Aktuelle Berichte, Erklärungen und verbundene Technologiethemen.
Google hat EmbeddingGemma 2 angekündigt, ein offenes Modell mit multimodalen Einbettungsfunktionen für Text, Bilder, Audio und Video in einem einheitlichen Raum, das für den lokalen Betrieb auf Geräten entwickelt wurde. Das Modell umfasst 740 Millionen Parameter, unterstützt einen Kontext von bis zu 8.000 Tokens und bietet Möglichkeiten zur Verringerung des Speicher- und Arbeitsspeicherverbrauchs.
Susan Chang von Elastic erläutert, wie Teams von verstreuten Bewertungen für KI-Agenten zu einem einheitlichen Framework übergingen, das programmatische Bewertungen, LLM-as-a-judge und tiefgehendes Tracing kombiniert. Die Erfahrung zeigt, dass Automatisierung den Bedarf an Fachexperten nicht beseitigt, insbesondere beim Aufbau von Testdaten und bei der Kalibrierung von Metriken.