Védelmi MI: A gépi tanulás szerepe a kibervédelemben

A digitális világ folyamatosan fejlődik, és ezzel párhuzamosan a kiberfenyegetések is egyre kifinomultabbá válnak. A hagyományos védelmi módszerek gyakran nem képesek lépést tartani a gyorsan változó fenyegetésekkel. Ennek eredményeként a kibervédelemben dolgozó csapatoknak új megközelítéseket kell alkalmazniuk, hogy sikeresen megvédhessék a hálózatokat és rendszereket. Az egyik ilyen új megközelítés a védelmi mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása,…

Olvass tovább

Az USA és Kína AI együttműködése komolyabb, mint hinnéd

Az Egyesült Államok és Kína közötti AI kutatási együttműködés mélysége és jelentősége számos kérdést vet fel mind a technológiai fejlődés, mind a geopolitikai viszonyok terén. A WIRED elemzése több mint 5000, a NeurIPS konferenciához köthető tanulmányon alapul, amelyek segítségével megvilágította, hogy ezen két nagyhatalom hogyan dolgozik együtt a mesterséges intelligencia előrehaladásán. Az OpenAI Codex használatával…

Olvass tovább

Mesterséges intelligencia önállóan tanul kérdésekkel

A mesterséges intelligencia fejlődése folyamatosan új utakat nyit, és az egyik legnagyobb áttörés a modellek önálló tanulási képessége. Az új AI modellek már emberi beavatkozás nélkül is képesek fejlődni úgy, hogy önmaguknak tesznek fel érdekes kérdéseket. Ez a megközelítés nem csak a technológiai fejlődés új szintje felé mutat, hanem a szuperintelligencia felé vezető út egyik…

Olvass tovább

A Pénzügyi Szakértők Veszélyben Látják a Végzetteket

A CQF Institute legújabb jelentése megmutatja, hogy a kvantitatív pénzügyi szakemberek kevesebb mint tíz százaléka gondolja úgy, hogy az új végzettek birtokában vannak azoknak az AI és gépi tanulás készségeknek, amelyek szükségesek a sikerhez az iparágban. Ez az aggasztó trend rámutat egy alapvető problémára a kvantitatív pénzügyekben: a megfelelő humán megértés és folyékonyság hiánya a…

Olvass tovább

A Baidu ERNIE legyőzte a GPT-t

A Baidu legújabb ERNIE modellje, amely egy szuper-hatékony multimodális mesterséges intelligencia, jelentős előnyöket mutatott a GPT és a Gemini modellekhez képest kulcsfontosságú benchmark teszteken. Az ERNIE 4.5-VL-28B-A3B-Thinking modell kifejlesztésének célja, hogy hozzájáruljon azokhoz az üzleti folyamatokhoz, ahol a szögalapú modellek figyelmen kívül hagyják a hasznos adatokat, mint például a mérnöki terveket, gyári videofejesztéseket, orvosi képeket…

Olvass tovább