Knowledge base

Blog

Practical tips, case studies, and thoughts on automation for Hungarian small and mid-sized businesses.

Digitális illusztráció, amely a mesterséges intelligencia és adatelemzés elemeit ábrázolja.
Egyéb

DeepSeek kiadott egy 3B OCR modellt: nagy teljesítményű OCR és strukturált dokumentumátalakítás a célkeresztben

Fedezd 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.

Read more
Absztrakt grafika kék és szürke színekkel, mesterséges intelligencia és kommunikációs elemekkel.
Egyéb

Útmutató a mesterséges intelligencia ügynökök hatékony kontextuskezeléséhez

Az 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.

Read more
Digitális táj, számítógépes elemek és grafikai elemek kombinációja kék háttéren.
Egyéb

Dinamikus MI rendszerek létrehozása a Model Context Protocol (MCP) használatával valós idejű erőforrás- és eszközintegrációhoz

Fedezd 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!

Read more
Kék háttér előtt, stilizált nagyító és technológiai elemek, digitális megoldás szimbolikája.
Egyéb

A Microsoft AI bemutatja a BitNet desztillációt (BitDistill): Könnyű megoldás akár 10-szeres memóriamegtakarítással és 2,65-szeres CPU-gyorsulással

A 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.

Read more
Modern városi táj, épületek, gépek és technológiai elemek illusztrációja kék háttéren.
Egyéb

Szigmoid skálázási görbék teszik kiszámíthatóvá a megerősítéses tanulást az LLM-ek számára edzés után

Fedezd 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!

Read more
Absztrakt digitális illusztráció, technológiai elemek és geometriai formák kombinációjával.
Egyéb

Qualifire AI nyílt forráskódúvá teszi a Rogue-t: átfogó keretrendszer az MI-ügynökök teljesítményének, megfelelőségének és megbízhatóságának tesztelésére

Fedezd 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.

Read more
Processzorok és áramkörök grafikus ábrázolása, futurisztikus stílusban.
Egyéb

QeRL: az NVFP4-kvantált megerősítéses tanulás (RL) egyetlen H100-ra hozza a 32B LLM képzést—miközben javítja a felfedezést

Képzeld 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.

Read more
Kompakt mesterséges intelligencia modell grafikai ábrázolása, különböző elemekkel és kapcsolódási pontokkal.
Egyéb

Alibaba Qwen AI bemutatja: kompakt és sűrű Qwen3-VL 4B/8B mesterséges intelligencia FP8 ellenőrzőpontokkal

Fedezd 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!

Read more