Podcast
Láncreakció
Hosted by Láncreakció Clementine · HU
A Láncreakció az adatelemzésről, a gépi tanulásről, és annak a világunkat gyökeresen megváltoztató hatásáról szól. Mindenki beszél, ír, nyilatkozik a "mesterséges intelligenciáról", csak olyanok ritkán, akik régóta foglalkoznak ezzel. Ha pedig szigorúan vett szakmai kérdésről beszélnek is, a társadalmi hatások értékelését médiamunkásokra, jogászokra, bölcsészekre hagyják. Hárman úgy döntöttünk, hogy a Clementine és saját szakmai hitelünk alapjának vélt visszafogottságunk fügefalevelét a mókusok közé vetjük, és vállaljuk az irodák kávégépei mellett elhangzó véleményünket!
29episodes
Episodes
Newest firstAll episodes
#270 - Melyik a jobb: a félkegyelmű ember vagy gép?
2w ago00:34:31Tap to summarizeHa egy vállalat nem költ eleget az ügyfélszolgálatra, melyik rossz ügyfélélmény a kevésbé felkavaró: ha egy olyan géppel beszélgetünk, ami nem tud igazán segíteni, vagy egy olyan emberrel, aki ugyanúgy csak a scriptet követi és igyekszik lepattintani a kedves ügyfelet? Mi köze mindennek az izlandi autóbérléshez, az elromlott focimeccs-elemző kamerához és a párkapcsolati dinamikákról érdeklődő robothoz? Milyen gazdasági kényszerek húzódnak meg az ügyfélkiszolgálás mögött?
Transcribe →#269 - Kis magyar szuverenitás: ez a Racka - II. rész
3w ago00:54:10Tap to summarizeFolytatjuk a múlt héten megkezdett mélyfúrást a nyelvmodellek készítésében, ebben kalauzaink Gyöngyössy Natabara és Nemeskey Dávid, a Racka nyelvmodell fejlesztői. Az adásból kiderül, milyen fázisai és kihívásai vannak a kis nyelvre fejlesztett LLM feltanításának. A nulláról indított tanítás helyett a Qwen 4B modell folytatólagos előtanítását választották, mivel nem állt rendelkezésre elegendő, jó minőségű magyar szövegadat. A tokenizálót ötletesen szabták át a magyar nyelvre, ez 50–60 százalékkal gyorsította a generálást, a Komondor szuperszámítógépen, LoRA-eljárással végzett tanítás pedig összesen 2,1 GPU-évet igényelt. Szó esett még a digitális szuverenitásról, a hazai kutatás finanszírozási kihívásairól, valamint a következő lépésekről is: nagyobb, 30 milliárd paraméteres modellekről és magyar preferenciaadatokra épülő RLHF-fejlesztésről.
Transcribe →#268 - Kis magyar szuverenitás: ez a Racka - I. rész
4w ago00:45:51Tap to summarizeEbben az adásban a hazai nyelvtechnológia legújabb mérföldkövét, a Racka nyelvmodellt mutatjuk be Gyöngyössy Natabara és Nemeskey Dávid segítségével. Megvitatjuk, mi értelme van egy 4 milliárd paraméteres magyar SLM (Small Language Model) fejlesztésének, és hogyan viszonyul ez a korábbi, Dávid által készített HuBERT modellhez vagy a globális GPT-családhoz. Alaposan elemezzük a modellek működési rétegeit az inferenciától az agentic AI irányába mutató kontextuskezelésig és a biztonsági „guardrail”-ekig. Szóba kerül a világ tokenizálása, a multimodális és omnimodellek (mint a Qwen vagy a Google-féle Gemini) térnyerése, valamint a technikai kihívások, mint a KV-cashing memóriaigénye és a spekulatív dekódolás. Végül választ kapunk arra is, miért fontos a kulturális beágyazottság és a lokális, felhőfüggetlen futtathatóság a „digitális gyarmatosítással” szemben, elindulva ezzel a hazai AI-szuverenitás felé.
Transcribe →#267 - Argentinában jogi személyiséget kaphatnak az AI-vezette cégek?
Jul 800:34:50Tap to summarizeEbben az epizódban nyári hírügynökséget játszunk! A sajtó szerint a bejelentett adatközpont-beruházások fele nem is valósul meg, de a SemiAnalysis elemzése szerint csak korábban összekeverték a hangzatos bejelentéseket a tényleges tervekkel és lehetőségekkel.Tele vagyunk az Anthropic-kal kapcsolatos hírekkel: Dario Amodei három évvel ezelőtti figyelmeztetéseit a nyílt súlyú modellek veszélyeiről most annak kapcsán hozzák elő, hogy egy kínai open source (GLM 5.2) megközelítette (megelőzte?) a betiltott, majd mégis engedélyezett Mythos 5-öt. Vajon Amodei tényleg aggódik, vagy csak ássa a várárkot a cash cow körül? Aztán itt a Mythos és Fable 5 mellett a Sonnet 5 és a Claude Science is, illetve észrevettünk egy korábbi vatikáni iratot, ami jól rímel Amodei esszéjére, a Machines of Loving Grace című techno-optimista szövegre.Végül Javier Milei argentin elnök radikális vízióját próbáljuk megérteni, aki jogi személyiséget adna a tisztán AI-vezérelte vállalatoknak (Sociedad Automatizada), amivel egyszerre váltotta ki Yuval Noah Harari rettegését és a Microsoft AI-vezérének éles kritikáját. A háttérben ki mást sejtenénk, mint a környéken letelepedni látszó Peter Thielt.
