liegt die Zukunft nicht in „analytischer KI vs. Large Language Model (LLM)-Agenten“, sondern Analytische KI + Large Language Models (LLM)-Agenten.

Anstatt also Angst vor großen Sprachmodell-Agenten (LLM) zu haben, bin ich nun mit neuer Begeisterung für die sich entwickelnde Rolle der analytischen KI gespannt. Die analytischen Grundlagen, die wir geschaffen haben, sind nicht veraltet; Sie sind wesentliche Bestandteile eines leistungsfähigeren KI-Ökosystems.

Lasst uns bauen.

المراجع

[1] Chen et al., PyOD 2: Eine Python-Bibliothek zur Ausreißererkennung mit LLM-gestützter Modellauswahl. arXiv, 2024.

[2] Liu et al., Große Sprachmodelle zur Verbesserung der Bayes'schen Optimierung. arXiv, 2024.

[3]. Siemens präsentiert auf der CES 2025 bahnbrechende Innovationen in der industriellen KI und der digitalen Zwillingstechnologie. Pressemitteilung, 2025.