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Eigentlich, was wäre, wenn wir die Grenzen von traditioneller Programmierung und KI-Sprachmodellen durchbrechen könnten? Stellen Sie sich vor, wir könnten kognitive Leistungen und Prozessautomatisierung auf ein ganz neues Niveau heben. In dieser Folge haben wir uns eingehend mit dem aufstrebenden Feld des Language Model Programming (LMP) beschäftigt und darüber diskutiert, wie die Integration dieser mächtigen Technologie in bestehende Prozesse und Systeme unsere Arbeitsweise revolutionieren kann.
Wir haben uns auf den Weg gemacht, zu erforschen, wie wir programmbezogene Fragmente in ein nativ geschriebenes Programm einbinden können. Dies ermöglicht es uns, Texte mit eingebetteten Funktionsaufrufen zu erstellen. Zudem haben wir die Vorzüge der LMQL Sprache hervorgehoben, die der SQL-Analogie ähnelt.
Hören Sie rein.
Der Podcast ist gesponsert von XL2:
XL2 ist ein Joint Venture zwischen dem Premium-Automobilhersteller Audi und dem globalen IT-Beratungsunternehmen Capgemini. Das Unternehmen wurde im Jahr 2020 gegründet und treibt die digitale Transformation für Audi, die Volkswagen-Gruppe und Automotive Leaders voran. XL2 konzipiert und implementiert maßgeschneiderte Lösungen für Logistik- und Produktionsprozesse mit den neuesten Technologien aus den Bereichen SAP, Cloud und Analytics.
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By Sigurd Schacht, Carsten LanquillonSend us Fan Mail
Eigentlich, was wäre, wenn wir die Grenzen von traditioneller Programmierung und KI-Sprachmodellen durchbrechen könnten? Stellen Sie sich vor, wir könnten kognitive Leistungen und Prozessautomatisierung auf ein ganz neues Niveau heben. In dieser Folge haben wir uns eingehend mit dem aufstrebenden Feld des Language Model Programming (LMP) beschäftigt und darüber diskutiert, wie die Integration dieser mächtigen Technologie in bestehende Prozesse und Systeme unsere Arbeitsweise revolutionieren kann.
Wir haben uns auf den Weg gemacht, zu erforschen, wie wir programmbezogene Fragmente in ein nativ geschriebenes Programm einbinden können. Dies ermöglicht es uns, Texte mit eingebetteten Funktionsaufrufen zu erstellen. Zudem haben wir die Vorzüge der LMQL Sprache hervorgehoben, die der SQL-Analogie ähnelt.
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