Tudástár

Blog

Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.

Egyéb

Az Allen Institute for AI (AI2) bemutatja az Olmo 3-at: Nyílt forráskódú 7B és 32B LLM család a Dolma 3 és Dolci alapokon

Fedezd fel az Allen Institute for AI legújabb fejlesztését, az Olmo 3-at, amely egy teljesen nyílt forráskódú modellcsalád, lehetővé téve a teljes "modellfolyamat" megismerését a nyers adatoktól a kész változatokig. Az Olmo 3 egy sűrű transzformátorcsomag, amely 7 milliárd és 32 milliárd paraméterrel rendelkező modelleket tartalmaz, és izgalmas lehetőségeket kínál a mesterséges intelligencia világában.

Tovább olvasom
Egyéb

A Google antigravitációja: az IDE irányítóközponttá válik az ügynöki kódoláshoz

A Google új fejlesztése, az Antigravity, forradalmasíthatja a programozók mindennapjait. A Gemini 3 platformra épülő eszköz nem csupán egy automatikus kiegészítő réteg, hanem egy olyan fejlesztői környezet, ahol az ügynökök képesek megtervezni, végrehajtani és magyarázni összetett szoftverfeladatokat. Fedezd fel, hogyan válik a programozás irányítópultjává!

Tovább olvasom
Egyéb

Hogyan építsünk ágensalapú mély megerősítéses tanulási rendszert tantervi haladással, adaptív felfedezéssel és meta-szintű UCB tervezéssel

Fedezd fel a mesterséges intelligencia egy új dimenzióját, ahol az ügynök nemcsak a környezetére reagál, hanem saját tanulási stratégiáit is megválasztja! Ismerd meg, hogyan lehet egy fejlett Deep Reinforcement Learning rendszert létrehozni, amely a tanulási folyamat során folyamatosan alkalmazkodik és fejlődik.

Tovább olvasom
Egyéb

Google DeepMind újítása: a WeatherNext 2 nyolcszor gyorsabb időjárás-előrejelzés funkcionális generatív hálózatokkal

Fedezd fel a jövő időjárás-előrejelzését a Google DeepMind új WeatherNext 2 rendszerével! Az innovatív mesterséges intelligencia alapú technológia nyolcszor gyorsabb és pontosabb előrejelzéseket kínál, mostantól a Google különböző platformjain, mint a Search, Gemini, Pixel Weather és a Maps.

Tovább olvasom
Egyéb

Cerebras: megjelent a MiniMax-M2-REAP-162B-A10B – memóriahatékony verzió hosszú szövegkörnyezet kódolásához

Ismerd meg a Cerebras legújabb fejlesztését, a MiniMax-M2-REAP-162B-A10B modellt, amely a forradalmi Router weighted Expert Activation Pruning (REAP) módszerrel készült. Ez a modell a MiniMax-M2 viselkedését megőrizve, de a memóriaigényt csökkentve ideális választás kódolási ügynökök és eszközök számára.

Tovább olvasom
Egyéb

Hogyan tervezzünk fejlett többügynökös következtetési rendszert spaCy-vel: tervezés, reflexió, memória és tudásgráfok felhasználásával

Fedezd fel, hogyan hozhatsz létre egy fejlett, több ügynökből álló Agentic AI rendszert a spaCy segítségével! Ebben az útmutatóban lépésről lépésre ismerkedhetsz meg az intelligens ügynökök közötti tervezés, kommunikáció és szemantikai érvelés folyamatával. A végére képes leszel megérteni, hogyan működnek együtt ezek az ügynökök a tapasztalatokból való tanulás során.

Tovább olvasom
Egyéb

Hogyan építsünk teljesen önellenőrző adatkezelő mesterséges intelligencia ügynököt helyi Hugging Face modellek használatával az automatizált tervezéshez, végrehajtáshoz és teszteléshez

Fedezd fel a jövő adatkezelését egy teljesen önellenőrző DataOps AI ügynök segítségével! Ebben az útmutatóban megmutatjuk, hogyan hozhatsz létre egy olyan intelligens rendszert, amely helyi Hugging Face modellek használatával képes automatikusan megtervezni, végrehajtani és tesztelni az adatfeldolgozási műveleteket.

Tovább olvasom
Egyéb

Így készítsünk egy végponttól végpontig interaktív elemző műszerfalat a PyGWalker funkcióival az alapos adatfeltáráshoz

Fedezd fel a PyGWalker fejlett képességeit, amelyek segítségével könnyedén végezhetsz vizuális adat-elemzést a pandas keretrendszerrel! Tanuld meg, hogyan hozhatsz létre egy valósághű e-kereskedelmi adatbázist, és hogyan készíthetsz interaktív elemzői műszerfalat a napi eladások, kategóriateljesítmények és vásárlói adatok mélyreható vizsgálatához.

Tovább olvasom