BySárközi Kálmán2025.11.23. Holdra törő AI-kutatók bemutatják a Seer-t: egy online kontextuális tanulórendszert a gyors szinkron megerősítéses tanulási folyamatokhoz Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.27. Új mesterséges intelligencia kutatás az Anthropictól és a Thinking Machines Labtól: nyelvi modellek terhelés alatt és a karakterkülönbségek felfedése Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.27. Ismerd meg a ‘kvcached’-et: gépi tanulási könyvtár virtualizált, rugalmas KV gyorsítótár létrehozásához LLM kiszolgáláshoz megosztott GPU-kon Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.26. Új mesterséges intelligencia kutatás az Anthropic és a Thinking Machines Lab részéről: nyomás alatt a modellek specifikációi és a nyelvi modellek közötti karakterkülönbségek felfedése Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.20. Ismerd meg a LangChain DeepAgents könyvtárát egy gyakorlati példával: így működnek a DeepAgents a gyakorlatban! Egyéb
BySárközi Kálmán2025.10.18. Szigmoid skálázási görbék teszik kiszámíthatóvá a megerősítéses tanulást az LLM-ek számára edzés után Egyéb
BySárközi Kálmán2025.09.23. Hogyan hozzunk létre megbízható beszélgető AI-ügynököket a Parlant segítségével? Egyéb
BySárközi Kálmán2025.09.06. Google AI bemutatja a személyes egészségügynököt: egy többügynökös rendszer az egyéni egészségügyi igényekre szabott interakciókért Egyéb
BySárközi Kálmán2025.08.29. Memory-R1: Hogyan turbózza fel a megerősítéses tanulás a nagy nyelvi modellek memóriáját? Egyéb