AI

Der von Bright Data in Auftrag gegebene und unabhängig durchgeführte Bericht “Data for AI 2025” befasst sich mit den Erkenntnissen von 500 leitenden Entscheidungsträgern, deren Unternehmen öffentliche Webdaten nutzen, um ihre KI-Systeme zu trainieren, zu optimieren und zu betreiben.

Erfahren Sie, wie durch “few-shot learning” KI-Modelle mit begrenzten Daten trainiert werden, um effiziente, praxisnahe Lösungen zu liefern.

Entdecken Sie, wie die Zero-Shot-Klassifizierung eine flexible, dynamische Datenbeschriftung beim Web-Scraping ermöglicht, zusammen mit einer praktischen Python-Implementierung.

Entdecken Sie, wie Sie die Sammlung und Zustellung von Nachrichten mithilfe von No-Code-Workflows automatisieren können, die von n8n, OpenAI und dem Model Context Protocol-Server von Bright Data unterstützt werden.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von Mixture of Experts beim maschinellen Lernen mit diesem ausführlichen Leitfaden, der die Architektur, die Vorteile und die Implementierungsschritte behandelt.

Sehen Sie sich die besten Firecrawl-Alternativen für AI-Web-Scraping an und finden Sie heraus, welches Tool Ihren Anforderungen an Automatisierung und Datenextraktion entspricht.

Informieren Sie sich über die Vor- und Nachteile von MCP im Vergleich zum herkömmlichen Web Scraping, um herauszufinden, welche Methode für Ihre Datenextraktionsanforderungen im Jahr 2025 am besten geeignet ist.

Erweitern Sie CrewAI-Agenten mit frischen Webdaten, indem Sie eine SERP-Scraping-API für präzise KI-Antworten in Echtzeit integrieren.

Verbinden Sie Qwen-Agent mit dem Bright Data MCP-Server, um KI-Agenten mit Echtzeit-Webdatenabfragen und Automatisierung zu versorgen.

Beherrschen Sie die überwachte Feinabstimmung für LLMs mit diesem Python-Handbuch, das Konzepte, Tools, Arbeitsabläufe und praktische Beispiele zur Verbesserung Ihrer KI-Projekte enthält.

Einbettungen helfen der künstlichen Intelligenz, Wörter und Daten zu verstehen, und treiben Suchmaschinen, LLMs und Empfehlungen an.