Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.
A Moonshot AI új fejlesztése, a Kosong, forradalmasíthatja az ügynökalkalmazások világát. Az LLM absztrakciós rétegként működő Kosong segítségével könnyedén kezelhetők a folyamatosan változó modellek és eszközök, így biztosítva a rendszer fenntarthatóságát és hatékonyságát. Fedezd fel, hogyan teszi mindezt lehetővé az új technológia!
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan képesek a neurális memóriaügynökök folyamatosan tanulni anélkül, hogy elfelejtenék a korábbi tapasztalataikat! Ebben az útmutatóban bemutatjuk, miként lehet egy memória-bővített neurális hálózatot létrehozni, amely gyorsan alkalmazkodik az új feladatokhoz, miközben megőrzi a korábbi tudást. Az általunk bemutatott módszer PyTorchban történő megvalósítása izgalmas lehetőségeket kínál a dinamikus környezetekhez való folyamatos alkalmazkodásra.
Tovább olvasomFedezd fel velünk, hogyan készíthetsz egy intelligens hangalapú AI asszisztenst, amely képes valós időben megérteni, érvelni és válaszolni a természetes beszédre. A folyamat során megismerkedhetsz egy önálló hangintelligencia-rendszer kiépítésével, amely magában foglalja a beszédfelismerést, a szándékazonosítást és a többlépcsős érvelést.
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan építhetsz megbízható AI ügynököket a meglévő Go szolgáltatásokba anélkül, hogy külön nyelvi rendszert kellene hozzáadnod! A Google most bemutatta az Agent Development Kitet Go nyelvhez, amely lehetővé teszi a Go fejlesztők számára, hogy a már megszokott eszközkészletükkel hozzanak létre erőteljes mesterséges intelligencia ügynököket.
Tovább olvasomFedezd fel a jövő mesterséges intelligenciáját a Moonshot AI által bemutatott Kimi K2 Thinking modellel, amely képes akár 200-300 egymást követő döntést is végrehajtani emberi beavatkozás nélkül. Ez a nyílt forráskódú gondolkodó ügynökmodell forradalmasíthatja a mélyebb szintű problémamegoldást igénylő feladatokat.
Tovább olvasomFedezd fel a jövő robotikáját a Generalist AI újításával! Bemutatjuk a GEN-θ modellt, amely a valós fizikai interakciók adatait használja fel a robotok tanulásához, szimulációk nélkül, így új utakat nyitva a mesterséges intelligencia fejlődésében.
Tovább olvasomFedezd fel velünk a Meta Research által fejlesztett Hydra keretrendszert, amely forradalmasíthatja a gépi tanulási kísérletek konfigurációkezelését! A bemutató során megismerkedünk a Python dataclass-okkal történő strukturált konfigurációk létrehozásával, és megmutatjuk, hogyan lehet kísérleti paramétereket tisztán, modulárisan és reprodukálható módon kezelni.
Tovább olvasomA valós világban alkalmazott gépi tanulás egyik legnagyobb kihívása, hogy a felügyelt modellekhez címkézett adatokra van szükség, ám a gyakorlatban gyakran csak címkézetlen adatok állnak rendelkezésre. Az aktív tanulás forradalmi megoldást kínál erre a problémára, lehetővé téve hatékony AI modellek építését címkézett adatok hiányában is. Fedezd fel, hogyan működik ez az innovatív megközelítés!
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan építhetsz olyan intelligens ügynököt, amely idővel tanul, emlékezik és alkalmazkodik hozzánk! Ebben az útmutatóban bemutatjuk, hogyan valósíthatsz meg egy tartós memóriával és személyre szabással rendelkező rendszert, amely a modern AI keretrendszerek mintájára tárolja és hívja elő a kontextuális információkat.
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan teljesítenek a különböző AI rendszerek valós vállalati szoftverfeladatok megoldásában! Az új, átfogó benchmark keretrendszer segítségével különböző kihívásokat tesztelhetünk, mint például adatátalakítás, API integráció és munkafolyamat automatizálás.
Tovább olvasom