NeoEin KI-gestützter autonomer Machine‑Learning‑Engineer, der Modelle entwickelt, einsetzt und wartet ohne menschliches Eingreifen.

Neo ist ein KI-gestützter Engineering-Agent, der die Automatisierung des Prozesses der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen unterstützt. Er funktioniert mit beliebten Tools wie Claude Code, Cursor und VS Code IDE und kann Aufgaben wie Code-Generierung, Experimenten-Management, Debugging und Model Evaluation ausführen. Neo verwendet mehrstufiges Denken und eine GPU-Sandbox, um iterative ML-Experimente durchzuführen, Hunderte von Experimenten auszuführen und automatisch das beste Modell auszuwählen. Eine der wichtigsten Funktionen von Neo ist seine Fähigkeit, sich an den Arbeitsablauf des Benutzers anzupassen und zu lernen. Es kann Aufgaben wie das Feintuning von Modellen, das Erstellen von Benchmarks und die Optimierung von Eingabeaufforderungen übernehmen. Neo verfügt außerdem über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Benutzern ermöglicht, seine Erforschung von Modellen und Ansätzen zu steuern, Kontext und Fachwissen bereitzustellen und Aufgaben zu beschleunigen. Das Unternehmen behauptet, dass sich Neo in realen Benchmarks bewährt hat und Wettbewerbe wie MLEBench gewonnen hat. Zu den Anwendungsfällen, die Neo bewältigen kann, gehören Model Evals, Prompt-Tests, RAG-Pipelines, Daten vorbereiten, Experimente und Berichte. Die Fähigkeiten von Neo können in einen 4-Schritte-Workflow unterteilt werden: die Aufgabe beschreiben, Kontext hinzufügen, Experimente durchführen und die Ergebnisse steuern oder testen. Einer der Vorteile der Nutzung von Neo ist, dass es die Engineering-Schleife automatisieren und so lange iterieren kann, bis die Aufgabe erledigt ist, wodurch ML-Ingenieure für höherwertige Aufgaben frei werden. Neo kann auch SOTA-Modelle und -Software nutzen, um seine Aufgaben zu erfüllen.