Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.
Fedezd fel a jövő böngészését az új ChatGPT Atlas-szal! Az OpenAI által létrehozott böngésző integrálja a mesterséges intelligenciát a navigáció, keresés és oldalon belüli segítségnyújtás középpontjába, és már elérhető a felhasználók széles köre számára. Windows, iOS és Android verziók is hamarosan érkeznek!
Tovább olvasomFedezd fel a DeepSeek-AI legújabb innovációját, a 3B DeepSeek-OCR modellt, amely forradalmasíthatja az optikai karakterfelismerést és a dokumentumok feldolgozását! Ez a fejlett rendszer képes hosszú szövegeket tömöríteni és hatékonyan átalakítani, így új szintre emelve a kép- és nyelvfeldolgozás lehetőségeit.
Tovább olvasomAz Anthropic nemrégiben kiadott útmutatójában a hatékony kontextus-mérnökség fontosságát hangsúlyozza mesterséges intelligencia ügynököknél, kiemelve, hogy a kontextus helyes kialakítása és kezelése kulcsfontosságú az AI teljesítményéhez. Meglepő módon, még a gyengébb nyelvi modellek is kiválóan teljesíthetnek, ha megfelelően strukturált kontextus áll rendelkezésükre.
Tovább olvasomFedezd fel a LangChain DeepAgents könyvtárát, amely forradalmasíthatja a mesterséges intelligencia ügynökök hatékonyságát! Ismerd meg, hogyan képesek ezek az ügynökök a hosszú és összetett feladatok tervezésére és kezelésére, túllépve a hagyományos, felszínes megközelítéseken.
Tovább olvasomFedezd fel velünk az Advanced Model Context Protocol (MCP) világát ebben az izgalmas útmutatóban, amely bemutatja, hogyan oldható meg az egyik legnagyobb kihívás a modern AI rendszerekben: a valós idejű interakció AI modellek és külső adatok vagy eszközök között. Ismerd meg, hogyan tehetők dinamikussá a mesterséges intelligencia rendszerek az MCP segítségével!
Tovább olvasomA Microsoft Research bemutatta a BitNet Distillation technológiát, amely lehetővé teszi a meglévő precíziós nyelvi modellek átalakítását hatékonyabb, 1.58 bites változatokká, miközben megőrzi a pontosságot és növeli a CPU hatékonyságát. Ez az innovatív megközelítés akár tízszeres memóriamegtakarítást és több mint kétszeres sebességnövekedést is eredményezhet.
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan formálja át a megerősítéses tanulás utólagos képzése a nagy nyelvi modellek fejlődését! Egy új kutatás most először kínál kiszámítható skálázási szabályokat, amelyek segíthetnek optimalizálni a számítási erőforrások felhasználását. Ismerd meg a Meta, UT Austin, UCL, Berkeley és Harvard közös munkájának izgalmas eredményeit!
Tovább olvasomFedezd fel a Qualifire AI legújabb fejlesztését, a Rogue nevű Python keretrendszert, amelyet az AI ügynökök teljesítményének, megfelelőségének és megbízhatóságának értékelésére terveztek. Ez az új, nyílt forráskódú eszköz lehetővé teszi a fejlesztőcsapatok számára, hogy magabiztosan teszteljék és ellenőrizzék AI rendszereiket, miközben biztosítják a protokolloknak való megfelelést.
Tovább olvasomKépzeld el, mit hozhatnál létre, ha egyetlen H100-as GPU-n futtathatnád a megerősítéses tanulást (RL) egy 32 milliárd paraméteres nyelvi modellen, mindezt 4-bites pontossággal és gyorsabb lépésidővel! Az NVIDIA kutatói, a MIT, a HKU és a Tsinghua egyetemek együttműködésével kifejlesztették a QeRL-t, egy olyan nyílt forráskódú keretrendszert, amely forradalmasítja az RL utótréninget.
Tovább olvasomFedezd fel az Alibaba Qwen csapatának legújabb multimodális mesterséges intelligencia fejlesztéseit! Az új, kompakt méretű Qwen3-VL modellek 4B és 8B skálán érhetők el, amelyek alacsony VRAM mellett is kiváló teljesítményt nyújtanak, miközben megőrzik a 256K→1M kontextuskapacitást. Ismerd meg, hogyan kínálnak ezek a modellek teljes körű képességeket az Instruct és Thinking feladatprofílokban!
Tovább olvasom