Blog – Oldal 13 – MI Megoldások

2026.02.10. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk adatvédelmet biztosító federált rendszert nagy nyelvi modellek finomhangolására LoRA-val, Flower és PEFT használatával

Ha érdekel, hogyan lehet nagy nyelvi modelleket finomhangolni anélkül, hogy a privát szöveges adatok központosítva lennének, ez a bemutató neked szól. Megtudhatod, hogyan működik a LoRA adapterekkel történő federatív tanulás több szervezet szimulációjával, és hogyan kombinálhatod a Flower platformot a PEFT technológiával, hogy megőrizd az adataid biztonságát.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.09. · 2 perc olvasás

Egy kódolási megoldás szigorú prompt verziókezelési és regressziós tesztelési munkafolyamatok kialakítására nagy nyelvi modellekhez MLflow használatával

Fedezd fel, hogyan válhatnak a promptok első osztályú, verziózott elemekké, és hogyan alkalmazhatunk szigorú regressziós tesztelést a nagy nyelvi modellek viselkedésére az MLflow segítségével. Ismerd meg, miként tervezhetünk egy értékelési folyamatot, amely rögzíti a prompt verzióit, különbségeit és a modell kimeneteit, mindezt teljesen reprodukálható módon!

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.08. · 3 perc olvasás

A Google AI bemutatja a PaperBananát: egy keretrendszer, amely automatizálja a publikálásra kész módszertani diagramokat és statisztikai ábrákat

A tudományos illusztrációk elkészítése gyakran időigényes feladat a kutatók számára, de most a Google és a Pekingi Egyetem közös csapata megoldást kínál erre a problémára. A 'PaperBanana' névre keresztelt új keretrendszerük automatizálja a magas minőségű akadémiai diagramok készítését, így forradalmasítva a kutatási eredmények vizuális kommunikációját.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.07. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk ipari szintű ügynöki MI rendszert hibrid visszakereséssel, forrásközpontú hivatkozásokkal, javítókörökkel és epizodikus memóriával?

Fedezd fel, hogyan építhetsz egy fejlett, ügynökszerű mesterséges intelligencia rendszert, amely képes a kutatást és érvelést gyártási szintű pontossággal végezni. A cikk bemutatja, miként használhatunk hibrid visszakeresést, a források nyomon követését és epizodikus memóriát az AI teljesítményének növelésére.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.06. · 3 perc olvasás

Anthropic bemutatja a Claude Opus 4.6-ot: 1M kontextus, ügynöki kódolás, adaptív érvelési vezérlés és kibővített biztonsági eszközök

Fedezd fel az Anthropic legújabb mesterséges intelligencia modelljét, a Claude Opus 4.6-ot, amely mostantól elérhető a claude.ai oldalon és nagyobb felhőszolgáltatóknál! Ez a modell a hosszú kontextusú érvelésre, az ügynöki kódolásra és a magas értékű tudásmunkára összpontosít, így ideális választás lehet összetett problémák megoldására.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.05. · 3 perc olvasás

Nvidia újítása: a VibeTensor – mesterséges intelligencia által létrehozott, programozó ügynökök által fejlesztett mélytanulási futtatókörnyezet

Az NVIDIA bemutatta a VIBETENSOR-t, egy nyílt forráskódú kutatási rendszert a mélytanulás területén. Ez az innovatív szoftvercsomag mesterséges intelligencia által vezérelt kódoló ügynökök segítségével készült, és célja, hogy egységes mélytanulási futtatókörnyezetet hozzon létre Python, JavaScript és C++ API-kat használva. Fedezd fel, hogyan alakítja át ez az új fejlesztés a mesterséges intelligencia világát!

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.04. · 3 perc olvasás

Egy biztonságkritikus megerősítéses tanulóügynökök offline képzése konzervatív Q-tanulással d3rlpy és rögzített történeti adatok segítségével

Fedezd fel a biztonságkritikus megerősítéses tanulás izgalmas világát egy olyan útmutató segítségével, amely offline, rögzített adatokból tanítja meg az algoritmusokat, elkerülve az élő környezetben való kísérletezést. Ismerd meg, hogyan hozhatsz létre egy egyedi környezetet, generálhatsz viselkedési adatokat és képezhetsz ki algoritmusokat a d3rlpy könyvtár segítségével!

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.03. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk többrétegű LLM biztonsági szűrőket az alkalmazkodó, átfogalmazott és ellenséges prompttámadások ellen?

Fedezd fel, hogyan építhetsz ki egy több rétegű biztonsági szűrőt, amely hatékony védelmet nyújt a nagy nyelvi modellek ellen irányuló adaptív és átfogalmazott támadásokkal szemben! Az útmutató bemutatja, miként kombinálható a szemantikai hasonlóság elemzés, a szabályalapú mintadetektálás, az LLM-alapú szándékosztályozás és az anomáliaészlelés egyetlen, megbízható védelmi rendszerben.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.02. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk memóriaalapú mesterséges intelligencia ügynököket rövid, hosszú távú és epizodikus memóriával?

Fedezd fel, hogyan építhetsz memóriavezérelt MI-ügynököket, amelyek különbséget tesznek a rövid távú munkakörnyezet és a hosszú távú memóriák között. Ismerd meg, hogyan használhatók az embeddingek és a FAISS a gyors hasonlósági kereséshez, valamint hogyan segíthet az epizodikus memória a sikeres stratégiák újrahasznosításában.

Tovább olvasom

Egyéb

2026.02.01. · 2 perc olvasás

AI2 bemutatja a SERA-t: új, felügyelt tanulással fejlesztett kódoló ügynökök a gyakorlati automatizálási munkafolyamatokhoz

Az Allen Institute for AI (AI2) kutatói bemutatták a SERA-t, egy új kódolóügynök-családot, amely a nagyobb, zárt rendszerekkel kíván versenyezni kizárólag felügyelt tanulás és szintetikus pályák alkalmazásával. A SERA az AI2 új, nyílt forráskódú kódolóügynökeinek sorozatának első tagja, és célja, hogy hatékony automatizációs munkafolyamatokat biztosítson. Fedezd fel, hogyan formálhatja át a SERA a kódolás világát!

Tovább olvasom