A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.
Hogyan tanulják meg az algoritmusok a geometria nyelvét?
Nehezen boldogulnak a mesterséges intelligenciás modellek a geometriai bizonyítással. Egy új megközelítéssel viszont jelentősen növelhető a teljesítményük, és 1-2 év múlva akár a Nemzetközi Matematikai Olimpiára is benevezhetik őket.
A szintetikus adatok forradalma
Az adatok a legtöbb mesterséges intelligencia projektben problémát jelentenek. Több vállalkozás is elbukott már a „jó” adatok hiánya miatt. Erre szolgál egy viszonylag új megközelítés, a szintetikus adatokra való támaszkodás.
Miért forradalmasítja a generatív MI a low-code és no-code fejlesztéseket?
Az olyan szoftverfejlesztési trendek megjelenésével, mint a felhőalapú számítástechnika, a Web 3.0 és a kódszegény fejlesztés, kétségtelen, hogy a szoftveriparág világa, ahogyan azt ismertük, jelentős változás előtt áll. Az egyik ilyen nóvum már most is egyre nagyobb teret nyer, mivel számos vállalat és szervezet használja fejlesztési folyamatainak racionalizálására az MI-alapú szoftverfejlesztést.