Mesterséges intelligencia

Fedezze fel a mesterséges intelligencia trendjeit, mélyreható összehasonlításokat, hasznos oktatóanyagokat és technológiai áttöréseket.

MI-ügynökök a cégben: költségek és buktatók

Az üzleti MI-ügynökök egy ismerős történet mai változata: egy demó, amely tíz perc alatt gyönyörűen működik, majd hat hónap küzdelem azért, hogy elég megbízható legyen ahhoz, hogy felügyelet nélkül hagyják. E két állapot között megy el szinte a teljes költségvetés, és ezt a szakadékot alig írja le marketinganyag. Az...

Finomhangolás, RAG vagy prompt: melyik mennyibe kerül

A finomhangolás kontra RAG kérdés ritkán érkezik kérdés formájában. Rendszerint kijelentésként hangzik el: finomhangolnunk kell egy modellt a saját adatainkon. Ez a vállalati MI egyik legdrágább mondata, és többnyire téves. Nem mindig, de többnyire. A kérés mögött szinte mindig két nagyon különböző panasz egyike áll:...

Elköltözés az OpenAI-tól: mennyibe kerül a váltás

Az OpenAI-tól való elköltözés melletti érv 2026-ban jelentősen megerősödött. A nyílt súlyú modellek elérték azt a szintet, ahol a minőségi rés a hétköznapi éles munkában összeszűkült, a közzétett árak a vezető szolgáltatók alatt vannak, és maguk a súlyok letölthetők, ami a beszállítói viszonyt függőségből választássá...

Kimi K3 API: árazás, integráció és kompromisszumok

A Kimi K3 API szokatlan kombinációval érkezett: csúcsközeli benchmark-eredmények, agresszív árazás és letölthető súlyok. A Moonshot AI 2026. július 27-én tette közzé ezeket a súlyokat, amivel a K3 lett az eddigi legnagyobb nyíltan elérhető modell, és először fordult elő, hogy egy ilyen léptékű modellt elvben saját...

OpenAI API-integráció: GPT meglévő alkalmazásba

Egy OpenAI API-integráció triviálisnak tűnik prototípusban, és mérnöki projektnek bizonyul élesben. A koncepcióigazolás egy délutánt vesz igénybe: telepíted a kliens könyvtárat, beilleszted a kulcsot, elküldesz egy promptot, és hasznos választ kapsz vissza. Aztán valaki megkérdezi, mi történik, ha a kérés...

MI-integráció költsége: Vállalati költségtervezési útmutató 2026

A valós MI-integráció költségének meghatározása kulcsfontosságú pénzügyi lépés a Large Language Models (LLM-ek) 2026-os bevezetését tervező brit vállalkozások számára. Az MI szoftveralkalmazásokba történő integrálása automatizálja az ügyfélszolgálati folyamatokat, növeli a produktivitást és értékes felismeréseket tár...

Hangágensek építése: OpenAI Realtime API útmutató

Az alacsony látenciájú audiopályák kiépítése az új OpenAI Realtime API segítségével lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy emberi társalgáshoz hasonló hangágenseket (Voice Agents) indítsanak el éles környezetben. Korábban a hangalapú felületek felépítése három különálló modellréteg egymás után kapcsolását...

Claude Opus 4.8 vs. OpenAI GPT-5: melyik API a legjobb?

A Claude Opus 4.8 és az OpenAI GPT-5 fejlesztői API-k közötti választás az egyik első kritikus döntés a vállalati MI-alkalmazásokat építő csapatok számára 2026-ban. Ahogy a szervezetek integrálják a nagy nyelvi modelleket (LLM) az éles kódalapokba, a választott szolgáltató meghatározza a platform képességeit, a...

Claude Fable 5 hibrid következtetés: gondolkodási vs. sebességmód

Az Anthropic új Claude Fable 5 következtető (reasoning) motorja minden kérésnél bekapcsolva tartja a mély gondolkodást, és ehelyett azt engedi a fejlesztőknek, hogy a következtetés mélységét feljebb vagy lejjebb állítsák. Korábban a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) rögzített számítási paraméterekkel működtek, és a...

MI-ágensek építése Cloudflare Workers és LangChain segítségével

Egy Cloudflare Workers MI-ágens felépítése a következő szintet jelenti az egyszerű promptoktól az autonóm munkafolyamatok felé vezető úton. Ezek a rendszerek, más néven MI-ágensek (AI agents), nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) használnak arra, hogy külső eszközöket hívjanak meg, döntéseket hozzanak, és önállóan...