-
Az AI és a biológiai kockázatok: Az Anthropic elkötelezettsége a felelős mesterséges intelligencia fejlesztése mellett
A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése egyre nagyobb hatást gyakorol a tudományos kutatásokra, különösen a biológia és az orvostudomány területén. Az Anthropic célja, hogy az AI segítségével támogassa a kutatókat, és elősegítse a tudományos felfedezéseket, miközben tudatában van annak, hogy az AI kettős felhasználású technológia, amely nemcsak pozitív, hanem potenciálisan veszélyes célokra is felhasználható. A cég különös figyelmet fordít arra, hogy az AI fejlesztése során az esetleges biológiai kockázatokat azonosítsa és kezelje, különösen a biológiai fegyverek előállításának megakadályozása érdekében. Az AI hozzájárulása a biológiai kutatásokhoz és a kockázatokhoz Az Anthropic által fejlesztett Claude nevű nyelvi modell nemcsak a biológiai adatok rendszerezésében és elemzésében segít, hanem képes gyorsabb betekintést nyújtani és hatékonyabb…
-
Megnyílt Dublin ikonikus Bolands Mills közösségi és innovációs központja
Dublin Docklands szívében újraéledt a több mint 150 éves Bolands Mills malomkomplexuma, amelyet a Google újított fel és alakított át egy élő, kreatív közösségi térként. A történelmi ipari épületek és a modern üveg- és acélszerkezetek izgalmas találkozása most több mint 1000 mérnök otthona, akik a Google globális működését és mesterséges intelligencia fejlesztéseit támogatják. Emellett a helyszín kulturális programoknak, helyi vállalkozásoknak és közösségi eseményeknek is otthont ad, ezzel új életet lehelve a Docklands egykori ipari központjába. Bolands Mills: múlt és jövő találkozása A Bolands Mills története 1873-ra nyúlik vissza, amikor Patrick Boland pék és vállalkozó megvásárolta a Grand Canal Dock ipari kerületben található lisztmalmot. Az egy évvel későbbi pékségbővítéssel a komplexum…
-
Sundar Pichai a Google mesterséges intelligencia jövőjéről és a kvantumszámítástechnika lehetőségeiről
Az elmúlt héten a Google AI: Release Notes podcast legújabb epizódjában Logan Kilpatrick beszélgetett Sundar Pichaival, a Google vezérigazgatójával. A beszélgetés középpontjában a Google mesterséges intelligencia fejlesztéseinek eddigi eredményei és a jövőbeli tervei álltak. Pichai elmesélte, hogyan alakította át a vállalat stratégiáját az „AI-first” megközelítés 2016-os bevezetése, amely megalapozta a cég jelenlegi, innovatív technológiai sikereit. Az interjúban szó esett a Gemini 3 és a Nano Banana Pro legújabb fejlesztésekről, valamint a távlati célokról, mint például a kvantumszámítástechnika. Az „AI-first” stratégia és a mesterséges intelligencia fejlődése Sundar Pichai kiemelte, hogy már több mint nyolc éve a mesterséges intelligencia áll a Google fejlesztéseinek középpontjában. Az „AI-first” irányvonal meghirdetése jelentős mérföldkő volt, amely…
-
Megérkezett a Claude Opus 4.5: Az új generációs AI modell a szoftverfejlesztés és irodai automatizálás élén
Az Anthropic legújabb mesterséges intelligencia modellje, a Claude Opus 4.5 hivatalosan is elérhetővé vált 2025. november 24-től. Ez az új verzió nemcsak az egyik legintelligensebb és leghatékonyabb AI modell a kódolás, ügynökök és számítógépes alkalmazások terén, de jelentős előrelépést hoz a mindennapi feladatok – például a mélyreható kutatás, prezentációk és táblázatok kezelése – hatékonyságában is. Az Opus 4.5 egy új korszakot nyit meg az AI-alapú munkavégzésben, amely egyben előfutára a jövőbeli fejlesztéseknek és a munkafolyamatok átalakulásának. Claude Opus 4.5: A legjobb választás fejlesztőknek és vállalatoknak A Claude Opus 4.5 immár elérhető az Anthropic applikációiban, API-ján, valamint a legnépszerűbb felhőszolgáltatók mindhárom platformján. A fejlesztők számára egyszerűen használható a „claude-opus-4-5-20251101” kód az…
-
Hogyan oldják meg az AI ügynökök a hosszú távú, összetett feladatok kihívásait?
Az AI ügynökök egyre fejlettebbé válnak, így a fejlesztők egyre gyakrabban bíznak rájuk összetett, akár órákig vagy napokig tartó munkafolyamatokat. Azonban a hosszú távú, folyamatos előrehaladást igénylő feladatok megoldása még mindig komoly kihívást jelent, különösen azért, mert az AI ügynökök munkamenetei diszkrétek, és minden új munkamenet egy előzményektől mentes, „tiszta lappal” indul. Ez nagyjából olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszak új mérnökökkel indulna, akik nem ismerik az előző műszak történéseit. A probléma gyökere, hogy a legtöbb fejlesztési projekt nem fejezhető be egyetlen „kontekstusablak” (context window) keretében, hiszen ezek az ablakok méretben és időben is korlátozottak. Ezért az AI ügynököknek hatékony módszerekre van szükségük, hogy a munkamenetek közötti szakadékot áthidalják,…
