AI a gyakorlatban (3)

AI a gyakorlatban

LLM-modellek lokális futtatása – Ollama

Ismerd meg az Ollamát, amellyel LLM- és SLM modelleket futtathatsz helyben. Adatbiztonság, API-függetlenség és egyszerű modellkezelés egyetlen eszközben.

Budaházy Gábor 2026. július 20. 4 perc olvasás

AI a gyakorlatban

OpenRouter: Egysegesitett API-atjaro es routing menedzsment a multi-modell kornyezetben

Hogyan menedzseljünk több LLM-et egyszerre? Ismerd meg az OpenRouter működését, a dinamikus routing logikát, valamint a gateway előnyeit és korlátait.

Budaházy Gábor 2026. július 17. 3 perc olvasás

AI a gyakorlatban

Lokális AI fejlesztői környezet: Adatkontroll és biztonság a vállalati gyakorlatban

Lokális AI vállalati környezetben: adatkontroll, biztonság, Ollama, Continue.dev és a sikeres AI-bevezetés legfontosabb stratégiai szempontjai.

Schalbert Dóra 2026. július 10. 3 perc olvasás

AI a gyakorlatban

Rekurzív önjavítás koncepciója és hatásai a szoftverfejlesztésben

Hogyan közelíthet az AI a rekurzív önjavításhoz? Az Anthropic Claude Code, az önfejlesztő modellek, az RSI lehetőségei és korlátai, valamint a mesterséges szuperintelligencia felé vezető út kihívásai.

Budaházy Gábor 2026. július 7. 4 perc olvasás

AI a gyakorlatban

AI mindenhol, de hol a megtérülés? 2. rész

Az AI akkor térül meg, ha mérhető üzleti értéket teremt – így lesz technológiából valódi hatás.

Schalbert Dóra 2026. június 22. 6 perc olvasás

AI a gyakorlatban

AI mindenhol, de hol a megtérülés? 1. rész

AI mindenhol, de hol a megtérülés? Ismerje meg, mely metrikák mutatják meg az AI stabilitását, minőségét és megbízhatóságát éles üzemben.

Schalbert Dóra 2026. június 16. 5 perc olvasás