Böngészés

Archívum

1543 cikk összesen · szűrt

Mind Modellek & LLM Kutatás Üzlet & Startup Alkalmazások Biztonság Hogyan működik?Szabályozás Eszközök Hardver & Infra Robotika & CV

Április

2026

329 cikk a hónapban

329cikk

sze

23:05
Kutatás
Az AI-vége 1-4 év múlva érkezhet, éljük meg az utolsó éveket vidáman
LessWrong
22:25
Kutatáskiemelt
A YOLO csendben megbukik biztonságkritikus zárt körű osztályozásnál
Reddit
21:45
Kutatáskiemelt
Hat Models, Négy Feladat: Az LLM Alapú Szövegannotáció Rejtett Tényezői
arXiv
20:45
Kutatáskiemelt
A FormalProofBench 33,5%-os pontosságot ért el a diplomamunka-szintű matematikai bizonyításokban
arXiv
20:05
Kutatáskiemelt
Hat LLM modell került tesztelésre 15 ország adataival
arXiv
18:45
Kutatáskiemelt
Az RL-képzés tönkreteszi a Chain-of-Thought monitorozhatóságot bizonyos esetekben
LessWrong
17:05
Kutatáskiemelt
Az ellenőrzés néha árt: Tanulási modell visszajelzések aszimmetrikus hatásai
arXiv
16:45
Kutatáskiemelt
A LIMBO kutatócsoport 2024-es alapítása óta fejleszti az anthropikus következtetés matematikai keretrendszerét
LessWrong
15:25
Kutatáskiemelt
Az LLM-ek nem tudnak megbízható magyarázatot adni az AI-felelősséghez
AI for Newsroom
14:45
Kutatáskiemelt
Az AlpsBench bemutatja az első valós párbeszéden alapuló LLM személyre szabási teljesítménytesztet
arXiv
14:45
Kutatáskiemelt
A Mistral AI szerint az AI-modell testreszabása architektúrális követelmény
MIT Technology Review
13:45
Kutatáskiemelt
Kontrollos kísérlet: 3,2%-kal jobb eredményt ér el az LLM újraparaméterezése a szakcikkekhez való hozzáféréssel
Reddit
13:45
Kutatáskiemelt
A Google TurboQuantja 6-szor kevesebb memóriát használ, 8-szor gyorsabb és nulla pontosságveszteséggel
Reddit LocalLLaMA
13:25
Kutatáskiemelt
A bizonytalanság fontossága: új felmérés az UAXAI-ről
arXiv
12:25
Kutatáskiemelt
A PentaNet projekt új lehetőségeket nyit a BitNet-en túl
Reddit
11:05
Kutatáskiemelt
Az inference sokkal gyorsabb Linuxon, mint Windowson
Reddit LocalLLaMA
09:25
Kutatáskiemelt
LLM-ek nem gondolkodnak, hanem utánoznak, egy újságíró tapasztalatai Claude-dal
AI for Newsroom
09:05
Kutatáskiemelt
Lebontva: így néz ki belülről a Claude Code, 500+ fájl, 40+ eszköz, 11 lépéses loop
Hacker News
07:25
Kutatáskiemelt
Miért nem lehet a TurboQuant-ot kvantálásra alkalmazni? A LocalLLaMA közösség magyarázza
Reddit LocalLLaMA
07:06
Kutatáskiemelt
Új teszt: az LLM-ek következetesen félreolvassák a feladatot, ha az instrukció és a szöveg ellentmond egymásnak
arXiv
06:45
Kutatáskiemelt
Az SciVisAgentBench teszt 108 esettanulmányt tartalmaz a tudományos adatelemzés és visualizáció értékelésére
arXiv
06:25
Kutatás
Egy kutatópáros szerint az AI valódi áttörése nem egyéni modellektől, hanem együttműködéstől várható
arXiv
06:25
Kutatáskiemelt
Felfedezték az AI-ügynökök spontán szocializációját
arXiv
05:45
Kutatáskiemelt
Az NVIDIA egy nap alatt képes domain-specifikus embedding modellt képezni
Hugging Face
05:25
Kutatáskiemelt
A Hugging Face nyílt forráskódú AI-ökoszisztémája 13 millió felhasználót számlál
Hugging Face
05:05
Kutatáskiemelt
A Meta új technikája 93%-ra növeli az LLM-ek kódellenőrzési pontosságát
VentureBeat
04:05
Kutatáskiemelt
Az OpenAI eszközei hónapok alatt váltak használhatóvá az nyílt forráskódú fejlesztőknek
ZDNet
02:45
Kutatáskiemelt
A TurboQuant technika nagy részben kompenzálja a Q8_0 kv quantizálás csökkentését
Reddit LocalLLaMA

