Ugrás a tartalomhoz

Blog

Henry Ford anno elég jól kijött abból, hogy minden vevőjének fekete autót gyártott. Mi testreszabjuk a megoldásainkat.

DÁP 25 perc olvasás

A DÁP már messze több egy mobilalkalmazásnál - Index

Több mint 3 millió letöltés, folyamatosan bővülő funkciók és egy, az egész Európai Unióban formálódó digitális ökoszisztéma. A Digitális Állampolgárság Program (DÁP) nem egyszerűen új felületet ad az ügyintézéshez: hosszú távon azt változtathatja meg, ahogyan az állampolgárok, a vállalatok és az állam digitálisan kapcsolódnak egymáshoz.

Sólyom BalázsChief Data Officer
AI visualization

Tudásmegosztás 3 perc olvasás

ATLAS, megoldás a hosszú kontextusokra

A Google új megközelítése, az ATLAS áttöri a korlátokat: memóriamodulja futás közben is képes tanulni és alkalmazkodni, így akár tízmillió tokenes szövegek mellett is stabilan teljesít. Mit jelent ez a gyakorlatban? Teljes könyvek, hatalmas kódprojektek vagy többórás videók feldolgozása válhat reálissá.

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

Prompt routing

Mi kérdezünk - az LLM pedig pontosan és gyorsan válaszol (elvileg) - de mi történik a háttérben? A titok sokszor a prompt routing: az a technika, amely automatikusan a megfelelő modellhez vagy feldolgozási útvonalhoz irányítja a felhasználói kéréseket. Szabályalapú? Embedding-alapú? Esetleg RAG?

Trendency

Tudásmegosztás 3 perc olvasás

Segment anything – de tényleg bármit?

Az NLP területén a foundation modellek virágkorát éljük és a gépi látás is folyamatosan fejlődik, azonban egy kulcsterület jelentős lemaradásban volt eddig. A Meta Segment Anything Model (SAM) új szintre emeli a képszegmentálást: bármilyen inputból – pont, doboz, szöveg – képes dolgozni, és három lehetséges megoldást is felkínál. Vajon eljött a nagy áttörés ideje?

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

Gartner riport 2025 és Data Science érintettsége

Milyen technológiák formálják a következő éveket? Ismerd meg a Gartner 2025-ös riportját, mely szerint a 10 legfontosabb trendből 9 közvetlenül az AI-hoz kapcsolódik.

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

A CNN-ektől a Vision Transformerekig: két út a képfeldolgozásban

A CNN-ek forradalmasították a számítógépes látást a hatékonyságukkal és a minták felismerésében nyújtott erejükkel. A Vision Transformerek ezzel szemben globális perspektívát hoztak, áttörést érve el detektálásban, szegmentálásban és multimodális modellekben. A jövő? A kettő erejének kombinációja, az orvosi képalkotástól a kreatív AI-eszközökig.

Trendency

Tudásmegosztás 1 perc olvasás

AI hatása szoftverfejlesztés sebességére

Az AI használat meggyorsítja a szoftverfejlesztési folyamatokat? Ismerd meg METR dolgozói által végzett kutatás eredményeit és tanulságos.

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

Gemini CLI a gyakorlatban

Fejlesztés közben állandóan váltogatod az eszközöket? 25 féle ablak van nyitva - dokumentáció, kódgenerálás, hibakeresés, shell-parancsok - ebből 4 már rég lefagyott és fogalmad sincs honnan szól a zene?

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

Egyszerű problémákra egyszerű megoldások: Klasszikus gépi tanulás a képfeldolgozásban

Nem kell mindent túl bonyolítani! A deep learning korában hajlamosak vagyunk elfelejteni, hogy a klasszikus képfeldolgozási módszerek még mindig értékesek lehetnek. Lássuk miért érdemes újra elővenni ezeket az „öreg rókákat”.

Trendency

Tudásmegosztás 1 perc olvasás

Promptfoo - Az LLM-fejlesztés egyik legnagyobb kihívása: hogyan biztosítsuk a minőséget és a biztonságot?

A Trendencynél hisszük, hogy szisztematikus, tesztvezérelt megközelítés nélkül az LLM-alapú megoldások nem érhetnek el vállalati szintű minőséget. Ezért megvizsgáltuk a Promptfoo-t, amely átfogó keretet kínál LLM-alkalmazások értékelésére és optimalizálására.

Trendency

Tudásmegosztás 2 perc olvasás

A gondolkodás illúziója: Az LRM-ek értékelése problémakomplexitáson keresztül

A „gondolkodó AI” talán mégsem gondolkodik úgy, ahogy hisszük. Az Apple friss kutatása szerint a legújabb nagy érvelő modellek (LRM-ek) bizonyos komplexitási szint felett látványosan összeomlanak, és még a „gondolkodási folyamatuk” is ellentmondásosan skálázódik. A tanulmány azonban azonnal heves szakmai vitát robbantott ki: más kutatók szerint a probléma nem az AI érvelésében, hanem a hibás tesztkörnyezetben keresendő. Vajon valódi intelligenciát látunk, vagy csak annak meggyőző illúzióját?

Trendency

Tudásmegosztás 10 perc olvasás

DeepSeek – Hogyan kerül be egy LLM a hírekbe?

2025. január 20-án a kínai DeepSeek vállalat kiadott egy új, nagy nyelvi modellt, amely magára vonta a figyelmet mind Data Science körökben, mind pedig a piacon. A DeepSeek R1 publikálását követően az NVIDIA vállalat részvényei összesen 589 milliárd dollárt estek, ahogy sok más amerikai AI-hoz köthető részvény ára is bezuhant a nap folyamán. Hogyan okozhatott egy ilyen meglehetősen hétköznapi esemény ilyen léptékű változásokat?

Sólyom BalázsChief Data Officer

Iratkozz felhírlevelünkre

Fedezd fel elsőként a legújabb design trendeket, technológiai újításokat, és pillants bele esettanulmányainkba!

Találd fel a jövőt velünk

Csatlakozz hozzánk

Írj nekünk