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Jessy Lin
PhD @Berkeley_AI, Gastwissenschaftler @AIatMeta. Interaktive Sprachagenten 🤖 💬
Ich finde die Idee wirklich toll, Agenten zu haben, die einen Computer mit deinem Kontext und deinen Daten steuern, während wir alle versuchen, die richtige Form für Computer-/Browser-Nutzungsagenten zu finden.
Zos Antwort ist ~das Äquivalent von "Personal Computern" für die KI-Ära, und es ist so cool, darüber nachzudenken, wie es der durchschnittlichen Person ermöglicht, Dinge in ihrem Leben zu skripten und zu automatisieren, die sonst unzugänglich wären.
Herzlichen Glückwunsch @0thernet @perceptnet !! 💻

ben guo 🪽19. Nov. 2025
Heute kündigen wir @zocomputer an.
Als wir die Idee hatten – jedem einen persönlichen Server, betrieben von KI, zu geben – klang das verrückt.
Aber jetzt hat sogar meine Mutter einen eigenen Server.
Und es verbessert ihr Leben.
Sie denkt an Zo als ihren persönlichen Assistenten. Sie schreibt ihm, um ihren vollen Terminkalender zu verwalten, und nutzt dabei den gesamten Kontext aus ihren Notizen und Dateien. Sie braucht mich nicht mehr für technischen Support.
Sie nutzt Zo auch als ihren intelligenten Arbeitsplatz – sie bittet ihn, ihre Dateien zu organisieren, Dokumente zu bearbeiten und tiefgehende Recherchen durchzuführen.
Mit Zos Hilfe kann sie Code von ihren Doktoranden ausführen und die Daten selbst erkunden. (Meine Mutter ist Biologin und leitet ein Forschungslabor. Hallo Mama)
Zo hat meiner Mutter ein echtes Gefühl von Eigenverantwortung gegeben – sie kann so viel mehr mit ihrem Computer machen.
Wir wollen, dass jeder dieses Gefühl hat. Wir wollen, dass die Menschen sich in die Erstellung von Dingen für sich selbst verlieben.
In der Zukunft, die wir aufbauen, werden wir unsere Daten besitzen, unsere eigenen Werkzeuge gestalten und persönliche APIs erstellen. Einen intelligenten Cloud-Computer zu besitzen wird so sein wie ein Smartphone zu besitzen. Und das Internet wird sich viel lebendiger anfühlen.
DIESE ANKÜNDIGUNG IST FÜR DICH, MAMA ❤️
Ein besonderer Dank geht an @modal, @pydantic AI und @steeldotdev, die großartige Partner bei diesem Launch waren. Und danke an @cursor_ai, dass du mein Schwert bist 🗡️
Und danke an alle, die an uns geglaubt haben. Eine kleine Handvoll: @southpkcommons, @adityaag, @chrisbest, @rauchg, @immad, @shreyas, @MattHartman, @lessin, @gokulr, @sabrinahahn, @iqramband, @whoisnnamdi, @guruchahal, @mikemarg_, @gaybrick, @SJCizmar, @magdovitz, @anneleeskates, @henloitsjoyce, @sugarjammi, @thevibethinker, @aaronmakhoffman, @Sunfield__
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Im Rahmen unserer jüngsten Arbeiten zu Architekturen der Speicherschicht habe ich einige meiner Gedanken zum Thema kontinuierliches Lernen im Allgemeinen niedergeschrieben:
Blogbeitrag:
Einige der Ausführungen gehen über Speicherschichten hinaus, daher dachte ich, es wäre nützlich, dies separat hervorzuheben:

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🧠 Wie können wir LLMs mit einem Gedächtnis ausstatten, das es ihnen ermöglicht, kontinuierlich neue Dinge zu lernen?
In unserem neuen Papier mit @AIatMeta zeigen wir, wie das spärliche Feintuning von Gedächtnisschichten gezielte Aktualisierungen für kontinuierliches Lernen ermöglicht, mit minimalen Störungen des bestehenden Wissens.
Während das vollständige Feintuning und LoRA drastische Rückgänge in der Leistung bei zurückgehaltenen Aufgaben zeigen (📉-89% FT, -71% LoRA bei Faktenlerntasks), lernen Gedächtnisschichten die gleiche Menge mit viel weniger Vergessen (-11%).
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