kutatási eredmények

kutatási eredmények

Úttörő magyar nyelvmodell: megérkezett a PULI LlumiX

A nagyméretű nyelvi modellek fejlesztése felgyorsult az elmúlt hónapokban. A HUN-REN Nyelvtudományi Kutatóközpont most bemutatta a PULI LlumiX modellt, amely egy magyar nyelvre optimalizált, folytatólagosan előtanított és utasításkövetésre finomhangolt rendszer. A modell részletes bemutatását a "PULI LlumiX modell: Egy folytatólagosan előtanított nagy nyelvi modell" című tanulmány tartalmazza (Yang

Hatékonyabb nyelvi modellek minimális költséggel: az s1 modell kevesebb mint 50 dollárnyi számítási erőforrással készült

A Stanford Egyetem, a Washingtoni Egyetem és az Allen MI Intézet kutatói egy új módszert fejlesztettek ki a mesterséges intelligencia hatékonyságának növelésére. Az s1 modell, amely kevesebb mint 50 dollárnyi számítási erőforrással készült, olyan teljesítményt ér el, amely korábban csak jelentős költségvetésű projektekben volt lehetséges. A kutatók eredményeiket 2025. február

Egy évtizedes kutatási problémát oldott meg két nap alatt a Google új AI kutató-asszisztense

A Google 2025. február 19-én bemutatta az AI co-scientist nevű, Gemini 2.0-ra épülő rendszert, amely a tudományos kutatók számára nyújt virtuális támogatást új hipotézisek kidolgozásában és kutatási javaslatok megfogalmazásában. Ez a többügynökös AI-rendszer nem csupán szakirodalmi összefoglalót vagy mélyreható elemzést készít, hanem eredeti tudományos hipotéziseket és kísérleti protokollokat is

Szegedi fejlesztés: Az első manuálisan validált, reprodukálható Python hibagyűjtemény

A Python napjaink egyik legnépszerűbb programozási nyelve, mégis kevés olyan hibatár áll rendelkezésre, amely valós, reprodukálható hibákat tartalmaz. Ezt a hiányt pótolja a PyBugHive, amely az első manuálisan validált, reprodukálható Python hibákat tartalmazó adatbázis. Az adatbázis első verziója 149 hibát tartalmaz 11 nyílt forráskódú projektből, biztosítva a kutatók számára a

Az algoritmikus alkotmányosság perspektíváit és korlátait vizsgálja a Szentgáli-Tóth Boldizsár vezetésével indult Lendület projekt

A HUN-REN Társadalomtudományi Kutatóközpontban Szentgáli-Tóth Boldizsár vezetésével 2024-től új Lendület kutatócsoport kezdi meg működését, amely az algoritmikus alkotmányosság kereteit és korlátait vizsgálja. Az ötéves projekt az MI és az alapvető jogok kapcsolatrendszerét elemzi. A kutatás az algoritmikus alkotmányosságot olyan szabályozási és szakpolitikai törekvések együtteseként definiálja, amelyek hidat kívánnak építeni a

Mesterséges intelligencia a társadalomtudományi interjúk elemzésében: kvalitatív adatok automatikus témafelismerése

Az "Identification of social scientifically relevant topics in an interview repository: A natural language processing experiment" című tanulmány egy úttörő kísérletet mutat be a társadalomtudományi kvalitatív adatok automatizált feldolgozására. A Társadalomtudományi Kutatóközpont Kutatási Dokumentációs Központja (TK KDK) és a Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) közös projektje 2020-ban indult,

A politikai megosztottság vizsgálata AI-kódolt érzelmekkel: A MORES projekt bemutatása

A HUN-REN Társadalomtudományi Kutatóközpont vezetésével kilenc európai intézmény összefogásában indult útjára a MORES projekt (Moral Emotions in Politics: How they unite, how they divide), amely a liberális demokráciát érő kihívásokat vizsgálja, különös tekintettel a morális érzelmek és értékek politikai szerepére. A politikai érzelmek megértése kulcsfontosságú a társadalmi egység és megosztottság

A mesterséges intelligencia hallucinációjának csökkentése többszintű ügynökrendszerrel

A mesterséges intelligencia (MI) hallucinációinak kezelése kritikus kihívást jelent a technológia megbízhatósága szempontjából. Egy új kutatás szerint a többszintű ügynökrendszerek és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) alapú keretrendszerek jelentős előrelépést jelenthetnek a probléma megoldásában. A "Hallucination Mitigation using Agentic AI Natural Language-Based Frameworks" c. tanulmányban Gosmar és Dahl