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LLM-Forschung

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  • Generative AI Guide — Ein Leitfaden zu Lernpfaden, Forschung, Kursen, Tools und Interviewvorbereitung für generative KI.
  • LLM — Eine Auswahl an Fachartikeln, Trainings- und Bereitstellungswerkzeugen, Kursen, Tutorials, öffentlichen Modell-Checkpoints und APIs für LLMs.
  • LLM Resources — Eine Sammlung von Forschung, Datensätzen, Tools, Kursen und praktischen Ressourcen zu großen Sprachmodellen.
  • LLM Strawberry — Eine Auswahl von Forschungsarbeiten, technischen Berichten, Vorträgen, Kursen und Blogs zu OpenAI Strawberry (o1) und dem Schlussfolgern mit großen Sprachmodellen.
  • RLHF — Forschungsarbeiten, Codebasen, Datensätze, Blogs und Bücher zu Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback.

HagiCode

HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz. Vielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar – für ein ansprechendes Entwicklungserlebnis.

Entdecken Sie ein ansprechendes Entwicklungserlebnis mit vielseitigen, komfortablen Interaktionen in der Benutzeroberfläche.

HagiCode besuchenDokumentation lesen
  • IntelligentOpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen umsetzbaren Weg vom Vorschlag über Design und Aufgaben bis zur Auslieferung.
  • EffizientMulti-Agent-Ausführung führt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel aus, über mehrere Repositories und die Agent CLIs, die Sie bereits nutzen.
  • InteressantVielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar.

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Aus Ideen wird ausgelieferte Software.

HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz: OpenSpec-Workflows planen die Änderung, Multi-Agent-Ausführung setzt sie um, und Hero Scenario macht den langen Weg sichtbar, bis aus der Idee ausgelieferte Software wird.

Intelligent
OpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen Weg vom Vorschlag bis zur Auslieferung.
Effizient
Multi-Agent-Ausführung treibt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel voran.
Unterhaltsam
UI-Interaktionen erleichtern Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit.

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