ArtikelVortrag
Das Design von Evaluations-Frameworks ist zentral für den verlässlichen Einsatz von KI-Systemen. Aufgrund fehlender Folieninhalte lässt sich der konkrete Ansatz jedoch nicht beurteilen.
Die Quelle enthält lediglich die Navigationselemente der Google-Docs-Ansicht und den Titel. Inhaltliche Details zu den vorgestellten Evaluationsmethoden fehlen.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
VideoVideo:AI Engineer
Nick Ung und Akshay Sharma von Lyft beschreiben die Entwicklung einer Evaluierungspipeline für KI-Kundendienst-Agenten. Sie erklären, warum standardmäßige Offline-Tests trügerische Erfolgsquoten liefern und wie feinabgestimmte Nutzersimulatoren sowie kalibrierte LLM-Judges verlässliche Qualitätsprüfungen ermöglichen.
Link:Hamel Husain
Der Blog von Machine-Learning-Entwickler Hamel Husain bietet praxisorientierte Leitfäden zu KI-Evaluierungen, LLMs und Datenwissenschaft.
VideoVideo:AI Engineer
Philipp Schmid von Google DeepMind erläutert, warum Agent-Skills systematische Evaluationen (Evals) benötigen und wie man eine leichtgewichtige Testumgebung aufbaut. Anhand von Daten aus SkillsBench und internen Beispielen bei Google zeigt er, wie Skills strukturiert, getestet und bei Modellfortschritten wieder entfernt werden sollten.
Link:Diogo Almeida
In seinem Vortrag auf der AI Engineer World's Fair 2026 argumentiert Diogo Almeida (früher bei OpenAI an GPT-4 und InstructGPT beteiligt, heute TypeSafe AI), dass RLHF Sprachmodelle zu hervorragenden Assistenten gemacht hat, aber echte unbeaufsichtigte Automatisierung behindert. Da RLHF menschliche Präferenzen belohnt, neigen Modelle dazu, überzeugend zu wirken statt kalibriert und korrekt zu sein. Für zuverlässige Hintergrundprozesse wird ein neues Optimierungsziel benötigt.
Artikel:Kuldeep Paul
Ein Leitfaden von Maxim AI stellt fünf No-Code-Entwicklungsplattformen für KI-Agenten vor und erläutert, warum die systematische Evaluation vor dem Produktiveinsatz unverzichtbar ist. Über HTTP-Endpunkte und Webhooks lassen sich Agenten aus Systemen wie n8n, Gumloop, MindStudio, Lindy und Relevance AI automatisiert testen und überwachen.
Link:tessl.co
Die AI DevCon findet vom 2. bis 4. November 2026 in Brooklyn, New York, statt. Die Entwicklerkonferenz legt den Schwerpunkt auf agentenbasiertes Coding und die Skalierung von KI-nativer Entwicklung über einzelne Entwickler hinaus auf ganze Teams und Codebasen.
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
