HUMAN-CENTRED

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Marco Levantesi ist Doktorand an der Universität Magdeburg und forscht auf dem Gebiet der Large Agentic/Action Models (LAMs), um die Landschaft autonomer, KI-gestützter Systeme zu revolutionieren. Sein Schwerpunkt liegt auf der Integration von Large Language Models (LLMs) in Agentensysteme, um die Grenzen der KI zu erweitern und Sprachmodelle mit handlungsorientierten Fähigkeiten zu verknüpfen. Mit seiner Arbeit in diesem neuen Forschungsbereich verfolgt Marco das Ziel, LAMs als Schlüsseltechnologie für intelligente, adaptive und aktionsfähige Anwendungen zu etablieren – ein Fokus, der seine gesamte Promotion prägt.

Mit einem soliden Hintergrund in Optimierungstechniken und genetischen Algorithmen ist Marco besonders daran interessiert, Problemlösungsansätze durch innovative LLM-Anwendungen zu erweitern. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung in Python, TensorFlow und PyTorch, insbesondere in der Entwicklung prädiktiver Modelle und KI-gestützter Lösungen. Zudem besitzt Marco Zertifizierungen in KI-Entwicklung und maschinellem Lernen von IBM und DeepLearning.AI, die seine technische Basis untermauern.

Neben der Wissenschaft ist Marco leidenschaftlicher Drohnen-Enthusiast und widmet sich der Fotografie und Videografie, womit er seine analytischen und kreativen Interessen verbindet. Er setzt sich begeistert für die neue Ära der KI ein, in der sich LLMs zu intelligenten, handlungsorientierten Systemen entwickeln und einen bedeutenden Schritt in Richtung autonomer, reaktionsfähiger Agenten darstellen.

Research areas:

• Natürliche Sprachverarbeitung - Natural Language Processing (NLP)

• Menschzentrierte Künstliche Intelligenz -  Human-Centered Artificial Intelligence (HCAI)

•  Kombinatorisches Optimierungsproblem - Combinatorial optimization problem (COPs)

• Genetische Algorithmen - Genetic algorithms (GAs)

• Große Agentische Modelle - Large Agentic/Action Models (LAMs)

Current Project:

• TDB

2024

Human-Centered Approaches & Technologies

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2025

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