-
Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat lépésről lépésre
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) technológiák rendkívül gyorsan váltak elérhetővé és hozzáférhetővé, így ma már nemcsak nagyvállalatok vagy kutatóintézetek számára elérhető a kísérletezés és tanulás ezen a területen. Egy saját otthoni MI labor létrehozása kiváló lehetőség arra, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezz, fejlődj és mélyebb ismeretekre tegyél szert a mesterséges intelligencia különböző területein. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan építheted fel saját AI laborodat otthon, milyen eszközökre lesz szükséged, és milyen kísérleteket végezhetsz el. Mi az az otthoni mesterséges intelligencia labor? Az otthoni MI labor egy olyan személyes környezet, ahol a szükséges hardverek, szoftverek, eszközök és adathalmazok segítségével különböző tanulási projektekbe és kísérletekbe kezdhetsz. Míg a nagyszabású vállalati kutatólaborok főként…
-
Bemutatkozik a Claude Opus 4.5: Az AI új mérföldköve a kódolásban és mindennapi feladatokban
Az Anthropic ma hivatalosan is piacra dobta legújabb mesterséges intelligencia modelljét, a Claude Opus 4.5-öt, amely jelentős előrelépést hoz a gépi tanulás és az automatizálás területén. Ez a modell nemcsak a kódolásban és fejlesztői környezetekben nyújt kiemelkedő teljesítményt, hanem a hétköznapi feladatok, mint a mélykutatás, prezentációk és táblázatkezelés terén is hatékonyabbá teszi a munkát. A Claude Opus 4.5 új szintre emeli az AI képességeit, és egyben előrevetíti, hogyan változik majd a jövő munkavégzése. A modell már elérhető az Anthropic alkalmazásaiban, API-ján keresztül, valamint a három legnagyobb felhőalapú platformon. A fejlesztők számára az új Claude API segítségével egyszerűen hozzáférhető a claude-opus-4-5-20251101 verzió, miközben az árak is kedvezőbbek lettek: mostantól 5 illetve…
-
Hosszú távon is hatékony AI ügynökök fejlesztése a Claude Agent SDK-val
Az AI ügynökök képességei folyamatosan fejlődnek, és egyre több fejlesztő bízza rájuk az összetett, akár órákig vagy napokig tartó feladatokat. Ugyanakkor az ilyen hosszú távú munkavégzés egyik legnagyobb kihívása, hogy az AI-ügynökök csak elkülönült munkamenetekben dolgoznak, és minden új munkamenet egy tiszta lappal indul, az előzőek emléke nélkül. Ez hasonló ahhoz, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakot új mérnök kezdene, anélkül, hogy tudná, mi történt az előző műszakban. A jelenlegi technológiák, például a Claude Agent SDK esetén a kontextus ablakok mérete korlátozott, így egy összetett projekt nem valósítható meg egyetlen munkamenet alatt, ezért szükség van arra, hogy az AI-ügynök képes legyen hidat képezni az egyes munkamenetek között. A hosszú távú…
