
A gpt-oss modell 60,4%-os pontszámot ér el a SWE Verified HIGH teszten
A kutatók egy natív harmony agent harness-t is kifejlesztettek, amely lehetővé teszi a modell natív formátumának használatát.
GPT, Claude, Gemini és más generatív AI modellek, agents, multimodális rendszerek

A kutatók egy natív harmony agent harness-t is kifejlesztettek, amely lehetővé teszi a modell natív formátumának használatát.

Az LLM-ek figyelmi ablakának növekedése együtt jár a humán fenntartott figyelem képességének csökkenésével, amely 2004 és 2026 között mintegy 16 000-ről 1800 tokentre csökkent.

A PolarQuant a Qwen3.5-9B perplexity értékét 6.90-ről 6.40-re csökkenti

Az OpenAI 10 milliárd dollár további befektetést szerzett, amely a rekordbefektetési körét 120 milliárd dollár fölé emeli.

A Google Gemini modelljének bevezetése egybeesik az Axiom AI reasoning startup 200M dolláros befektetési körével, amely 1,6 milliárd dolláros értékelést eredményezett.

A Bonsai 1-Bit modell átlagos hibarányának logaritmusát a modell méretével összehasonlítva mérhetjük, amit az úgynevezett intelligencia-sűrűség mutat.

A kutatók szerint a Gemini 3 modellhez hasonló viselkedést más fejlett modellekben is megfigyeltek, köztük az OpenAI GPT-5.2 és az Anthropic Claude Haiku 4.5 modelljeiben.

A PrismML által kifejlesztett Bonsai 1-bit modelljei akár 8B paraméterig is elérhetők a GitHubon

A TurboQuant-nak köszönhetően a prompt feldolgozás 14%-kal gyorsabb lett.

A kutatók szerint a végpontokon orientált klaszterezési módszerrel kapcsolatos kutatásokban a spectral clustering és a k-means algoritmusok együttműködése javíthatja a klaszterezési eredményeket.

Az új TurboQuant modell a Qwen3.5-27B architektúrát használja, ami közel áll a Q4_0 minőséghez.

A TurboQuant technológiának köszönhetően a KV cache mérete akár 4,6-szor csökkenhet anélkül, hogy az pontosság romlana.

A Bonsai-8B modell 136 tokent dolgoz fel másodpercenként egy M4 Pro Macen

Moulik Gupta kutató szerint a kisebb modellek több időt fordíthatnak a gondolkodásra, így felülmúlhatják a nagyobbak teljesítményét

Több mint 148 szakértő támogatja a Mixture of Experts (MoEs) módszert, amely forradalmasítja a nyelvi modellek fejlesztését.

Taalas, egy 2,5 éves hardverstartup, egy olyan chipet fejlesztett, amely 17 ezer token/másodperc sebességet ér el.

A GPT-5.4 modell az Azure Blog szerint 2,50 dollárba kerül millió input tokenenként, a nagyobb kontextusú változat pedig 5 dollárba.

Több mint 1000 felhasználó már kipróbálta a Gemma 4 modellt a Chatbot Arena platformon.

A Meta új AI csapata ebben a hónapban belsőleg átadta első kulcsmodelljeit, amelyek a dolgozók mindennapi munkáját fogják segíteni az „AI for Work" program keretében.

A Liquid AI csapata 28 billió tokenből tanította be az LFM2.5-350M modellt, amely 40.4 ezer kimeneti token másodpercenkénti feldolgozására képes egyetlen NVIDIA H100 GPU-val.

A Meta mellett a Google is új, gyorsabb hangalapú AI-t vezetett be, a Gemini 3.1 Flash Live modellt.
Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést
Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.