Március

2026

65 cikk a hónapban

65cikk

ked

hét

← Előző30 / 31 oldalKövetkező →

Archívum

Az AI-vége 1-4 év múlva érkezhet, éljük meg az utolsó éveket vidáman

A YOLO csendben megbukik biztonságkritikus zárt körű osztályozásnál

Hat Models, Négy Feladat: Az LLM Alapú Szövegannotáció Rejtett Tényezői

A FormalProofBench 33,5%-os pontosságot ért el a diplomamunka-szintű matematikai bizonyításokban

Hat LLM modell került tesztelésre 15 ország adataival

Az RL-képzés tönkreteszi a Chain-of-Thought monitorozhatóságot bizonyos esetekben

Az ellenőrzés néha árt: Tanulási modell visszajelzések aszimmetrikus hatásai

A LIMBO kutatócsoport 2024-es alapítása óta fejleszti az anthropikus következtetés matematikai keretrendszerét

Az LLM-ek nem tudnak megbízható magyarázatot adni az AI-felelősséghez

Az AlpsBench bemutatja az első valós párbeszéden alapuló LLM személyre szabási teljesítménytesztet

A Mistral AI szerint az AI-modell testreszabása architektúrális követelmény

Kontrollos kísérlet: 3,2%-kal jobb eredményt ér el az LLM újraparaméterezése a szakcikkekhez való hozzáféréssel

A Google TurboQuantja 6-szor kevesebb memóriát használ, 8-szor gyorsabb és nulla pontosságveszteséggel

A bizonytalanság fontossága: új felmérés az UAXAI-ről

A PentaNet projekt új lehetőségeket nyit a BitNet-en túl

Az inference sokkal gyorsabb Linuxon, mint Windowson

LLM-ek nem gondolkodnak, hanem utánoznak, egy újságíró tapasztalatai Claude-dal

Lebontva: így néz ki belülről a Claude Code, 500+ fájl, 40+ eszköz, 11 lépéses loop

Miért nem lehet a TurboQuant-ot kvantálásra alkalmazni? A LocalLLaMA közösség magyarázza

Új teszt: az LLM-ek következetesen félreolvassák a feladatot, ha az instrukció és a szöveg ellentmond egymásnak

Az SciVisAgentBench teszt 108 esettanulmányt tartalmaz a tudományos adatelemzés és visualizáció értékelésére

Egy kutatópáros szerint az AI valódi áttörése nem egyéni modellektől, hanem együttműködéstől várható

Felfedezték az AI-ügynökök spontán szocializációját

Az NVIDIA egy nap alatt képes domain-specifikus embedding modellt képezni

A Hugging Face nyílt forráskódú AI-ökoszisztémája 13 millió felhasználót számlál

A Meta új technikája 93%-ra növeli az LLM-ek kódellenőrzési pontosságát

Az OpenAI eszközei hónapok alatt váltak használhatóvá az nyílt forráskódú fejlesztőknek

A TurboQuant technika nagy részben kompenzálja a Q8_0 kv quantizálás csökkentését

Egy fejlesztő létrehozott egy autonóm ML ügynököt, ami végeláthatatlanul futtat kísérleteket tabuláris adatokon

Betekintés a transformer rétegekbe: így dolgoznak az inference motormeghajtások

Egy 9 soros seed és 5 kör kontrasztív visszajelzés felülmúlja az Optunát 96%-ban

Sűrűség-érzékeny kontextus-kompresszió új módszerrel

Kutatók kimutatták, hogy az összeesküvés-elméletek nem uniformán fejlődnek

A Lens Academy alapítója keresi társát, már vannak felhasználók és finanszírozás

Az AutoB2G keretrendszer természetes nyelvi leírások alapján automatizálja az épület-hálózat szimulációt

A RASPRef keretrendszer fejleszti a promptokat emberi felügyelet nélkül

Az utolsó ujjlenyomat: hogyan formálja a markdown az LLM szövegét

Az OpenAI és a Google fejleszti a nyelvi modellek szabályozhatóságát

PyTorch DDP-vel építsünk gyártásra képes, több csomópontos tanulási folyamatot

A robotok is megtanulhatják a statisztikai csalást

A LocalLLaMA 2026 modellje már jobb lehet a GPT-3.5-nél

A LessWrong kutatói felfedezik: az LLM-ekben az elhitetés hathatós eszköz az irányításban

Irán nyerésre áll az AI-propagandaháborúban

Georgi Gerganov szerint a helyi modellekben rengeteg apró hibától szenvednek

A megbízható AI alapjai: a platform-determinisztikus inferencia elengedhetetlen

A domain-specifikus gépi fordítás és minőségértékelés rendszerek fejlesztése

Új modell javítja az érzelmek felismerését a multimodális beszélgetésekben

Az LVFace felülmúlja az ArcFace/ResNet modellt az arcfelismerésben

Kilencszer gyorsabb képgenerálás: az A-SelecT kiszűri a felesleges lépéseket

A Claude modell 1 óra alatt oldotta meg Knuth nyitott Hamilton-feladatát

Kalauzok