2026. július 2., csütörtök · Modellek

Az LLM-ek csoportgondolkodásba ragadtak – egy ausztrál startup változatosabb válaszokat ígér

A nagy nyelvi modellek meglepően kiszámítható válaszokat adnak nyitott kérdésekre: ha véletlenszámot kérünk 1 és 10 között, szinte mindig 7-et mondanak, autómárkánál pedig Toyotát vagy Hondát – mutatja be a jelenséget a MIT Technology Review. Az ausztrál Springboards startup Flint nevű modellje kifejezetten arra lett betanítva, hogy változatosabb, kevésbé sztereotip válaszokat generáljon. A cég társalapítója, Pip Bingemann szerint a fősodorbeli modellek pontosan ugyanazokra az eredményekre konvergálnak, ami kutatásnál vagy kódolásnál elfogadható, de ötletgyártásnál és kreatív feladatoknál komoly korlát. A Flint a hagyományos modellekkel ellentétben a hallucinációkat sem ellenségnek tekinti, hanem a változatosság forrásának. A jelenség szélesebb tudományos figyelmet is kap: novemberben kutatók is vizsgálták az LLM-ek válaszainak szűk eloszlását.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A hír rávilágít arra, hogy az LLM-ek rejtett elfogultságai szűkítik a kreatív felhasználási lehetőségeket.

Források

MIT Technology Review

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 2., csütörtök napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Ausztrál startup az AI-csoportgondolkodás ellen: a Springboards Flint modellje változatosabb válaszokat ígér

A legtöbb nagy nyelvi modell – köztük a ChatGPT, Claude és Gemini – meglepően kiszámítható válaszokat ad nyitott kérdésekre: ha véletlenszámot kérünk 1 és 10 között, szinte mindig a 7-et kapjuk. A MIT Technology Review beszámolója szerint az ausztrál Springboards startup erre a problémára fejlesztette ki Flint nevű nagy nyelvi modelljét, amelyet kifejezetten arra tanítottak, hogy nyitott végű kérdéseknél – például úticél-ajánlásoknál – szélesebb válaszskálát kínáljon a mainstream modellekénél. A jelenség azért fontos, mert bár a kiszámíthatóság kódolási vagy kutatási feladatoknál elfogadható, az ötletelés és kreatív tervezés területén az AI-csoportgondolkodás komoly korlátot jelent. A Flint pontos teljesítményéről és összehasonlító teszteredményeiről a forrás nem közöl részleteket.

Mistral bemutatta az 1 billió paraméteres Le Chonk modellt

A francia Mistral AI kedden bemutatta Mistral Large 4-et, becenevén Le Chonk-ot, egy 1 billió paraméteres multimodális modellt. A cég szerint egyelőre csak egy nyilvános, korlátozott hozzáférésű végponton érhető el, a súlyokat biztonsági tesztek után, mintegy három héten belül teszik majd szabadon elérhetővé – közölte Pierre Stock, a Mistral tudományos alelnöke. A vállalat állítása szerint a modellt kizárólag saját számítási kapacitásán, mindössze 4000 Nvidia GPU-val tanították, ami kétszer-háromszor kevesebb, mint amit a kínai versenytársak használnak. Mistral a modellt elsősorban kódolásra, kiberbiztonságra, valamint gyártási, pénzügyi és chiptervezési feladatokra optimalizálta, utóbbi a befektető ASML és Samsung profiljához is illeszkedik. A cég szeptemberben 3,3 milliárd dolláros finanszírozási kört zárt 24 milliárd dolláros értékelésen, ami minden idők legnagyobb európai techcég-tőkebevonása volt.

A Z.ai GLM 5.3 kódoló AI-modellje felkerült az Amazon Bedrockra

Az AWS hivatalos blogbejegyzése szerint a Z.ai (Zhipu AI) GLM 5.3 nevű, nyílt súlyú modellje mostantól elérhető az Amazon Bedrock teljesen menedzselt API-in keresztül, infrastruktúra-üzemeltetés nélkül. A modell egy 753 milliárd paraméteres kevert szakértői (MoE) architektúra, amelyet kódolásra és hosszú távú, ügynöki (agentic) feladatokra optimalizáltak. A Z.ai saját mérései szerint a GLM 5.2-höz képest 50 százalékos javulást ért el belső kódolási benchmarkján, a CyberGym kiberbiztonsági teszten pedig 84,5 pontos, vezető eredményt mutatott fel – ezek azonban a gyártó, nem független fél állításai. A Bedrock-integráció régiók közötti következtetést, prompt-gyorsítótárazást és OpenAI-kompatibilis API-kat kínál, de a hozzáférés egyelőre csak kiválasztott vállalati ügyfeleknek elérhető.

Reka AI kutatási előzetest adott ki a Rho-1 omnimodellből

A Reka AI kutatási előzetesként közzétette a Rho-1 nevű omnimodellt, amely a vállalat állítása szerint 19 milliárd paraméterrel egyetlen neurális hálózatban kezeli a szöveget, a képeket, a videót és a robotvezérlési parancsokat. A cég szerint a rendszer minden modalitást tokenként dolgoz fel egy közös kontextusablakban, külön eszközhívások vagy specializált modellek nélkül, és valós időben generál folyamatos videót, miközben útközben reagál új utasításokra. Ugyanazok a súlyok jelzik előre a kamera képeit, amelyek a robotmozgásokat is irányítják. A szűkös robotikai tréningadatok pótlására a Reka AI egy inverz dinamikai modellt épített, amely hétköznapi internetes videókból von ki vezérlőjeleket. A modellt 320 darab H100-as GPU-n, mintegy három hónap alatt tanították. A vállalat korábban, 2024 áprilisában mutatta be a Reka Core multimodális modellt, amely saját állítása szerint a GPT-4, a Claude 3 és a Gemini Ultra szintjén teljesített benchmarkokon.