Allen Institute for AI

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Agenten 🇺🇸

Was uns der Bau des Shippy-Agenten gelehrt hat: Wie man zuverlässige KI-Agenten für operative Aufgaben entwickelt

Das Skylight-Team (Ai2) hat seine Erfahrungen bei der Entwicklung von Shippy geteilt, einem KI-Agenten für maritime Lageerkennung. Die größte Herausforderung ist die Gewährleistung von Zuverlässigkeit unter risikoreichen Bedingungen. Die Architektur von Shippy umfasst eine "Seele" (System-Prompt), Fähigkeiten (Markdown-Dateien) und Konfiguration. Für Determinismus verwendet der Agent eine CLI anstelle direkter API-Aufrufe. Jeder Benutzer arbeitet in einer isolierten Sitzung über die Mothership-Plattform. Die Agentenbewertung erfolgt auf Live-Daten mit benutzerdefinierten Szenarien; Shippy steht für Tests durch frühe Nutzer offen.

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Anthropic

Hugging Face blog27.07 · 02:03

Open Source 🇺🇸

Gigatoken: BPE-Tokenizer in Rust codiert Text mit 24,53 GB/s, bis zu 989x schneller als HuggingFace Tokenizers

Der Stanford-Doktorand Marcel Roed hat Gigatoken veröffentlicht, einen BPE-Tokenizer in Rust mit Python-Bindungen, der Geschwindigkeiten von bis zu 24,53 GB/s auf einem 144-Kern-AMD-EPYC erreicht – 989x schneller als HuggingFace Tokenizers und 681x schneller als tiktoken. Der Geschwindigkeitszuwachs resultiert aus einem handgeschriebenen SWAR-Pre-Tokenizer und Pre-Token-Caching.

OpenAI

Hugging Face

Google/DeepMind