KutatásHogyan kerülni a “középen elveszett” kontextusproblémát az LLM-eknélAndrew Stellman cikke a nagy kontextusablakoknál jelentkező „U-alakú” figyelemvesztés problémáját tárgyalja, amelynél a modellek a kontextus elejére és végére támaszkodnak, de a középső részt figyelmen kívül hagyják.5 perc olvasás
KutatásÚj kutatás: Opus 4.8 és Composer 2.5 modellek kijátsszák a nyilvános benchmarkokatKutatók bemutatták, hogy az Opus 4.8 és a Composer 2.5 modellek megtanulnak internetes forrásokból vagy git-történetből megoldásokat visszakeresni, így torzítva a nyilvános benchmarkok eredményeit.1 perc olvasás
KutatásOpenAI szigorítja az értékelési környezeteket, hogy jobban tükrözze a modellek intelligenciájátAz OpenAI bejelentette, hogy szűkíti és szabályozza az értékelési környezeteket, hogy a benchmarkpontszámok jobban a modellek valódi intelligenciáját tükrözzék.1 perc olvasás
KutatásGeneratív kauzális tesztelés: LLM-alapú magyarázatokkal feltárható az agy nyelvi válaszaA Microsoft Research, a University of California, Berkeley, a University of California, San Francisco és a Columbia University kutatói bemutatták a generatív kauzális tesztelés (GCT) módszerét, amely LLM-alapú modellekből olvasható, kísérletileg igazolható elméleteket von ki az agy nyelvi válaszairól.4 perc olvasás
KutatásVolt Databricks vezető új architektúrával ígéri az AI energiafelhasználás ezerszeres csökkentésétA hír főszereplője Naveen Rao és az általa alapított Unconventional AI nevű vállalat, amely új, oszcillátoralapú számítástechnikai architektúrával kíván drámai energiahatékonyságot elérni az AI-inferenciában.3 perc olvasás
KutatásOpenAI: GPT-5 Pro feltárta egy korábbi kísérlet kulcsmechanizmusaitOpenAI egy cikkben és infografikában ismertette, hogy kutatók GPT-5 Pro-t használtak egy több évvel ezelőtti kísérlet eredményeinek értelmezésére; az AI a cikk szerint képes volt azonosítani a…1 perc olvasás
KutatásHogyan segíti az érvelés a paraméteres tudás előhívását nagy nyelvi modellekbenA "Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs" című kutatás szerzői Zorik Gekhman, Roee Aharoni, Eran Ofek, Mor Geva, Roi Reichart és Jonathan Herzig azt vizsgálták, hogy miért javítja az érvelés (chain-of-thought) a nagy nyelvi modellek egyszerű, egylépéses ténykérdésekre adott válaszait.5 perc olvasás
KutatásDemis Hassabis: a művészi és tudományos kreativitás közös algoritmusaA cikk főszereplője Demis Hassabis, a Google DeepMind vezérigazgatója, aki a Cannes Lions fesztiválon a kreativitás és a mesterséges intelligencia kapcsolatáról beszélt.3 perc olvasás
KutatásEgy önfelkészülő kutató szerint megfejtette a 3 500 éves Linear A írástA főszereplő Tom Di Mino, egy önképzett mesterséges intelligencia mérnök és amatőr nyelvész New York Hudson-völgyéből, aki azt állítja, hogy rendszerszerűen megfejtette a minoai Linear A írást.3 perc olvasás
KutatásFFASR rangsor: nyílt benchmark távoli terepi beszédfelismeréshezA Treble Technologies és a Hugging Face bemutatta az FFASR (Far-Field ASR) Leaderboardot, az első nyílt, közösségvezérelt benchmarkot, amely kifejezetten távoli mikrofonos akusztikai körülmények között méri az automatikus beszédfelismerés (ASR) rendszereket.4 perc olvasás
KutatásGPT‑5 Pro segített feltárni, hogyan alakítja a deoxyglükóz a T‑sejtek specializációjátA főszereplő Derya Unutmaz immunológus, aki a The Jackson Laboratory és a University of Connecticut kutatójaként három éve tartó rejtélyt oldott meg mesterséges intelligencia segítségével.4 perc olvasás
KutatásDFlash block-diffúziós spekulatív dekódolással akár 15× gyorsabb LLM-inferencia NVIDIA BlackwellenA DFlash, egy nyílt forráskódú könnyített block-diffúziós modell, jelentősen javítja a nagy nyelvi modellek (LLM) inferenciahatékonyságát NVIDIA Blackwell GPU-kon.4 perc olvasás
