BySárközi Kálmán2026.01.30. Az Ant Group bemutatta a LingBot-VLA-t, a valós környezetben alkalmazható robotmanipulációs modelljét Egyéb
BySárközi Kálmán2026.01.24. Hogyan rendezi át a gépi tanulás és a szemantikus beágyazás a CVE sebezhetőségeket a nyers CVSS pontszámokon túl? Egyéb
BySárközi Kálmán2026.01.21. Liquid AI bemutatja az LFM2.5-1.2B-Thinking-et: 1,2 milliárd paraméteres, egy gigabájtnál kisebb helyet foglaló gondolkodó modell Egyéb
BySárközi Kálmán2025.12.18. Meta AI bemutatja a SAM Audio-t: csúcstechnológiás egységes modell intuitív és multimodális utasításokkal az audió szétválasztásához Egyéb
BySárközi Kálmán2025.12.15. Nanbeige4-3B-gondolkodás: hogyan lépik át a 3B modellek a 30B osztály szintű érvelési képességét egy 23T token csővezetékkel Egyéb
BySárközi Kálmán2025.12.13. 5 mesterséges intelligencia modellarchitektúra, amit minden mérnöknek ismernie kell Egyéb
BySárközi Kálmán2025.11.05. Hogyan építhetünk skálázható és reprodukálható gépi tanulási kísérleti folyamatokat a Meta Research Hydra segítségével? Egyéb
BySárközi Kálmán2025.11.04. Hogyan építsünk felügyelt mesterséges intelligencia modelleket, ha nincs annotált adatunk? Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.27. Ismerd meg a ‘kvcached’-et: egy gépi tanulási könyvtár a virtualizált, rugalmas KV gyorsítótár engedélyezéséhez LLM kiszolgáláshoz megosztott GPU-kon Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.27. Ismerd meg a ‘kvcached’-et: gépi tanulási könyvtár virtualizált, rugalmas KV gyorsítótár létrehozásához LLM kiszolgáláshoz megosztott GPU-kon Egyéb