Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.
Fedezd fel a legújabb innovációt az AI kódolás világában! A MiniMax-M2 forradalmi megoldást kínál az interleaved thinking segítségével, ami nemcsak a teljesítményt növeli, hanem a költségeket is csökkenti, így ideális választás lehet a fejlesztők számára. Olvass tovább, és merülj el a technikai részletekben!
Tovább olvasomFedezd fel a StepFun legújabb innovációját, a Step-Audio-R1-et, amely forradalmasítja az audio AI modellek működését! Az új modell képes a hosszabb elemzések során is megőrizni a pontosságot, így a tesztidő alatti számítási kapacitás növelése mostantól valódi előnyöket hozhat.
Tovább olvasomFedezd fel az Agentic AI fejlesztésének izgalmas világát a control-plane architektúra segítségével! Ebben az útmutatóban lépésről lépésre mutatjuk be, hogyan alakíthatod ki saját, biztonságos, moduláris és méretezhető mesterséges intelligencia rendszeredet. Merülj el a részletekben, és tanuld meg, hogyan válhat a vezérlőegység a központi irányítóddá!
Tovább olvasomFedezd fel a legújabb technológiai áttörést az AI adatbázisok világában! Az OceanBase bemutatja a seekdb-t, egy nyílt forráskódú, AI-fókuszú hibrid keresési adatbázist, amely képes több modell kezelésére és AI-ügynökök támogatására. Ne hagyd ki ezt az innovatív eszközt, amely forradalmasíthatja az adatok kezelését és keresését!
Tovább olvasomA Tencent Hunyuan bemutatta a HunyuanOCR-t, egy 1 milliárd paraméteres látásnyelvi modellt, amely kiemelkedően teljesít az optikai karakterfelismerés és dokumentumértés területén. Az új modell átfogó megoldást kínál, egyetlen végponttól végpontig terjedő folyamatként kezelve a szövegfelismerést, információkinyerést és vizuális kérdések megválaszolását. Fedezd fel, hogyan könnyítheti meg ez a technológia a dokumentumok kezelését és fordítását!
Tovább olvasomA Salesforce AI kutatócsapata bemutatta az xRouter nevű újdonságot, amely intelligensen irányítja a különböző árú és képességű LLM-ek hívásait. Az xRouter egy megerősítéses tanulási alapú rendszer, amely optimalizálja, mikor érdemes helyi válaszokat adni, és mikor célszerű külső modelleket bevonni.
Tovább olvasomKépzeld el, hogy egy mesterséges intelligencia képes önállóan tanulni és fejlődni külső adatok nélkül! A UNC-Chapel Hill, a Salesforce Research és a Stanford University kutatói bemutatták az Agent0-t, egy olyan autonóm keretrendszert, amely több lépéses együttfejlődés révén hoz létre magas teljesítményű ügynököket.
Tovább olvasomFedezd fel a megerősítéses tanulás izgalmas világát ezzel az útmutatóval, amelyben egy több ügynökből álló rendszer tanulja meg a rácsvilág navigálását. A semmiből építjük fel az egész folyamatot, bemutatva az Akció Ügynök, Eszköz Ügynök és Felügyelő szerepét, miközben egyszerű heurisztikák és összetett döntéshozatali folyamatok révén tanulnak együttműködni.
Tovább olvasomFedezd fel a Seer-t, az új online kontextus-tanulási rendszert, amelyet a Moonshot AI és a Tsinghua Egyetem kutatói fejlesztettek ki a hatékonyabb megerősítéses tanulás érdekében. Ez az innováció célzottan oldja meg a nagy nyelvi modellek megerősítéses tanulásának egyik legnagyobb akadályát, biztosítva a gyors és zökkenőmentes működést.
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan futtathatók a billió paraméteres nyelvi modellek meglévő GPU klasztereken anélkül, hogy drága új hardverre vagy szigorú gyártói kötöttségekre lenne szükség! A Perplexity kutatócsapata bemutatta a TransferEngine-t és a pplx garden toolkit-et, amelyek nyílt forráskódú infrastruktúrát kínálnak a nagy nyelvi modellek hatékony működtetéséhez.
Tovább olvasom