Gyakorlati tippek, esettanulmányok és gondolatok az automatizálásról magyar kis- és középvállalkozásoknak.
Fedezd fel a Parallax újításait, amelyek forradalmasítják a helyi lineáris figyelmet! Az LLA megoldó helyett bevezetett tanított projektor nemcsak megduplázza a számítási intenzitást, hanem jelentős javulást hoz a bonyolultsági mutatókban is.
Tovább olvasomFedezd fel a mesterséges intelligencia világának legújabb innovációját! A Trajectory és partnerei egy új, párhuzamos multi-LoRA tréning rendszert fejlesztettek ki a folyamatos tanulás érdekében, amely jelentős teljesítménynövekedést kínál a kísérletek során. Az eredményeket és a forráskódot a NovaSky-AI/SkyRL platformon találod meg.
Tovább olvasomFedezd fel a Nous Research legújabb fejlesztését, a Hermes Agentet, amely forradalmasítja az MCP kontextuskezelését a BM25 progresszív sémaközzététellel. Az új Tool Search funkcióval a pontosság 49%-ról akár 74%-ra is növekedhet az Anthropic Evals tesztjei alapján.
Tovább olvasomFedezd fel az Ansible automatizálás világát lépésről lépésre! Ebben az útmutatóban megmutatjuk, hogyan építhetsz fel egy teljes Ansible labort Google Colabban vagy bármely Linux környezetben, kezdve az ansible-core telepítésétől egészen az összetett funkciók használatáig, mint a dinamikus inventory és egyedi modulok. Készülj fel, hogy elmélyülj az Ansible kulcsfogalmaiban és hatékonyan automatizáld a munkafolyamataidat!
Tovább olvasomFedezd fel a mesterséges intelligencia világának legújabb innovációját a Sakana AI jóvoltából! A DiffusionBlocks forradalmasítja a reziduális hálózatok tanítását, lehetővé téve a blokkonkénti, önállóan tanítható modulok kialakítását. Ha érdekel, hogyan alakíthatják át ezek a fejlesztések a gépi tanulás módszereit, olvass tovább!
Tovább olvasomFedezd fel a jövő mesterséges intelligencia technológiáját az OSCAR-ral, amelyet a Together AI fejlesztett ki! Ez az új kvantálási módszer nemcsak jelentős memória-megtakarítást és gyorsabb dekódolást kínál, hanem javítja a pontosságot is, így forradalmasítva a hosszú kontextusú nyelvi modellek kiszolgálását.
Tovább olvasomFedezd fel a Langfuse nyílt forráskódú platformot, amely átfogó megoldást kínál a nyelvi modellek nyomon követésére és értékelésére! Ebben az útmutatóban lépésről lépésre bemutatjuk, hogyan alakíthatsz ki egy teljes munkafolyamatot, amely lehetővé teszi a platform főbb funkcióinak megismerését akár valódi, akár szimulált környezetben.
Tovább olvasomA Tencent nemrég nyílt forráskódúvá tette a TencentDB Agent Memory-t, egy helyi memóriarendszert AI ügynökök számára, amelyet az MIT licenc alatt adtak ki. Az újítás révén az AI rendszerek hatékonyabban kezelhetik a memóriát, miközben jelentős teljesítményjavulást érhetnek el, például 61,38%-os tokencsökkenést és 51,52%-os relatív pontosságnövekedést. Fedezd fel, hogyan forradalmasítja ez a fejlesztés az AI ügynökök működését!
Tovább olvasomFedezd fel, hogyan adhatunk memóriát az AI ügynököknek! A cikk lépésről-lépésre bemutatja, hogyan telepíthetjük a GBrain memóriaréteget, amelyet Garry Tan, a Y Combinator szakértője fejlesztett ki. Tanuld meg, hogyan hozhatsz létre egy emlékezetes, markdown-alapú tudásgráfot mindössze 20 perc alatt!
Tovább olvasomFedezze fel, hogyan alakítja át a CopilotKit a 2026-os agentikus mesterséges intelligencia technológiát! Ismerje meg az új AG-UI protokollt, az AIMock tesztelési csomagot és a Pathfinder szervert, amelyek forradalmasítják a fejlesztők munkáját.
Tovább olvasom