Transcribe →#266 - Longevity, sőt halhatatlanság MI-alapokon
Jul 100:36:05Tap to summarizeVajon tényleg lehetséges örökké élni, vagy legalábbis 150 évig húzni a Putyin és Hszi Csin-ping titkos beszélgetésében elhangzottak szerint? Ebben az adásban a longevity, azaz az élethosszabbítás témáját járjuk körül, megkülönböztetve a szigorú tudományt a Szilícium-völgyi biohacker üzlettől és a transzhumanista ideológiától. Szóba kerül Bryan Johnson és a „Don’t Die” mozgalom, a mérésekre alapozott quantified self mánia, valamint az olyan radikális elképzelések, mint az agy nélküli klónok növesztése és az (egyelőre halálos kimenetelű) fejátültetés. Megvizsgáljuk az adatok és a mesterséges intelligencia szerepét a folyamatban: a fehérjemérnökségtől és a generatív kémiai gyógyszerkutatástól (Insilico Medicine) a biológiai életkort mérő öregedési órákig (például a Horvath-óra). Beszélünk a Sam Altman és Jeff Bezos által pumpált longevity-startupokról, a súlycsökkentő GLP-1 gyógyszerek társadalmi hatásairól, és a 101 millió dolláros XPRIZE Healthspan versenyről is. Végül Kömlődi Ferenc új könyve kapcsán elmerengünk azon, hogy az embergép-kapcsolat és a transzhumanizmus valóban elhozza-e a szingularitást.
Transcribe →#265 - A Twitter alapítója kitalált egy MI alapú céges szervezetet
Jun 2400:36:01Tap to summarizeKözhely, hogy az MI meg fogja változtatni cégek működését - de hogyan? Mármint hogyan képzeljünk el egy MI vezérelte szervezetet túllépve azon a kevéssé eredeti elképzelésen, hogy minden hatékonyabb lesz. Nos, Jack Dorsey nekiáll megvalósítani egy konkrét víziót, ami ugyan vitatható, de mindenképpen eredeti és érdekes! Hogyan lehet meghaladni a római légió hierarchiáját, a McKinsey-féle 7S -t vagy pl. a holacracy-t egy olyan cégnél, mint a Block, a pénzügyi szolgáltató, ami éppen most bocsátott el négyezer embert, elvileg emiatt az új vízió miatt?
Transcribe →#264 - Fújhatja-e a pápa az AI morális passzátszelét?
Jun 1700:53:37Tap to summarizeXIV. Leó pápa enciklikát bocsátott ki az AI-ról. Ennek kapcsán érdemesnek gondoltuk megnézni, hogy ki tudja alakítani az AI kapcsán egyre inkább hiányzó morális kereteket, mi ebben a szerepe az államoknak és szabályozói testületeknek, a tech vállalatoknak, a tudománynak és a civileknek. Előre szólunk: nincsenek jó híreink.
Transcribe →#263 - Kik rejtőznek az Ai kilenc maszkja mögött?
Jun 1000:53:28Tap to summarizeDoomerek, decelek és accelek, boosterek, etikusok, szkeptikusok, szingularitáriusok, ludditák és a futóbolondok - így kategorizáljuk az AI-ról szóló közbeszéd alapvető szereplőit, akik között hemzsegnek a Nobel-díjasok és a progresszív csajok egyaránt. Szóba kerül még a shoggoth és az Alfa Holdbázis, Dario Amodei esszéje a szerető kegyelem gépeiről, az xAI és SpaceX összeolvadásáról és a sztohasztikus papagáj szülőanyjának társaságáról (Gebru, Bender, Buolamwini).
Transcribe →#262 - Lehet, hogy mégsem mennek csődbe a frontlaborok?
Jun 300:41:36Tap to summarizeAz utóbbi fél évben már nem csak az infrastruktúraszolgáltatók keresnek pénzt az AI hájpon, hanem lassan kezd beérni a frontier labok üzleti modellje is: a változást mintha a Claude Code, illetve az agentic AI térnyerése hozta volna el. De vajon mekkora káosz lesz abból, ha az utolsó gyakornok is ágenseket szabadít rá a vállalatra?
Transcribe →#261 - Viszlát LLM, jönnek a világmodellek
May 2700:35:12Tap to summarizeEheti beszélgetésünk apropóját Yann LeCun másfél órás podcast szereplése adta, ahol főként arról beszél, hogy az általa favorizált világmodell-meglközelítés miért sokkal előremutatóbb, mint a szerinte halott (de legalábbis zsákutca) LLM. Tényleg a fizikai világmodell alapú AI lesz az LLM utódja? Hogy jön ide a prediktív kódolás? Hogyan lehet a nyelvi reprezentáció helyett az absztrakt fizikai megközelítést a predikció alapjává tenni? Keressük együtt az AI jövőjét!
Transcribe →