Hey Leute, vergangene Woche war vollgepackt mit spannenden Projekten und Aktivitäten. Hier ein kurzer Überblick: Tech-Projekte: RAG mit Langchain: Ich habe endlich Zeit gefunden, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Langchain zu testen. Die Evaluierungen waren recht aufschlussreich, und ich bin begeistert von den Möglichkeiten, die sich dadurch für meine Projekte eröffnen. llama.cpp: Parallel dazu habe ich mich mit llama.cpp beschäftigt. Es ist faszinierend zu sehen, wie effizient diese Implementierung große Sprachmodelle auf Consumer-Hardware laufen lässt. Whisper OpenAI Plugin: Ein echtes Highlight war die Integration des Whisper OpenAI Plugins für Information Retrieval. Ich habe damit gleich ein 256 Metaverse Dataset indexiert – die Ergebnisse sind vielversprechend! Sonstiges: Sport: Trotz des vollen Terminkalenders habe ich es geschafft, regelmäßig Sport zu treiben. Es hilft ungemein, den Kopf frei zu bekommen. Kleinanzeigen: Ich habe mich endlich dazu durchgerungen, ein paar Sachen zu verkaufen, die ich nicht mehr brauche. Überraschend, wie viel sich da über die…
Leave a CommentPatrick Steinert Posts
Five Levels of Autonomous Coding
Level 1: Assisted Coding
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What Happens: Coders handle the bulk of the work but can request autogenerated code snippets to copy-paste or use as code completion.
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Responsibility: Coders must validate and are ultimately responsible for all code, ensuring accuracy and functionality.
Level 2: Partly Automated Coding
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What Happens: Coders primarily use the IDE to specify features, and the AI then modifies the code accordingly.
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Responsibility: While the AI handles some coding, coders must validate all changes and remain responsible for the final output.
Level 3: Highly Automated Coding
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What Happens: Coders use a more advanced interface, not limited to traditional IDEs, to specify features. AI can automatically handle specific tasks like fulfilling software tests, generating test code, reorganizing code for better maintainability, creating new user interface features, and proposing and testing solutions to errors.
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Responsibility: Coders intervene in exceptional cases or when errors arise that the AI cannot resolve.
Level 4: Fully Automated Coding
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What Happens: The developer’s role shifts more towards a Product Owner’s. AI can code features based on detailed specifications and autonomously handle errors—making adjustments, testing, and waiting for developers to review and commit changes.
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Responsibility: The AI provider assumes a significant portion of the responsibility, especially in maintaining the integrity and functionality of the code.
Level 5: Autonomous Coding
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What Happens: AI handles everything from coding new features based on persistent specifications to upgrading dependencies and fixing errors. It manages the full lifecycle of the code, including deployment.
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Responsibility: AI becomes largely self-sufficient, significantly reducing the need for human intervention.
My First Year as a part-time PhD Student
… A Journey into Multimedia Information Retrieval and the Metaverse Hello everyone! I can’t believe it’s already been a year since I embarked on my PhD journey. Time truly flies when you’re engrossed in research, and what a year it’s been! Today, I want to share with you some of the highlights, challenges, and learnings from my first year as a PhD student, focusing on my research project in Multimedia Information Retrieval (MMIR) and its intersection with the Metaverse. The Research Project: MMIR Meets the Metaverse When I started my PhD, I was fascinated by the untapped potential of Multimedia Information Retrieval. MMIR is all about searching and retrieving multimedia data like images, videos, and audio. But I wanted to take it a step further. I was intrigued by the burgeoning Metaverse—a collective virtual shared space created by the convergence of virtually enhanced physical reality and interactive digital spaces. The…
Leave a CommentNeue Horizonte im E-Commerce: Wie KI die Spielregeln verändert
KI ist im E-Commerce ein alter Hut. Recommendations, Prognosen, Kundensegmentierung – die Use Cases gibt es schon ewig. Die neuen AI-Technologien sind dennoch ein Game-Changer und verändern den Digital Commerce, da bin ich sicher. Es gibt aber Unternehmen, die sind besser vorbereitet als andere und so wird sich schnell zeigen, wer die Möglichkeiten als Vorteil einsetzen kann – und wer nicht.
1 CommentKI in der Digital Multimedia Supply Chain
Das Thema KI ist ja jetzt nicht neu und in der Medienwelt gibt es ja viel KI Potential: Medienanalyse, Recommendations, Predictions… dennoch sind jetzt viele neugierig auf die Möglichkeiten insbesondere zur Automatisierung von Prozessen. Und da helfen die neuen KI Modelle tatsächlich besser, weil die Qualität einfach besser ist!
Leave a CommentUpdate KW 50/23
Updates:
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Diss Progress: Es geht voran, nach einer Phase mit mehr organisatorischen Themen geht es auch wieder mit der Forschung voran. Grundlagen und Rechercheergebnisse sind vorhanden und müssen zu Papier gebracht werden. Mein nächstes Conference Paper ist auch in trockenen Tüchern. Februar, Bali, aber nicht vor Ort.
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Time Management: Ein Thema, dass mich schon seit einiger Zeit beschäftigt. Sich eine Übersicht zu verschaffen, wo man wie viel seiner Zeit investiert, ist super wichtig. Ich habe dazu mal eine Methode von Aivars Meijers aus seinem YT Video ausprobiert. Empfehlung! Recht einfach und ohne viel Details.
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Side Hustle: Mehrere Einkommensströme zu schaffen bzw. zu erhalten war ein Ziel für dieses Jahr. Dabei konnte ich meine Dozententätigkeit mit meiner Promotion verbinden, was zumindest den bisherigen thematischen Spagat eliminiert. Im vergangenen Jahr habe ich zu Veranstaltungen zu IoT und Cloud Computing geleitet. Thematisch spannend, aber leider relativ weit weg von der Diss und damit eine zusätzliche Belastung. Wie auch immer, ich möchte aber gerne auch passive Einkommen aufbauen. Dazu habe ich mir ein paar Gedanken gemacht und Experimente aufgesetzt.
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Threads: Passend dazu gibt es jetzt auch Threads in der EU. Ich nutze dieses neue Netzwerk für eines meiner Experimente. Skill2Lead.
Leadership Insights
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1on1: Was diese Woche mal wieder eine wichtige Erkenntnis für mich war: 1on1-Termine mit dem Team sind ein wichtiges Mittel, um im vertrauten Rahmen die Stimmung zu erfassen und gemeinsam Themen wie Fortbildungen, Mitarbeit, oder Verhalten zu besprechen und zu vereinbaren.
World of AI
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GenAI ist weiterhin ein krasses Tool. Aber gefühlt wird es immer schwerer, aus ChatGPT ein vernünftiges Ergebnis zu bekommen. Ich verwende dazu gerade mit Vorliebe den Kritik-Hack: nach dem Ergebnis diesen Prompt verwenden “Please critique the above response. Then based on the critique, output the full improve response.”
Have a good next week!
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