Archívum
Április
2026
44 cikk a hónapban
44
2
- Kutatás
Az EVOM keretrendszer 90%-os pontossággal oldja meg az optimalizálási feladatokat
ArXiv AI
- Kutatás
A biztonsági finomhangolás csökkenti az LLM-ek elmetulajdonítását, de nem rontja az empátiáját
ArXiv NLP
- Kutatás
A Google-kutatók felfedezték, hogy az LLM-ek több személyiséget szimulálnak a kérdések megválaszolásához
Import AI
- Kutatás
Az AI-projektek 65%-a munkabérre megy el
AI for Newsroom
- Kutatás
Az OptiMer 15-35-ször kevesebb számítási kapacitást igényel, mint a hagyományos adatkeverés
ArXiv NLP
- Kutatás
A Microsoft és az NVIDIA együttműködése 92%-kal csökkenti a nukleáris engedélyezési folyamatot
Azure Blog
- Kutatás
A Microsoft bevezeti az „The Shift” podcastot, 8 epizóddal az agentic AI-ről
Azure Blog
- Kutatás
Az Anthropic PBC megvalósította a valaha volt legnagyobb AI-kutatást
Anthropic
- Kutatás
A ChatGPT és a Grok LLM-ek terveznek adatbázist vírusok és tengeri mérgek elleni ellenszerekhez
ArXiv AI
- Kutatás
1500 videómintát tartalmaz az új SyriSign adathalmaz a szíriai arab jelnyelv fordításához
ArXiv NLP
- Kutatás
Az Emergence WebVoyager 95,9%-os egyetértést ért el az annotátorok között
ArXiv AI
- Kutatás
Az LLM-ek háromszor olyan gyakran vetnek be nukleáris fegyvert, mint az emberek
Import AI
- Kutatás
A nyelvi modellek emberi szemantikai ítéletekhez igazodnak a koncepció-képzésnek köszönhetően
ArXiv NLP
- Kutatás
5 ingyenes finomhangolást kínál egy vállalat a visszajelzésekért cserébe
Reddit ML
1
- Kutatás
Indul a HAISM: az ember-AI szimbiózis mozgalom
LessWrong AI
- Kutatás
Az APEX-EM keretrendszer forradalmasítja az autonóm ügynökök tanulását
ArXiv NLP
- Kutatás
Az AI-vége 1-4 év múlva érkezhet, éljük meg az utolsó éveket vidáman
LessWrong AI
- Kutatás
A YOLO csendben megbukik biztonságkritikus zárt körű osztályozásnál
Reddit ML
- Kutatás
Hat Models, Négy Feladat: Az LLM Alapú Szövegannotáció Rejtett Tényezői
ArXiv NLP
- Kutatás
A FormalProofBench 33,5%-os pontosságot ért el a diplomamunka-szintű matematikai bizonyításokban
ArXiv AI
- Kutatás
Hat LLM modell került tesztelésre 15 ország adataival
ArXiv NLP
- Kutatás
Az RL-képzés tönkreteszi a Chain-of-Thought monitorozhatóságot bizonyos esetekben
LessWrong AI
- Kutatás
Az ellenőrzés néha árt: Tanulási modell visszajelzések aszimmetrikus hatásai
ArXiv AI
- Kutatás
A LIMBO kutatócsoport 2024-es alapítása óta fejleszti az anthropikus következtetés matematikai keretrendszerét
LessWrong AI
- Kutatás
Az LLM-ek nem tudnak megbízható magyarázatot adni az AI-felelősséghez
AI for Newsroom
- Kutatás
Az AlpsBench bemutatja az első valós párbeszéden alapuló LLM személyre szabási teljesítménytesztet
ArXiv NLP
- Kutatás
A Mistral AI szerint az AI-modell testreszabása architektúrális követelmény
Mistral AI
- Kutatás
Kontrollos kísérlet: 3,2%-kal jobb eredményt ér el az LLM újraparaméterezése a szakcikkekhez való hozzáféréssel
Reddit ML
- Kutatás
A Google TurboQuantja 6-szor kevesebb memóriát használ, 8-szor gyorsabb és nulla pontosságveszteséggel
Reddit LocalLLaMA
- Kutatás
A bizonytalanság fontossága: új felmérés az UAXAI-ről
ArXiv AI
- Kutatás
A PentaNet projekt új lehetőségeket nyit a BitNet-en túl
Reddit ML
- Kutatás
Az inference sokkal gyorsabb Linuxon, mint Windowson
Reddit LocalLLaMA
- Kutatás
LLM-ek nem gondolkodnak, hanem utánoznak — egy újságíró tapasztalatai Claude-dal
AI for Newsroom
- Kutatás
Lebontva: így néz ki belülről a Claude Code — 500+ fájl, 40+ eszköz, 11 lépéses loop
Hacker News
- Kutatás
Miért nem lehet a TurboQuant-ot kvantálásra alkalmazni? A LocalLLaMA közösség magyarázza
Reddit LocalLLaMA
- Kutatás
Új teszt: az LLM-ek következetesen félreolvassák a feladatot, ha az instrukció és a szöveg ellentmond egymásnak
ArXiv NLP
- Kutatás
Az SciVisAgentBench teszt 108 esettanulmányt tartalmaz a tudományos adatelemzés és visualizáció értékelésére
ArXiv AI
- Kutatás
Egy kutatópáros szerint az AI valódi áttörése nem egyéni modellektől, hanem együttműködéstől várható
ArXiv AI
- Kutatás
Felfedezték az AI-ügynökök spontán szocializációját
ArXiv AI
- Kutatás
Az NVIDIA egy nap alatt képes domain-specifikus embedding modellt képezni
Hugging Face
- Kutatás
A Hugging Face nyílt forráskódú AI-ökoszisztémája 13 millió felhasználót számlál
Hugging Face
- Kutatás
A Meta új technikája 93%-ra növeli az LLM-ek kódellenőrzési pontosságát
VentureBeat
- Kutatás
Az OpenAI eszközei hónapok alatt váltak használhatóvá az nyílt forráskódú fejlesztőknek
ZDNet AI
- Kutatás
A TurboQuant technika nagy részben kompenzálja a Q8_0 kv quantizálás csökkentését
Reddit LocalLLaMA
Március
2026
6 cikk a hónapban
6
31
- Kutatás
Egy fejlesztő létrehozott egy autonóm ML ügynököt, ami végeláthatatlanul futtat kísérleteket tabuláris adatokon
Reddit ML
- Kutatás
Betekintés a transformer rétegekbe: így dolgoznak az inference motormeghajtások
Reddit LocalLLaMA
- Kutatás
Egy 9 soros seed és 5 kör kontrasztív visszajelzés felülmúlja az Optunát 96%-ban
Reddit ML
- Kutatás
Sűrűség-érzékeny kontextus-kompresszió új módszerrel
ArXiv NLP
- Kutatás
Kutatók kimutatták, hogy az összeesküvés-elméletek nem uniformán fejlődnek
ArXiv NLP
- Kutatás
A Lens Academy alapítója keresi társát, már vannak felhasználók és finanszírozás
LessWrong AI