KutatásIntology Locus előrelépése a PostTrainBenchen az automatizált AI-kutatás feléAz Intology startup és annak Locus nevű szoftvere jár a középpontban: a cég célja az R&D automatizálása, és a legújabb Locus verzió 44,7%-os pontszámot ért el a PostTrainBenchen.3 perc olvasás
KutatásBizalom és átláthatóság szükségesek a verseny lassításához az AI-fejlesztésbenA Massachusetts Institute of Technology és a Columbia University kutatói a Racing to Ruin című dolgozatban játékelméleti modellt építettek az egymással versengő vállalatok AI-kutatásáról, és azt vizsgálták, lehetséges-e koordinált lassítás elérése.3 perc olvasás
KutatásMatrAIx: 8,3 milliárd szintetikus felhasználó létrehozva a termékteszteléshezA Harvard és a Massachusetts Institute of Technology kutatócsoportja bemutatta a MatrAIx nevű rendszert, amely 8,3 milliárd szintetikus „felhasználót” hoz létre, egyet minden élő emberre.3 perc olvasás
KutatásStartupok újragondolják a transzformerek korlátait a következő generációs LLM-ekértA cikk főszereplői több feltörekvő startup, köztük Subquadratic, Manifest AI, Liquid AI, Inception és Pathway, amelyek új megközelítésekkel próbálják feloldani a transzformer alapú nagy nyelvi modellek (LLM) korlátait.7 perc olvasás
KutatásAz AI tudományos áttöréséhez nem csak adatok, hanem érvelő ügynökök kellenekA cikk főszereplői a Google DeepMind AlphaFoldja (Demis Hassabis és John Jumper munkája) és az új generációs AI-ügynökök, például a Google AI Co-Scientist.5 perc olvasás
KutatásAI-ügynökökkel keresnek hűvösebb félvezetőanyagokat a Discovered MaterialsnélA Discovered Materials nevű startup Advaith Sridhar és Akash Ramdas alapításával mesterséges intelligencia-ügynökök seregét használja új, hőkezelés szempontjából jobb félvezetőanyagok felkutatására.3 perc olvasás
KutatásAszinkron üzenetküldéssel az AgentRadio jelentősen javította a kódalap-értést vállalati feladatokbanA főszereplők a Coral AI Labs kutatói és több egyetem, akik bemutatták az AgentRadio nevű aszinkron üzenetküldő réteget, amely lehetővé teszi, hogy több mesterséges intelligencia-ügynök valós időben, futás közben osszon meg felfedezéseket.6 perc olvasás
KutatásStanford 37 000 AI‑ügynököt működtető „virtuális biotech” rendszere és egy Merck által megerősített gyógyszertervA főszereplő James Zou, a Stanford University biomedikai adat- és mesterséges intelligencia kutatója, aki a VB Transform 2026 konferencián mutatta be csapata Virtual Biotech rendszerét.5 perc olvasás
KutatásAI és robotika egysejtes elemzéssel segíthet visszakövetni az áttétek forrásátA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Lendület Mikroszkópos Képelemzés és Gépi Tanulás Kutatócsoportja, a vezető Horváth Péter, svéd és svájci partnerekkel együtt mesterséges intelligencián alapuló módszereket fejlesztett a daganatok sejtszintű vizsgálatára.3 perc olvasás
KutatásStanfordi kutatók mesterséges intelligenciával tervezett bakteriofágokat hoztak létre, szabályozás hiánya aggodalomra ad okotA Stanford Egyetem kutatói mesterséges intelligencia alapú genomnyelvi modelleket használtak arra, hogy elsőként tervezzenek működő vírusokat, konkrétan bakteriofágokat.2 perc olvasás
KutatásMiért nem árulja el a nyers benchmark-pontszám a valós költséget: idő- és tokenkorlátok szerepe a Qwen 3.8-Max és Claude Opus 5 összehasonlításábanA cikk főszereplői az Alibaba által kiadott Qwen 3.8-Max és Anthropic Claude Opus 5, továbbá független mérőeszközök, például VulcanBench és Long-Horizon-Terminal-Bench.6 perc olvasás
KutatásNincs univerzális modell: különböző AI-k külön feladatokra erősekEgy friss összehasonlás szerint nincs egyetlen mesterséges intelligencia-modell, amely minden feladatban jobb lenne: a Grok 4.5 erős a rutin feladatokban, a GPT-5.6 Sol hatékony tervezésben és kódalap megértésében, az Opus 5 kiváló végrehajtásigényes munkában, míg a Fable 5 a hibakeresésben és vizuális megvalósításban teljesít jól.1 perc olvasás
