Tudástár

Blog

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

 Egyéb
2025.11.01. · 3 perc olvasás

Google AI bemutatja a felügyelt megerősítéses tanulást (SRL): lépésről lépésre keretrendszer szakértői pályákkal, amely megtanítja a kis nyelvi modelleket nehé

A Google AI és az UCLA kutatói egy új képzési keretrendszert mutattak be, amely a "Supervised Reinforcement Learning" (SRL) nevet viseli. Ez a módszer lehetővé teszi, hogy kisebb nyelvi modellek is képesek legyenek bonyolult matematikai és ügynöki feladatok megoldására anélkül, hogy pusztán utánzásra támaszkodnának. Fedezd fel, hogyan segíthet az SRL a nyelvi modellek fejlődésében és a nehéz problémák megoldásában!

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.31. · 3 perc olvasás

Hogyan tervezzünk autonóm többügynökös adat- és infrastruktúrastratégiai rendszert hatékony csővezeték-intelligencia érdekében a könnyű Qwen modellek segítségével?

Fedezd fel, hogyan alakíthatsz ki egy önálló, többügynökös adat- és infrastruktúra-stratégiai rendszert a Qwen modellek segítségével! A cikk bemutatja, hogyan hozhatsz létre egy rugalmas LLM ügynöki keretrendszert, amely különböző adatkezelési feladatokat lát el, a minőségellenőrzéstől az infrastruktúra optimalizálásáig.

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.30. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk etikus autonóm ügynököket értékalapú gondolkodással és önkorrekciós döntéshozással nyílt forráskódú modellek segítségével

Fedezd fel, hogyan építhetsz etikailag összehangolt autonóm ügynököket, amelyek cselekedetei összhangban vannak a szervezeti értékekkel! Ebben az útmutatóban megmutatjuk, hogyan használhatod a nyílt forráskódú Hugging Face modelleket a döntéshozatali folyamatok szimulálására, amely az eredményorientáltságot ötvözi a morális megfontolásokkal.

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.29. · 3 perc olvasás

A Liquid AI bemutatja az LFM2-ColBERT-350M-et: egy új, kis modell a késleltetett interakciós kereséshez többnyelvű és nyelvközi RAG rendszerekben

A Liquid AI bemutatta az LFM2-ColBERT-350M modellt, amely forradalmasíthatja a többnyelvű és kereszt-nyelvi kereséseket. Ez a kompakt modell lehetővé teszi, hogy a dokumentumokat egy nyelven indexeljük, miközben a lekérdezéseket több nyelven is megírhatjuk, és a rendszer mégis nagy pontossággal képes megtalálni a releváns találatokat. Fedezd fel, hogyan könnyíti meg ez az új technológia a nemzetközi kereséseket!

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.29. · 2 perc olvasás

Folyékony AI bemutatja az LFM2-ColBERT-350M-et: egy új, kisméretű modell a többnyelvű és keresztülövező kései interakciós visszakereséshez

Fedezd fel a Liquid AI legújabb fejlesztését, az LFM2-ColBERT-350M modellt, amely forradalmasítja a többnyelvű és kereszt-nyelvi keresést! Ez a kompakt, késői interakciós lekérdező rendszer lehetővé teszi, hogy egy nyelven indexelt dokumentumokat több nyelven megfogalmazott kérdésekkel is könnyedén és pontosan elérjünk.

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.28. · 3 perc olvasás

Ismerd meg a Pyversity könyvtárat: hogyan javíthatók a keresőrendszerek az eredmények diverzifikálásával?

Fedezd fel a Pyversity könyvtárat, amely egy gyors és könnyű Python eszköz a keresési rendszerek eredményeinek sokszínűbbé tételéhez! A Pyversity hatékonyan rangsorolja újra a találatokat, hogy releváns, ám kevésbé redundáns elemek kerüljenek előtérbe, így biztosítva a változatosabb és hasznosabb keresési élményt.

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.27. · 3 perc olvasás

Google vs OpenAI vs Anthropic: az ügynöki mesterséges intelligencia fegyverkezési verseny elemzése

Fedezd fel velünk, hogyan alakítják át a technológiai óriások, mint a Google, az OpenAI és az Anthropic az ügynöki képességeket a mesterséges intelligencia terén! Az elemzés bemutatja, hogyan határozza meg a versenyelőnyt az ügynökplatformok fejlesztése, és miként készül a Google a Gemini 2.0 integrálására vállalati környezetben. Merülj el a mesterséges intelligencia versenyfutásának izgalmas világában!

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.27. · 3 perc olvasás

Így építsünk teljesen működőképes számítógép-használati ügynököt, amely gondolkodik, tervez és végrehajt virtuális műveleteket helyi MI modellek segítségével

Fedezd fel, hogyan hozhatsz létre egy intelligens számítógép-használati ügynököt a semmiből, amely képes gondolkodni, tervezni és virtuális műveleteket végrehajtani egy helyi AI modell segítségével. Ebben az útmutatóban megismerheted, hogyan építhetsz fel egy miniatűr szimulált asztali környezetet, és hogyan láthatod el azt egy eszközfelülettel, amely lehetővé teszi az ügynök számára, hogy elemezze környezetét és cselekedjen.

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.27. · 3 perc olvasás

Új mesterséges intelligencia kutatás az Anthropictól és a Thinking Machines Labtól: nyelvi modellek terhelés alatt és a karakterkülönbségek felfedése

Az Anthropic és a Thinking Machines Lab kutatói új módszert dolgoztak ki, amely alaposan próbára teszi a mesterséges intelligencia modellek specifikációit. Kutatásuk során kiderült, hogy a különböző nyelvi modellek eltérő viselkedési jellemzőket mutathatnak azonos specifikációk mellett. Ha érdekel, hogyan formálják ezek az eltérések az AI fejlődését, olvasd el a teljes cikket!

Tovább olvasom
Egyéb
2025.10.27. · 3 perc olvasás

Hogyan építsünk, tanítsunk és hasonlítsunk össze több megerősítéses tanuló ügynököt egy egyedi kereskedési környezetben a Stable-Baselines3 segítségével?

Fedezd fel a Stable-Baselines3 fejlett alkalmazásait a megerősítéses tanulás világában! Ismerd meg, hogyan hozhatsz létre egyedi kereskedési környezetet, integrálhatod a különböző algoritmusokat, és fejlesztheted saját edzői visszahívásaidat a teljesítmény nyomon követésére. Lépésről lépésre tanulhatod meg az ügynökök hatékonyságának összehasonlítását és vizualizálását.

Tovább olvasom