A Semmelweis Egyetem kutatói 2025. április 8-án közzétett tanulmányukban demonstrálták, hogy az OpenAI GPT-4o modellje 93%-os pontossággal képes felismerni az aknét és a rosaceát, míg a Google Gemini Flash 2.0 modellje mindössze 21%-ban azonosította helyesen ugyanezeket a bőrbetegségeket. A tudományos vizsgálat során a kutatók olyan páciensek fotóit
A nagy érdeklődésre való tekintettel 2025. május 22-én újra megtartjuk a HUN-REN TK poltextLAB: Generatív MI alapozó képzést. A képzés célja, hogy átfogó bevezetést nyújtson a generatív mesterséges intelligencia eszközök tudományos munkában történő alkalmazási lehetőségeibe. Az egynapos program során a résztvevők megismerkedhetnek a generatív modellek (különösen a nyelvgenerálók) képességeivel, korlátaival
A magyar nyelvtechnológiai kutatás jelentős mérföldkőhöz érkezett: egy átfogó vizsgálat kimutatta, hogy a nagyobb korpuszméret nem feltétlenül eredményez jobb teljesítményt a morfológiai elemzésben. Dömötör Andrea, Indig Balázs és Nemeskey Dávid Márk kutatásukban három különböző méretű magyar nyelvű korpuszt – az ELTE DH gold standard korpuszt (496 060 token), az NYTK-NerKort (1
A Szegedi Tudományegyetem kutatói, Szécsényi Tibor és Virág Nándor a huBERT nyelvi modell kontextusfüggőségét vizsgálták pragmatikai annotáció során, különös tekintettel a felszólító alakok funkcióinak automatikus azonosítására. A MedCollect egészségügyi álhírkorpuszon végzett kutatás azt elemzi, hogyan befolyásolja a rendelkezésre álló kontextus mérete és pozíciója a modell annotációs pontosságát. A vizsgálat során
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
A mesterséges intelligencia fejlődésével egyre nagyobb az igény a hatékony és skálázható számítási kapacitásra. Erre a kihívásra reagálva a HUN-REN Cloud 2025. február 19-én online workshopot szervezett, amely bemutatta a kutatók számára, hogyan használhatják ki egyszerre több GPU erőforrást a felhőalapú infrastruktúrában. A rendezvényen a HUN-REN SZTAKI szakértői, köztük Kacsuk
Az Európai Unió által társfinanszírozott AI EDIH projekt keretében a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2025. február 25-én átfogó szakmai workshopot szervez az 5G és a mesterséges intelligencia ipari alkalmazásairól. A rendezvény célja a vállalkozások digitális transzformációjának elősegítése, különös tekintettel a startupokra, kkv-kra és small mid-cap vállalkozásokra. A BME VIK
Sebők Miklós a HVG-nek adott interjúban a mesterséges intelligencia magyarországi fejlesztésének lehetőségeiről és kihívásairól beszélt. Kiemelte, hogy noha az MI globálisan egyre nagyobb stratégiai jelentőséget kap, Magyarország még nem használja ki teljes mértékben az EU által biztosított szabályozási és fejlesztési lehetőségeket. Az interjúban kiemelte, hogy noha az MI globálisan egyre
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
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
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 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
