ATNVÁLLALATI AI / SAJÁT INFRASTRUKTÚRÁN AlapokTechnológiaFelhasználásPoC OFFLINE-KÉPES ARCHITEKTÚRA ATN · ON-PREMISE AGENTIC GRAPH-HYBRID RAG Mesterséges intelligencia.Adatbiztonsági kompromisszumok nélkül. Felejtse el a publikus felhő kényszerét. Ismerjen meg egy internetkapcsolat nélkül is üzemeltethető, vállalati AI-platformot, amely a saját dokumentumaiból és belső tudásbázisából dolgozik, az Önök infrastruktúráján. Nem koncepcióterv. Nem egy újabb prezentáció. Saját fejlesztésű keresési és kérdés-megválaszolóBŐVEBBEN
ATN · Az AI-prototípustól az éles üzemig Pár promptból kész az AI-alkalmazás?Most jön csak a neheze! MEGNÉZEM, HOGYAN LESZ AZ AI-ÖTLETBŐL ÉLES MEGOLDÁS → Átvilágítás · Vállalati élesítés · Folyamatos felügyelet Ma már néhány jól megfogalmazott promptból is születhet működő alkalmazás. De vajon megállja a helyét valódi üzleti adatokkal, meglévő vállalati rendszerekhez kapcsolva, biztonságosan, élesBŐVEBBEN
Egyre több vállalkozás foglalkozik Mesterséges Intelligencia alapú alkalmazás fejlesztéssel. Azonban nem mindegy, kit bízol meg a fejlesztéssel. A megfelelő technológiai környezet kiválasztása és a kódolás magas minősége kritikus alap, de önmagában kevés. Lehet bármilyen elegáns és hatékony az algoritmus, ha közben megfelelés és auditálhatóság nélkül építed a megoldásodat, az olyan, mintha felhőkarcolót húznál engedélyek nélkül:BŐVEBBEN
Ma elkezdődött az ország minden oktatási intézményében az elme pallérozása, ahol már kihagyhatatlan szereplő a generatív MI elérhetősége és felhasználhatósága. Mindeközben egyre több szakmai cikk jelenik meg az MI használatával kapcsolatos "elbutulásról", kognitív funkcionális hanyatlásról, arról, hogy emberek nagy csoportja nem képes a generatív MI középtávú használatát követően visszaemlékezni arra, hogy milyen gondolatokat írtak sajátBŐVEBBEN
Az online, publikus felhőben futó mesterséges intelligencia alapú szövegfeldolgozás fénykora zajlik – mégis sok vállalati, szakmai vagy kutatói helyzetben alapvető igény a teljesen offline mesterséges intelligencia megoldások (Retrieval-Augmented Generation – RAG, illetve nagy nyelvi modellek – LLM) használata. Azzal, hogy saját gépemen, mindenféle felhős szolgáltatás nélkül futtathatok gyors és hatékony nyelvi modellt, egészen új horizontokBŐVEBBEN
A GPU (grafikus feldolgozó egység) és a CPU (központi feldolgozó egység) közötti különbség nagyjából olyan, mint egy versenyautó és egy kombájn közötti különbség. Mindkettő erős gép, de másra tervezték őket. Azért tolják a GPU-kat a nyelvi modellekhez, mert ezek a brutális, párhuzamos gépek sokkal gyorsabban és hatékonyabban végzik el azt a rengeteg számítást, amit egyBŐVEBBEN
