Übersicht: Stanford CME295 Transformer und Large Language Models
Der Stanford-Kurs CME295 zu Transformer und Large Language Models behandelt kritische Fortschritte in Agentensystemen, Harness-Engineering, Diffusion-LLMs und On-Policy-Distillation. Diese Themen stellen bedeutende Entwicklungen des vergangenen Jahres dar und bilden den Kernlehrplan des kommenden Angebots. Der Kurs zielt darauf ab, Fachkräfte mit den neuesten technischen Rahmenwerken und Methoden auszustatten, die das Feld vorantreiben. Die Einschreibung ist für Personen geöffnet, die diese sich weiterentwickelnden Technologien beherrschen möchten.
DeepSeek hat sein eigenes Claude Code als Open Source veröffentlicht
DeepSeek hat den DeepSeek Harness veröffentlicht, ein Open-Source-Agenten-Framework, das unter der MIT-Lizenz steht und eine modulare Cordis-Architektur nutzt, bei der jede Komponente als Plugin fungiert. Dieses System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Modellen, Tools, Sandboxes und Benutzeroberflächen, während gleichzeitig eine vollständige Nachvollziehbarkeit von Agenten-Aktionen über einen dedizierten Verlaufsbereich gewährleistet wird. Die Plattform unterstützt mehrere Laufzeitmodi, darunter Standard-, Code-, Minimal- und Creator-Modi, was eine flexible Bereitstellung für sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Entwicklungsaufgaben ermöglicht. Obwohl sich das Tool derzeit noch in der Vorschau-Phase befindet, bietet es sofortigen Zugriff auf verschiedene Modell-Anbieter und erfordert für die lokale Einrichtung lediglich Node.js und einen API-Schlüssel.