Anthropic bemutatja a Claude Opus 4.6-ot: 1M kontextus, ügynöki kódolás, adaptív érvelési vezérlés és kibővített biztonsági eszközök

Fedezd fel az Anthropic legújabb mesterséges intelligencia modelljét, a Claude Opus 4.6-ot, amely mostantól elérhető a claude.ai oldalon és nagyobb felhőszolgáltatóknál! Ez a modell a hosszú kontextusú érvelésre, az ügynöki kódolásra és a magas értékű tudásmunkára összpontosít, így ideális választás lehet összetett problémák megoldására.

Nvidia újítása: a VibeTensor – mesterséges intelligencia által létrehozott, programozó ügynökök által fejlesztett mélytanulási futtatókörnyezet

Az NVIDIA bemutatta a VIBETENSOR-t, egy nyílt forráskódú kutatási rendszert a mélytanulás területén. Ez az innovatív szoftvercsomag mesterséges intelligencia által vezérelt kódoló ügynökök segítségével készült, és célja, hogy egységes mélytanulási futtatókörnyezetet hozzon létre Python, JavaScript és C++ API-kat használva. Fedezd fel, hogyan alakítja át ez az új fejlesztés a mesterséges intelligencia világát!

Egy biztonságkritikus megerősítéses tanulóügynökök offline képzése konzervatív Q-tanulással d3rlpy és rögzített történeti adatok segítségével

Fedezd fel a biztonságkritikus megerősítéses tanulás izgalmas világát egy olyan útmutató segítségével, amely offline, rögzített adatokból tanítja meg az algoritmusokat, elkerülve az élő környezetben való kísérletezést. Ismerd meg, hogyan hozhatsz létre egy egyedi környezetet, generálhatsz viselkedési adatokat és képezhetsz ki algoritmusokat a d3rlpy könyvtár segítségével!

Hogyan építsünk többrétegű LLM biztonsági szűrőket az alkalmazkodó, átfogalmazott és ellenséges prompttámadások ellen?

Fedezd fel, hogyan építhetsz ki egy több rétegű biztonsági szűrőt, amely hatékony védelmet nyújt a nagy nyelvi modellek ellen irányuló adaptív és átfogalmazott támadásokkal szemben! Az útmutató bemutatja, miként kombinálható a szemantikai hasonlóság elemzés, a szabályalapú mintadetektálás, az LLM-alapú szándékosztályozás és az anomáliaészlelés egyetlen, megbízható védelmi rendszerben.

Hogyan építsünk memóriaalapú mesterséges intelligencia ügynököket rövid, hosszú távú és epizodikus memóriával?

Fedezd fel, hogyan építhetsz memóriavezérelt MI-ügynököket, amelyek különbséget tesznek a rövid távú munkakörnyezet és a hosszú távú memóriák között. Ismerd meg, hogyan használhatók az embeddingek és a FAISS a gyors hasonlósági kereséshez, valamint hogyan segíthet az epizodikus memória a sikeres stratégiák újrahasznosításában.