LF AI & Data Foundation
Forschung
Warum agentische KI-Systeme jedes Mal andere Ergebnisse liefern können
Agentische KI-Anwendungen können auf dieselbe Anfrage unterschiedliche Ergebnisse liefern. Gründe sind die Modellinferenz, sich verändernde Komponenten und die Art, wie…
Für EntwicklerStudierende lernen, wie Open-Source-Werkzeuge KI-Demos zu verlässlichen Systemen machen
Bei einer Abendveranstaltung an der San José State University am 19. Oktober 2026 lernten Studierende vier Werkzeuge kennen, die die Lücke zwischen einer…
Für EntwicklerEgerias Nanny Connectors sollen KI-Kontext aktuell und vertrauenswürdig halten
Das Projekt Egeria, eine Initiative von LF AI & Data für offene Metadaten und Governance, hat eine Familie von „Nanny Connectors“ vorgestellt, die die Pflege der…